Las limitaciones combinadas de conocimiento y variabilidad que afectan la confianza en observaciones, salidas de modelos y decisiones sobre inundaciones; incluye variabilidad aleatoria, incertidumbre epistémica, errores de datos, error estructural del modelo y ambigüedad de escenarios.

Principio

Identificar, caracterizar y propagar explícitamente las distintas fuentes de incertidumbre para que predicciones y decisiones reflejen tanto el rango de resultados plausibles como la confianza en esos rangos.

Demostración

Un pronóstico de inundación presenta un mapa probabilista de inundación (p. ej., probabilidades de superación 10 %, 50 %, 90 %) con corridas de ensamble que reflejan incertidumbre en entradas de lluvia, parámetros de rugosidad y condiciones de frontera.

Aplicación incorrecta

Reportar solo un mapa determinista de inundación sin cuantificar la variabilidad de las entradas o las limitaciones estructurales del modelo, llevando a decisiones binarias excesivamente confiadas sobre seguridad.

Consecuencia

Un tratamiento adecuado de la incertidumbre permite decisiones informadas por el riesgo, como umbrales de evacuación adaptativos, márgenes de seguridad en diseño y comunicación transparente del riesgo residual a comunidades y aseguradoras.

Inversión

Ignorar la incertidumbre —tratar las salidas como exactas— puede producir decisiones frágiles que fallan en condiciones poco comunes pero plausibles y socavan la confianza cuando los resultados difieren de predicciones puntuales.

Límite

Se ocupa de caracterizar y comunicar incertidumbres para cantidades relacionadas con inundaciones; no prescribe un método único—representaciones probabilísticas, por intervalos y basadas en escenarios son válidas según el contexto.

Tensión semántica

Tensión entre representaciones probabilísticas (basadas en ensambles) y enfoques deterministas con márgenes de seguridad; los métodos probabilísticos ofrecen matices pero pueden ser más difíciles de comunicar a públicos no técnicos.

Síntesis

La Incertidumbre De Inundación es el reconocimiento explícito y la representación cuantitativa de la variabilidad y la ignorancia en datos, modelos y escenarios para que las decisiones reflejen tanto resultados probables como el nivel de confianza.