GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Optimización bajo incertidumbre
Plans for infrastructure, reserves and portfolios must work across futures that cannot be predicted. Optimisation under uncertainty chooses decisions that perform well on average, hold up in bad cases or stay acceptable across many scenarios. This page sets out the main approaches, from stochastic to robust optimisation and decision-making under incertidumbre profunda, how their results are tested, and what evidence serves the planners who rely on them.
Optimisation under uncertainty on the record.
Optimisation under uncertainty: how the risk develops.
Robust and adaptive decisions when futures are deeply uncertain. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Optimal for one future is fragile
A plan optimised for a single forecast can perform badly if the future differs. Representing uncertainty explicitly avoids this trap.
Stochastic methods use probabilities
Stochastic programming optimises expected performance across scenarios with assigned probabilities, which needs those probabilities to be credible.
Robust methods guard the worst case
Robust optimisation chooses decisions that perform acceptably for all scenarios within a set, trading average performance for protection.
Adaptive plans keep options open
Plans with decision points and triggers adapt as uncertainty resolves, avoiding commitments that lock in poor outcomes.
Amenazas y exposición en América del Norte.
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.
Capas 3
Amenazas y exposición, para esta página
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado (las nubes dejan lagunas)
- Fuente
- Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
- Proveedor
- NASA LANCE
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-14
- Resolución
- cuadrícula de unos 250 m
- Incertidumbre
- Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Estimado
- Fuente
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
- Proveedor
- NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
- Licencia
- CC BY 4.0
- Año de referencia
- null; estimación basada en el censo, estática (2020)
- Resolución
- cuadrícula de unos 1 km
- Incertidumbre
- Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado (la nubosidad persistente aún deja lagunas)
- Fuente
- VIIRS NOAA-20 nivel 3, 8 días (NASA LANCE)
- Proveedor
- NASA LANCE
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- 8 días; composición satelital de 8 días; la nubosidad persistente aún deja lagunas
- Más recientes en la compilación
- 2026-09-14
- Resolución
- cuadrícula de unos 1 km
- Incertidumbre
- Temperatura de la superficie del suelo medida por satélite durante los 8 días que terminan en la fecha indicada, un indicador de exposición al calor; no es la temperatura del aire, el índice de calor ni una alerta de calor.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado
- Fuente
- VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
- Proveedor
- NASA LANCE
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; imagen satelital
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-14
- Resolución
- cuadrícula de unos 250 m
- Incertidumbre
- Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Modelado (último año que publica GIBS)
- Fuente
- MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Proveedor
- NASA LP DAAC
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
- Más recientes en la compilación
- 2024-01-01
- Resolución
- cuadrícula de unos 500 m
- Incertidumbre
- Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado (las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas)
- Fuente
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Proveedor
- NASA LANCE FIRMS
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; detección satelital; las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-13
- Resolución
- cuadrícula de unos 500 m
- Incertidumbre
- Detecciones satelitales de puntos calientes del día indicado, incluidas las quemas de gas y el calor industrial; no es un incendio confirmado, un informe de incidente ni una alerta.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Teclado, con el mapa seleccionado
Mantenga pulsado Ctrl o ⌘ y desplace para ampliar
Último disponible
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Cargando las imágenes más recientes de la NASA.
Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.
Amenazas y exposición, encuadradas sobre América del Norte.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.
Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
- Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, producto de incendios activos VIIRS 375 m, NASA LANCE; teselas vectoriales mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Datos abiertos de la NASA
- Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
- © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
- Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
- En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
- En vivo: Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los eventos son indicativos, no alertas de las autoridades.
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
- Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Las capas opcionales (11 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.
Capas y fechas
- Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
- Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
- Temperatura de la superficie terrestre, día, compuesto de 8 días: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026
- Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
- Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Incendios activos y anomalías térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
Optimisation under uncertainty supports decisions in every domain.
Findings are designed for the serie Methods and Technical. Decision making under incertidumbre profunda (Marchau and others, 2019) sets out robust methods; owners decide.
- Case applications.
- Comparisons of robust methods.
Ejecutor de modelos acoplados.
La pantalla que utilizaría un equipo para seguir esta materia: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.
Ejecutor de modelos acoplados
Optimisation under uncertainty · Coupled model A · Scenario set 3
Grafo de acoplamiento de modelos
nodos: modelos · aristas: variables intercambiadas
Componentes acoplados
| Hidrología | 1 day | escorrentía | Sí |
| Sistema eléctrico | 1 h | demanda, apagones | Sí |
| Economía | 1 trimestre | producción, precios | Parcial |
| Población | 1 year | exposición | Sí |
Salida del conjunto
Qué se mide y con qué calidad.
Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.
| Indicador | Unidad | Cadencia | Tipo de fuente | Etiqueta |
|---|---|---|---|---|
| Scenarios evaluated | recuento | per analysis | Analysis documentation | DECLARADO |
| Regret of chosen plan | difference from best plan in each scenario | per analysis | Robustness analysis | MODELADO |
| Value of the stochastic solution | difference between stochastic and deterministic plans | per analysis | Optimisation outputs | MODELADO |
| Satisficing share | percent of scenarios meeting objectives | per analysis | Robustness analysis | MODELADO |
| Adaptation triggers defined | recuento | per plan | Plan documentation | DECLARADO |
| Out-of-sample performance | objective value on held-out scenarios | per analysis | En pruebas | MODELADO |
Model optimisation under uncertainty as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Normas sobre amenazas compuestas y en cascada: the hazards it names, the sistemas and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructor de sistemas.
Amenazas
- Natech event
- Chemical spill or leak (desencadenado aguas abajo)
- Emergency-response overload (desencadenado aguas abajo)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Sistemas y acoplamientos
Controles
NS-0Constitución y principiosNS-3UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)NS-9UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)NS-11Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)NRS-H61Familia de amenazas: fallo en cascada (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Familia de amenazas: eventos compuestos y multiamenaza (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Familia de amenazas: perturbación de cadenas de suministro y flujos (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Familia de amenazas: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Familia de amenazas: concentración y monocultivo de la infraestructura digital (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Familia de amenazas: anomalías de la circulación a gran escala (NHS-1 atmo.climate-mode)
Observación
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
- Pérdidas económicas directas atribuidas a desastres en relación con el PIB mundial
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
Geografía de ejemplo
- Bangladesh: 134 celdas hexagonales
- Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
De dónde procede la evidencia.
Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.
| Fuente | Lo que aporta | Tipo de licencia |
|---|---|---|
| Society for Decision Making under Deep Uncertainty resources | Methods and case studies for robust and adaptive planning | Public, terms to check |
| Open-source optimisation tools such as Pyomo and JuMP | Modelling languages for stochastic and robust optimisation | Open source, BSD and MPL licences |
| EMA Workbench | Exploratory modelling and analysis toolkit | Open source, BSD licence |
| Operations research literature on stochastic programming | Methods and applications | Licence per publication |
| Publicado adaptive pathway plans, such as delta programmes | Applied adaptive planning | Public records, licence per government |
How optimisation under uncertainty is modelled, measured and tested.
El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.
Modelo, ecuaciones y supuestos
The model structure used for optimisation under uncertainty, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)amenaza, exposición, vulnerabilidad y capacidad de afrontamientoEAL = ∑k pk · Lksobre los eventos k con probabilidad anual pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Supuesto | Por qué se hace | Cómo se prueba |
|---|---|---|
| La amenaza y la exposición son independientes dentro de un evento | Mantiene manejable la integral de pérdidas | Comparar con un ajuste de cópula sobre registros conjuntos |
| Los acoplamientos son lineales cerca del punto de operación | Permite que las perturbaciones se propaguen a través de A | Perturbar más allá del rango lineal y comparar |
| Las curvas de vulnerabilidad se transfieren entre lugares | Las curvas locales rara vez están disponibles | Validar frente a las pérdidas observadas cuando existan |
- Entradas
- conjuntos de datos versionados con procedencia
- Resultados
- distribuciones, nunca cifras únicas
- Código
- publicado con la ficha de modelo y las pruebas
- Reproducción
- mismos datos, código, entorno y semilla
Quién decide y a qué sirve la evidencia.
sistemas Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Quién decide | La pregunta | Evidencia a la que sirve esta página |
|---|---|---|
| Infrastructure and resource planners | Which plans hold up across plausible futures | Robustness analyses; pathway designs |
| Analysts across Nexus platforms | Which optimisation approach suits their question | Method selection guides |
| Finance and audit bodies | Whether planning analyses considered uncertainty adequately | Analysis documentation |
Productos que genera este tema
- Method selection guides for planning under uncertainty
- Robustness and regret analyses
- Adaptive pathway designs with triggers
- Teaching material on optimisation under uncertainty
What experts ask about decisions under uncertainty.
- Is the aim to perform best on average, to avoid the worst outcomes, or to perform acceptably across many futures?
- Which uncertainties can be described with probabilities, and which cannot?
- Which decisions can be delayed, adapted or reversed as information arrives?
- How do trade-offs between objectives change across scenarios?
- What signals would indicate that a strategy needs to change?
Why optimal can be fragile.
Classical optimisation assumes a known model and known inputs. A strategy optimised for a single forecast can be finely tuned to that forecast and fragile if the future differs. In infrastructure planning, for example, a design optimised for one climate projection may fail under another.
Stochastic optimisation handles uncertainty described by probability distributions, seeking the best expected performance or managing risk measures. Robust optimisation seeks solutions that perform well across a set of possible conditions without probabilities.
Under incertidumbre profunda, when experts cannot agree on models or probabilities, methods such as robust decision making and adaptive pathways explore many futures, identify where strategies fail, and design plans that can change course when signposts are observed.
Los métodos y sus límites.
- 01
Stochastic programming
Optimising expected outcomes over scenarios, using optimización y la investigación de operaciones. Requires credible probabilities.
- 02
Robust optimisation
Optimising worst-case or regret across uncertainty sets. Can be conservative.
- 03
Exploratory modelling
Running models across many futures to find vulnerabilities, using decision analysis. Computationally demanding.
- 04
Adaptive pathways
Sequencing actions with triggers for change. Requires monitoring and institutional capacity.
These methods support judgement, they do not replace it. The choice of objectives and acceptable risks is a value choice for decision-makers.
Cómo se estudia y lo que los métodos no pueden decir.
- 01Optimización e investigación operativaOrientaciones para la formulación de problemas · Comparaciones robustas y estocásticas · Evaluación comparativa de solucionadoresAplicado aquí
- 02Análisis de decisiones en condiciones de incertidumbreEncuadrar la decisión antes del modelo · Valor de la información para los modelosAplicado aquí
- 03Cuantificación de la incertidumbre y validación de modelosPresupuestos de incertidumbre · Modelos sustitutos para simulaciones costosas · Evaluación de la credibilidadAplicado aquí
- 04Computación de alto rendimiento, en la nube y en el bordeDiseño de conjuntos dentro de presupuestos · Orquestación de flujos de trabajo · Entornos reproduciblesAplicado aquí
Where this page’s references lead.
Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.
Preguntas y respuestas.
What is robust optimisation?
What is deep uncertainty?
What is an adaptive pathway?
Is a robust strategy always more expensive?
Does the platform choose strategies?
Aporte evidencia desde esta página.
serie Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- Correo electrónicoPasarela GW-GCRIEnvíelo desde esta páginaEvidencia, una corrección, un caso, un método, una revisión, una traducción o un aporte a un perfil. Llega etiquetado con esta página, de modo que lo recibe el editor responsable.
- ZenodoDepósito abiertoDeposítelo y envíelo a la comunidadPublique su propio registro en Zenodo con su ORCID iD y luego envíelo a la comunidad de Reports allí. Los curadores lo revisan; el DOI sigue siendo suyo.
- serie ReportsGCRIVer todas las formas de contribuirLos tipos de contribución, cómo se revisa cada uno, qué crédito recibe, la licencia y qué nunca se acepta.
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Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.
La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.
Documentos jurídicos.
Los mapas, datos y cifras de este sitio se muestran como contexto e información general. No son consejos, pronósticos ni avisos; los límites de la información se exponen en los Descargos de responsabilidad y los Avisos sobre datos.