Objetivos

Objetivo General

Desarrollar un sistema integrado de apoyo a la decisión que combine modelación de redes territoriales, pronóstico meteorológico de corto plazo y teoría de decisión bajo incertidumbre, con el fin de optimizar la distribución logística de ayuda humanitaria y garantizar la seguridad operacional de drones en el estado de Chiapas, México.

Objetivos Específicos

• Modelar la red vial de los 124 municipios de Chiapas como un grafo dirigido ponderado mediante distancias tridimensionales, aplicar el algoritmo PageRank para identificar centros estratégicos de distribución logística y determinar las rutas terrestres óptimas desde el almacén central mediante el algoritmo de Dijkstra.

• Construir un sistema híbrido de nowcasting para variables meteorológicas críticas (viento, temperatura, humedad y precipitación) a lo largo de corredores de vuelo, combinando estimación de velocidad de advección mediante correlación cruzada y análisis espectral frecuencia-espacio (\(f\)-\(k\)), con dinámica temporal modelada mediante procesos autorregresivos AR(1).

• Cuantificar la incertidumbre predictiva mediante el método Moving Block Bootstrap y formalizar una regla de decisión binaria bajo incertidumbre basada en el criterio de Wald y regiones factibles operativas, implementando una política de tolerancia cero mediante el percentil 95 para transformar distribuciones empíricas en acciones seguras de vuelo.

• Integrar los componentes espacial y operacional en un marco logístico unificado, evaluar su eficiencia mediante métricas de tiempo de entrega, cobertura territorial y gestión de riesgo, y validar su aplicabilidad y escalabilidad para la gestión de emergencias en entornos de topografía compleja.