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Development of a Water Infrastructure Sustainability Index (WISI): An Integrated Framework for Assessing Resilience, Circular Economy, and Long-Term Sustainability

Este artículo presenta el Índice de Sostenibilidad de la Infraestructura Hídrica reformulado (WISI v1.1), un marco computable para plantas de tratamiento de aguas residuales que integra siete dimensiones y 22 indicadores, demostrando mediante pruebas con datos sintéticos que el índice produce clasificaciones estables bajo una incertidumbre moderada en la ponderación, al tiempo que destaca brechas significativas en la disponibilidad actual de datos operativos para su plena implementación.

Autores originales: Ayman Ramadan

Publicado 2026-10-29

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CC BY 4.0

Autores originales: Ayman Ramadan

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Cada día, millones de toneladas de aguas residuales fluyen hacia las plantas de tratamiento, donde los ingenieros trabajan para limpiar el agua antes de devolverla al medio ambiente. Durante décadas, el éxito de estas instalaciones se ha medido mediante un conjunto estrecho de reglas: si el agua cumple con los límites legales de seguridad y si la planta se mantiene dentro de su presupuesto. Este enfoque funciona para el cumplimiento básico, pero deja fuera una lista creciente de factores críticos. No tiene en cuenta cuánta electricidad consume la planta, cuánta radiación de carbono libera a la atmósfera o si la maquinaria está envejeciendo y en riesgo de fallar. También ignora el potencial de recuperar recursos valiosos como nutrientes del lodo o la capacidad de la planta para resistir eventos climáticos extremos. A medida que el cambio climático se intensifica y las normas se endurecen, una instalación que es barata y legal hoy podría ser incapaz de servir a su comunidad mañana. Para navegar estos complejos compromisos, los expertos necesitan una forma de ver todo el panorama a la vez, equilibrando el rendimiento técnico con el uso de energía, el impacto ambiental y la resiliencia a largo plazo.

En un estudio reciente, los investigadores se propusieron construir una única tarjeta de puntuación que pudiera capturar este panorama completo para las plantas de tratamiento de aguas residuales. Desarrollaron una nueva herramienta llamada Índice de Sostenibilidad de la Infraestructura del Agua, o WISI (por sus siglas en inglés). El objetivo no era solo enumerar docenas de mediciones diferentes, sino combinarlas en un solo número que un operador o un funcionario municipal pudiera realmente utilizar. Los investigadores diseñaron un sistema que observa siete áreas distintas de desempeño: qué tan bien limpia el agua la planta, qué tan eficientemente utiliza el agua y la energía, qué tan bien recupera los recursos, su huella de carbono, la salud de sus activos físicos y su preparación para la gestión digital. Para que esto funcionara, tuvieron que resolver un rompecabezas difícil: cómo tomar veintidós mediciones diferentes, que van desde el porcentaje de fósforo recuperado hasta la estabilidad del proceso de tratamiento, y mezclarlas en un ranking justo sin contar dos veces lo mismo ni permitir que un factor domine a los demás.

Debido a que no existía un conjunto de datos del mundo real que contuviera estas veintidós mediciones para un grupo grande de plantas, los investigadores no pudieron simplemente probar el índice en instalaciones existentes. En su lugar, crearon un laboratorio virtual. Generaron datos para cuarenta plantas de aguas residuales sintéticas, cada una con diferentes tamaños, edades y tecnologías, y simularon cómo se desempeñarían a través de las siete dimensiones. Luego realizaron miles de simulaciones por computadora para ver si el índice se mantenía firme cuando las reglas cambiaban. Se preguntaron qué pasaría si cambiaban la importancia de cada factor, si utilizaban un método matemático diferente para combinar las puntuaciones, o si desordenaban los datos para imitar la incertidumbre que se encuentra en la vida real. Este proceso les permitió someter la herramienta a pruebas de estrés antes de aplicarla siquiera a un edificio real.

Los resultados de estas simulaciones revelaron una verdad sorprendente sobre cómo funcionan estas puntuaciones. Los investigadores habían asignado pesos específicos a cada una de las siete dimensiones, decidiendo que el rendimiento técnico era el factor más importante, con un peso del veinte por ciento. Sin embargo, las simulaciones mostraron que este peso elevado no hacía que el rendimiento técnico fuera la parte más influyente de la puntuación final. Debido a que la mayoría de las plantas bien gestionadas ya son muy buenas limpiando el agua, sus puntuaciones en esta área estaban todas agrupadas cerca del tope, dejando poco margen para diferenciarlas. En contraste, áreas como la inteligencia digital y la recuperación de recursos variaban mucho más entre las plantas. Como resultado, estos factores más variables terminaron teniendo un efecto mucho mayor en el ranking final de lo que sus pesos asignados sugerían. El estudio encontró que el índice era sorprendentemente robusto; incluso cuando los investigadores alteraron significativamente los pesos, el orden general de las plantas se mantuvo prácticamente igual. Los rankings solo se desmoronaban cuando los pesos se volvían completamente aleatorios, lo que sugiere que la herramienta es lo suficientemente estable como para manejar los inevitables desacuerdos que los expertos podrían tener sobre qué es lo más importante.

Sin embargo, el estudio también descubrió un obstáculo significativo para poner este índice en práctica. Cuando los investigadores intentaron aplicar el sistema a los registros diarios reales de dos plantas operativas reales, encontraron que los datos rutinarios de laboratorio cubrían solo tres de los veintidós indicadores requeridos. Las plantas tenían abundantes datos sobre la calidad del agua, pero carecían de los registros específicos necesarios para medir la recuperación de energía, el riesgo de los activos o la madurez digital. Esto significa que, si bien el índice es matemáticamente sólido y está listo para ser probado, aún no puede calcularse plenamente para la mayoría de las instalaciones existentes sin recopilar nuevos tipos de datos. Además, los investigadores descubrieron que la forma antigua de calificar a las plantas en grados fijos, como de la A a la E, no funcionaba bien con su nuevo sistema. Usar los antiguos puntos de corte habría colocado a casi el ochenta por ciento de las plantas en el grado más bajo, haciendo que el sistema fuera inútil para la comparación. Encontraron que las calificaciones derivadas directamente de los datos eran más útiles, pero incluso esas eran inciertas por aproximadamente cinco puntos, lo que significa que una planta situada justo en el límite de un grado podría caer fácilmente en la siguiente categoría con un pequeño cambio en los datos.

El estudio concluye que este nuevo índice ofrece un marco poderoso para comprender la verdadera sostenibilidad de la infraestructura de aguas residuales, pero aún no es un producto terminado listo para su uso inmediato. Demuestra con éxito que se puede construir una puntuación única a partir de factores diversos como las emisiones de carbono, la resiliencia de los activos y la recuperación de recursos, y que esta puntuación permanece estable incluso cuando los supuestos subyacentes se modifican. Sin embargo, el camino a seguir requiere más que una mejor fórmula. Exige que los operadores de plantas y los reguladores comiencen a recopilar los datos faltantes sobre energía, lodos y condiciones de los activos. También requiere una nueva ronda de consulta con expertos para ajustar los pesos y establecer parámetros de referencia realistas basados en el desempeño del mundo real en lugar de modelos teóricos. Hasta que se tomen estos pasos, el índice sigue siendo un plano sofisticado, que nos muestra exactamente qué necesitamos medir para asegurar que nuestros sistemas de agua puedan sobrevivir y prosperar en un mundo cambiante.

Resumen Técnico: Desarrollo de un Índice de Sostenibilidad de la Infraestructura Hídrica (WISI)

Planteamiento del Problema
Las evaluaciones actuales de las plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR) se basan predominantemente en el cumplimiento de los límites de efluentes y métricas de costos. Estas medidas tradicionales no logran capturar dimensiones críticas de la sostenibilidad moderna, incluyendo el consumo de energía, las emisiones de gases de efecto invernidad, la recuperación de recursos (agua, energía, nutrientes), el estado de los activos, la exposición climática y la madurez digital. Los marcos existentes, como los sistemas de indicadores de desempeño de servicios públicos (p. ej., IWA, ISO 24511) o los sistemas de calificación de infraestructura (p. ej., Envision), o bien carecen de un mecanismo de puntuación unificado, o se centran en la planificación de proyectos en lugar del desempeño operativo, o son demasiado voluminosos para ser reducidos a una única puntuación comparable. Existe una breveda para un índice compacto a nivel de planta que integre el desempeño técnico con la resiliencia, la economía circular y las capacidades digitales, acompañado de una prueba explícita de su robustez estructural frente a la incertidumbre de los pesos y la estructura del modelo.

Metodología
El estudio reformula el marco conceptual del Índice de Sostenibilidad de la Infraestructura Hídrica (WISI) en un índice compuesto computable, designado como WISI v1.1, específicamente para plantas municipales de tratamiento de aguas residuales.

Sistema de Indicadores: El índice agrega siete dimensiones: Desempeño Técnico (TP), Sostenibilidad del Agua (WS), Sostenibilidad Energética (ES), Economía Circular (CE), Neutralidad de Carbono (CN), Resiliencia de Activos (AR) e Inteligencia Digital (DI). Estos se miden mediante 22 indicadores normalizados.
Principios de Diseño: El marco impone la ortogonalidad de los flujos físicos (asignando cada flujo a una dimensión para limitar la doble contabilización), dirección y escala común (0–100, cuanto mayor, mejor) y orientación hacia resultados.
Normalización: Los indicadores se mapean a una escala de 0–100 mediante transformaciones min–máx lineales con recorte (clipping). Se aplican formas específicas para la eficiencia del tratamiento (limitada), la estabilidad del proceso (basada en el coeficiente de variación), la utilización de la capacidad (trapezoidal) y la madurez digital (basada en rúbricas).
Generación de Datos: Debido a la indisponibilidad de un conjunto de datos operativos completos que cubra todos los indicadores, el estudio generó 40 PTAR sintéticas con 50 conjuntos de datos replicados. Estas plantas sintéticas varían en tecnología, capacidad, edad y factores de emisión de la red, incorporando un factor latente de calidad de gestión para inducir correlaciones plausibles entre dimensiones.
Pruebas de Robustez: La estabilidad estructural del índice se evaluó mediante:
- Análisis de Monte Carlo: Los pesos de las dimensiones fueron perturbados utilizando distribuciones de Dirichlet (variando $\kappa$ de 50 a 3) para simular la incertidumbre de los pesos.
- Simulación de Desacuerdo de Expertos: Se utilizaron matrices de comparación por pares con ruido añadido para simular juicios de expertos inconsistentes.
- Sensibilidad Estructural: Los rankings se compararon contra modelos alternativos, incluyendo la agregación geométrica, la normalización de z-score, la eliminación de dimensiones específicas (p. ej., DI, CN) y la variación de los límites de referencia.
- Verificación de Factibilidad: Se realizó una revisión de los datos de laboratorio rutinarios de dos plantas en operación para evaluar la disponibilidad de datos.

Contribuciones Clave

Reformulación Computable: El artículo transforma el marco conceptual WISI en un índice plenamente definido y computable con definiciones de indicadores explícitas, reglas de normalización, direcciones y límites de referencia, corrigiendo problemas de direcciones invertidas y doble contabilización encontrados en la versión anterior.
Análisis de Robustez Estructural: Proporciona una prueba rigurosa de la estabilidad del índice, demostrando que los rankings permanecen robustos bajo una incertidumbre de peso moderada, pero se degradan significativamente solo cuando los pesos se acercan a la aleatoriedad.
Distinción entre Influencia Nominal y Efectiva: El estudio revela que los pesos nominales no equivalen a la influencia efectiva en la puntuación final. Por ejemplo, la dimensión con el mayor peso nominal (Desempeño Técnico) contribuyó lo menos a la varianza del índice debido a la baja variabilidad en las puntuaciones entre las plantas que cumplen con la normativa.
Metodología de Clasificación: Demuestra que las bandas de clase fijas de marcos anteriores son inapropiadas para la nueva normalización y propone bordes de clase derivados de los datos (quintiles o k-means) con estimaciones de bootstrap de su incertidumbre.

Resultación

Estabilidad de Ranking: Bajo una incertididad de peso moderada ( $\kappa = 50$ ), la mediana de la correlación de rango de Spearman ( $\rho$ ) entre los rankings perturbados y los de referencia fue de 0.98. La estabilidad cayó a $\rho = 0.87$ solo cuando los pesos eran casi aleatorios ( $\kappa = 3$ ).
Influencia Efectiva: La dimensión de Desempeño Técnico, a pesar de un peso nominal de 0.20, representó solo aproximadamente el 8% de la varianza del índice. Por el contrario, la Inteligencia Digital (peso nominal de 0.10) representó el 15% de la varianza debido a la mayor variabilidad de las puntuaciones.
Sensibilidad Estructural: La elección de la regla de agregación tuvo el impacto más significativo en los rankings. La agregación geométrica (que limita la compensación) alteró los rankings más que las perturbaciones de los pesos ( $\rho = 0.949$ ), penalizando más severamente a las plantas con dimensiones débiles. Otros cambios estructurales (p. ej., eliminar la Neutralidad de Carbono o la Inteligencia Digital) tuvieron un impacto mínimo ( $\rho > 0.97$ ).
Clasificación: El uso de los bordes de clase fijos originales (90, 80, 70, 60) resultó en que el 78% de las plantas sintéticas cayeran en la clase más baja, haciendo que la clasificación no fuera discriminatoria. Los bordes de clase derivados de los datos (k-means o quintiles) proporcionaron una mejor distribución pero mostraron una incertidumbre de aproximadamente ±5 puntos de la puntuación con el tamaño de muestra actual.
Factibilidad: Una verificación en dos plantas operativas reveló que los datos de laboratorio rutinarios cubren solo 3 de los 22 indicadores (todos dentro de Desempeño Técnico). La evaluación completa requiere datos adicionales sobre flujo, energía, lodos, activos y sistemas digitales.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma proporcionar un marco transparente y computable para evaluar la sostenibilidad de las plantas de tratamiento de aguas residuales que integra diversos factores que a menudo se evalúan de forma aislada. La principal significancia reside en la validación estructural del índice: el estudio demuestra que el WISI reformulado no es frágil con respecto a la incertidumbre moderada de los pesos o las variaciones en la estructura del modelo.

Sin embargo, el autor declara explícitamente su modestia respecto a la validez del índice para la aplicación en el mundo real. Los resultados describen el comportamiento de la estructura del índice sobre datos sintéticos, no la sostenibilidad real de las instalaciones. El estudio no pretende haber validado el índice contra resultados operativos reales o consenso de expertos. En su lugar, posiciona al WISI v1.1 como una base para trabajos futuros, delineando una hoja de ruta para la validación que incluye el pesaje por expertos (Delphi-AHP), la calibración con datos operativos reales y la validación estructural mediante el análisis de componentes principales. El artículo concluye que, si bien el índice es estructuralmente sólido, su aplicación práctica requiere la recopilación de datos exhaustivos (flujo, energía, activos) que actualmente faltan en los informes de rutina.

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