3.3.1.3 Evaluación de las incertidumbres

La evaluación de las incertidumbres es un aspecto muy importante en la evaluación de riesgos. Algunas de las fuentes de incertidumbre se pueden cuantificar, a las otras se les da un tratamiento cualitativo, pero siempre se analizan. Es conveniente conocer las posibilidades de que las incertidumbres se magnifiquen a lo largo del proceso de evaluación.

Identificación. Las incertidumbres más importantes son las siguientes:

Se debe de revisar esta información para confirmar o revocar las decisiones que se hayan tomado antes. Los errores que se cometan en estos aspectos pueden llegar a invalidar los resultados del análisis de riesgos.

Otras fuentes importantes de incertidumbre son las inherentes a la evaluación de la exposición de los individuos a todas las substancias. Estas incertidumbres son introducidas por:

Es conveniente tener en cuenta y evaluar el posible efecto de las suposiciones más importantes que se tienen que hacer en la derivación de los modelos como son:

Las distintas suposiciones pueden tener efectos diferentes en los resultados. Es necesario identificar las suposiciones claves, indicando el orden de magnitud de la sobrestimación o subestimación del riesgo.

Si no se dispone de datos de campo para validar un modelo, se puede hacer un análisis de sensibilidad limitado, para indicar la magnitud de la incertidumbre asociada al uso de ese modelo.

Es conveniente identificar cuáles de estos parámetros tienen más influencia en los resultados y los efectos sobre los resultados del hecho que se hayan dado valores estándar a los parámetros de exposición y de transporte. Lo anterior se determina por análisis de sensibilidad o por opinión de expertos. En el análisis de sensibilidad se calculan los riesgos dando diferentes valores a los parámetros y observando su efecto sobre los resultados.

Análisis. Idealmente se debería hacer un seguimiento a lo largo de todo el proceso de evaluación de riesgo de cada una de las incertidumbres asociadas al cálculo de las exposiciones y así, caracterizar sus efectos sobre los resultados finales. A continuación se describen algunas formas de cómo evaluar las incertidumbres en forma cuantitativa, semicuantitativa y cualitativa.

Método Cuantitativo.- El método cuantitativo se puede aplicar cuando los modelos son sencillos y se conocen bien los valores de los parámetros de insumo. En este caso, el primer paso será la caracterización de las distribuciones de probabilidades de los valores de las variables y, el segundo será el estudio de la propagación de las incertidumbres de los valores de las variables, a través del proceso de cálculo, usando métodos analíticos (series de Taylor de primer orden) o por métodos numéricos (simulación Montecarlo).

Los métodos analíticos son posibles cuando se trata de pocas variables con distribuciones conocidas y de funciones lineales. En los casos más complejos se usan los métodos numéricos.

Los análisis de primer orden, con series de Taylor, están basados en la suposición de que la varianza total de la variable de salida del modelo, es una función de las varianzas de las variables individuales de entrada al modelo y que la sensibilidad de la variable de salida es una función de las variables de entrada. La sensibilidad de la variable de salida se define como la primera derivada de la función o modelo. La derivada se puede generar en forma analítica o numérica.

En la simulación Montecarlo se estima una distribución de exposiciones o riesgos por medio de la resolución repetitiva de las ecuaciones del modelo. Se necesita definir la distribución de probabilidades para cada variable del modelo. De la distribución de riesgos que resulta se puede seleccionar un determinado percentil (por ejemplo el 95 en el caso de distribución de exposiciones).

Las técnicas cuantitativas requieren de la definición de las distribuciones de todas las variables de entrada y de la covarianza que existen entre ellas. El valor de estos métodos disminuye rápidamente, si no se conocen bien las distribuciones de una o más variables y, si se tienen que suponer los valores y las distribuciones de algunos de los parámetros. Las técnicas cuantitativas se vuelven más difíciles de documentar y revisar, a medida que aumenta el número de variables en el modelo.

El llevar acabo el análisis cuantitativo de las incertidumbres a veces lleva a una falsa percepción de confiabilidad en los resultados. Aún en los análisis más completos no se puede estar seguro de que se tomaron en cuenta todas las fuentes de incertidumbre y que se tomaron en cuenta todas las covarianzas.

Métodos Semicuantiativos.- Con frecuencia la información disponible es insuficiente para describir la distribución de valores de las variables, pero sí se pueden conocer los rangos dentro de los cuales toman valores los parámetros. En esta situación se pueden hacer estudios de sensibilidad de la variable de salida, determinar cuáles variables tienen más influencia en los resultados y calcular los rangos dentro de los cuales puede tomar valores la variable de salida. Se calcula el rango de la variable de salida del modelo (exposición) que resulte de suponer las combinaciones de valores extremos o medios de los parámetros de entrada.

La caracterización de las incertidumbres por medio de este método, se puede hacer presentando los rangos de las exposiciones o riesgos calculados en el análisis de sensibilidad y, por la descripción de las limitaciones en los datos que se usaron para estimar rangos plausibles de las variables de entrada del modelo.

Método cualitativo.- En la mayoría de los casos este es el método más adecuados para presentar el análisis de incertidumbres. Se describe en forma cuantitativa o cualitativa la incertidumbre de cada parámetro y se indica simplemente la influencia posible de estas incertidumbres en la estimación final del riesgo en base al conocimiento que se tenga de cada modelo.

En seguida se hace un resumen de la información y las incertidumbres que pueden estar asociadas a esas informaciones, que es conveniente tener a la mano cuando se está haciendo este tipo de análisis:

• lista de los parámetros de evaluación de la exposición tales como: velocidad de infiltración, duración de la exposición, factores de bioconcentración, peso corporal, etc.
• lista de los valores usados para cada parámetro y la razón para seleccionar ese valor
• distribución de valores de cada parámetro sean estos medidos o supuestos, considerando, si es posible, los siguientes: rango total, tipo de distribución, media (geométrica o aritmética), desviación estándar y percentiles específicos (mediana, percentil 95)
• incertidumbre en valores estadísticos usados en la evaluación de riesgos (por ejemplo, el error estándar de la media) o la falta de datos y calificadores
• dirección y magnitud potencial de las desviaciones en las estimaciones de riesgos introducidas por las suposiciones hechas y por la falta de datos.

Las curvas de nivel de riesgo que se calculan en base de exposiciones modeladas, son útiles para visualizar el efecto posible de contaminaciones actuales o futuras sobre las comunidades que viven cerca o en el sitio.