La propagación del error

Las operaciones con números inciertos permiten obtener resultados inciertos. Esta circunstancia aconseja controlar estrictamente el error cuando las medidas van a ser utilizadas en la determinación de otras magnitudes a través de procesos de simulación. La influencia del error en la incertidumbre de un resultado se denomina propagación del error e ignorarlo puede conducir a dar por válidos resultados que no lo son en absoluto.La influencia del error en los procesos derivados del MDE ha sido mucho menos estudiada que el error de las fuentes. Los trabajos existentes tienen por objeto llamar la atención sobre los efectos de la propagación del error en algunas simulaciones, especialmente las relacionadas con las pendientes y orientaciones del terreno. Sin embargo, los métodos prácticos de "vivir con el error" en una base de datos cartográfica y de controlar sus efectos de forma general no están aún claros.

En el caso de la realización práctica de modelizaciones, se han citado tres formas de tratar el problema de propagación del error (Hunter y Goodchild, 1994:771):

• omitir toda referencia al mismo
• proporcionar un descriptor estadístico
• proporcionar varios productos finales dentro del posible rango de variación

El primer caso es, sin duda, el más frecuente y la forma más simple de tratar el problema, pero obviar el problema puede tener consecuencias negativas en función de las decisiones que se tomen a partir de la información defectuosa.

En el segundo caso se presenta información sintética mediante descriptores como las bandas épsilon, los valores de ECM, etc. Estas medidas pueden poner sobre aviso de la calidad de los datos por lo que suponen un avance notable sobre la primera actitud. Sin embargo, no dan cuenta de los posibles efectos del error en el producto final cuando éste es el resultado de una modelización compleja.

Con el último planteamiento se presentarían diferentes resultados generados dentro del rango de error real con el fin de ilustrar las variaciones permitidas por la incertidumbre de los datos originales.

Queda, finalmente, una cuarta opción que la presentación de los resultados clave para una decisión asociados a su nivel de incertidumbre y no de forma determinística estricta. Por ejemplo, si es necesario delimitar las zonas con pendiente menor de 5º, el modelo que se presente puede tener una frontera difusa entre la clase p<5º y el resto, con un significado similar a la banda épsilon.

Las normas de propagación del error no son necesariamente simples, por lo que su solución analítica puede ser inabordable. Asimismo, dependen estrechamente de los algoritmos utilizados y, ocasionalmente, pueden cambiar en función de las características del relieve de la zona.