Modelos de estimación de demanda de agua

1. Modelos de estimación de demanda de agua Usuarios domésticos de agua potable

2. Contenido • Modelos de demanda de agua doméstica • Bibliografía sugerida

3. Demanda de agua doméstica • Modelos de demanda de agua doméstica • Modelos empíricos • Modelos de dotaciones de agua • Modelos alternativos-experimentales • Modelos económico-estadísticos

4. Demanda de agua doméstica • Modelos empíricos • Surgen de las áreas operativas como consecuencia de la rotación de personal de las áreas administrativas. • Son sistemas de corto plazo, estimaciones anuales. • Sumamente empíricos, su eficiencia depende de la experiencia y el juicio personal de un especialista del organismo.

5. Demanda de agua doméstica • Modelos empíricos • El especialista que la genera debe ser una persona con amplia experiencia en operación de agua. • Requiere de la existencia de una base de datos amplia y no necesariamente ordenada en un conjunto. • Es de ámbito individual, es decir sólo su desarrollador sabe implementarlo.

6. Demanda de agua doméstica • Modelos de dotaciones de agua • Surge de la dificultad de obtener información periódica y fiable sobre los volúmenes de agua suministrados y consumidos. • Se plantea como una función del número de habitantes y las condiciones de consumo que prevalecen en la zona.

7. Demanda de agua doméstica • Modelos de dotaciones de agua • Algunos organismos como el Banco Interamericano de Desarrollo y el Banco Mundial, emiten recomendaciones sobre los montos de las dotaciones de agua por habitante al día.

8. Demanda de agua doméstica • Modelos de dotaciones de agua • Las estimaciones de la demanda de agua se hacen suponiendo que el consumo de agua permanece constante y la demanda se comporta paralelamente al crecimiento poblacional.

9. Demanda de agua doméstica • Modelos alternativos-experimentales • Los científicos e ingenieros han usado las computadoras para desarrollar modelos computacionales tanto sencillos como complejos. • Con la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) las computadoras han sido programadas para representación de conocimiento, reconocimiento de patrones, etc.

10. Demanda de agua doméstica • Modelos alternativos-experimentales • La IA se apoya en las computadoras para imitar la habilidad del cerebro humano para tomar decisiones y establecer conclusiones. • Las dos técnicas más usadas de IA son los Sistemas Expertos (1976) y Redes Neuronales Artificiales (1989).

11. Demanda de agua doméstica • Modelos económico-estadísticos • Se basan en la teoría económica de la demanda para encontrar los factores que determinan el nivel de consumo de agua por parte de los individuos. Qd= C + X1 Precio + X2 Ingreso • Se apoyan en la estadística para buscar representatividad para la población sujeta al estudio; y significancia del modelo y sus variables.

12. Demanda de agua doméstica • Modelos económico-estadísticos • Han sido ampliamente desarrollados y estudiados desde los años 70´s. • Las formas funcionales que han generado mejores resultados son las logarítmica y la lineal. • Los métodos de regresión más exitosos son Mínimos Cuadrados Ordinarios, Generalizados y en dos etapas.

13. Demanda de agua doméstica • Determinación de variables del estudio • Las variables que sugiere la bibliografía incluir en el modelo se dividen en tres categorías: • Variables socioeconómicas • Variables meteorológicas • Consumo histórico y precio

14. Demanda de agua doméstica • Determinación de variables del estudio • Variables socioeconómicas. • Habitantes por vivienda • Ingreso familiar. • Variables meteorológicas. • Temperatura • Precipitación pluvial. • Consumo histórico y precio del agua.

15. Demanda de agua doméstica • Implementación del estudio • Se desarrolla una encuesta para captar la información necesaria del individuo. • Se utilizan las herramientas del muestreo para saber: • ¿Cuántas encuestas es necesario aplicar? • ¿Dónde deben ser aplicadas las encuestas?

16. Demanda de agua doméstica • Implementación del estudio • Se utilizan las bases de datos del organismo operador de agua para: • Conocer el comportamiento histórico del consumo. • Se hacen pruebas sobre: • Los modelos económicos. • Las formas funcionales • Los métodos de regresión que la bibliografía sugiere.

17. Demanda de agua doméstica • Uso de la función de demanda. • Se confirma la eficiencia del modelo. • Se utiliza información histórica para verificar que las estimaciones de demanda de agua sean semejantes a los registros del organismo.

18. Demanda de agua doméstica • Uso de la función de demanda. • Se generan pronósticos. • Dependiendo del modelo se pueden generar pronósticos de diversas frecuencias como lo son: diarios, semanales, mensuales, bimestrales, anuales, etc. • El alcance puede ser mensual, anual, etc.

19. Bibliografía Sugerida • Muestreo • Cochran, William G. “Sampling Techniques.” Third Edition. Wiley, 1997. • Levy, Paul S. and Lemeshow, Stanley. “Sampling of populations: methods and applications”. Third Edition. Wiley, 1999.

20. Bibliografía Sugerida • Modelos de demanda de agua • Billings, R. Bruce and Agthe, Donald E. 1980. “Price Elasticities for Water: A case of Increasing Block Rates.” Land Economics 56 (Feb):74-84. • Charney, A. H.; Woodard, G. C.; and Opaluch, J. J. 1984. “A Test of Consumer Demand Response to Water Prices: Comment/Reply.” Land Economics 60 (Nov):414-421. • Foster, Henry S., Jr. and Beattie, Bruce R. 1979. “Urban Residential Demand for Water in the United States.” Land Economics 55 (Feb): 43-58. • Griffiths, W. E.; Hill, R. C.; and Judge, G. G.. “Learning and Practicing Econometrics”. Wiley & Sons, Inc. 1992

21. Bibliografía Sugerida • Modelos de demanda de agua • Hewitt, Julie A. and Hanemann, W. Michael. 1995. “A discrete/continuous choice approach to residential water demand under block rate pricing.” Land Economics 71 (May):173-192. • Krishnaianh, Paruchuri. R., and Rao, Calyampudi. R. “Sampling”. Elsevier Science Pub. Co. 1998 • Nieswiadomy, Michel L., and Molina, David J. 1989. “Comparing Residential Water Demand Estimates Under Decreasing and Increasing Block Rates Using Household Data.” Land Economics 65 (Aug): 280-289.

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