Estrategias innovadoras para la gestión del riesgo de sequía en sistemas ganaderos extensivos

La vulnerabilidad de los sistemas ganaderos de pastoreo pone en evidencia la necesidad de herramientas para evaluar y mitigar los efectos de la sequía. El avance en la teledetección ha despertado el interés por explotar potenciales aplicaciones, y está dando lugar a un intenso desarrollo de innovaciones en distintos campos. Una de estas áreas es la gestión del riesgo climático, en donde la utilización de índices de vegetación permite la evaluación de la sequía. En esta investigación, se analiza el impacto de la sequía y se evalúa el potencial de nuevas tecnologías como la teledetección para la gestión del riesgo de sequía en sistemas de ganadería extensiva. Para ello, se desarrollan tres aplicaciones: (i) evaluar el impacto económico de la sequía en una explotación ganadera extensiva de la dehesa de Andalucía, (ii) elaborar mapas de vulnerabilidad a la sequía en pastos de Chile y (iii) diseñar y evaluar el potencial de un seguro indexado para sequía en pastos en la región de Coquimbo en Chile. En la primera aplicación, se diseña un modelo dinámico y estocástico que integra aspectos climáticos, ecológicos, agronómicos y socioeconómicos para evaluar el riesgo de sequía. El modelo simula una explotación ganadera tipo de la dehesa de Andalucía para el período 1999-2010. El método de Análisis Histórico y la simulación de MonteCarlo se utilizan para identificar los principales factores de riesgo de la explotación, entre los que destacan, los periodos de inicios del verano e inicios de invierno. Los resultados muestran la existencia de un desfase temporal entre el riesgo climático y riesgo económico, teniendo este último un periodo de duración más extenso en el tiempo. También, revelan que la intensidad, frecuencia y duración son tres atributos cruciales que determinan el impacto económico de la sequía. La estrategia de reducción de la carga ganadera permite aminorar el riesgo, pero conlleva una disminución en el margen bruto de la explotación. La segunda aplicación está dedicada a la elaboración de mapas de vulnerabilidad a la sequia en pastos de Chile. Para ello, se propone y desarrolla un índice de riesgo económico (IRESP) sencillo de interpretar y replicable, que integra factores de riesgo y estrategias de adaptación para obtener una medida del Valor en Riesgo, es decir, la máxima pérdida esperada en un año con un nivel de significación del 5%.La representación espacial del IRESP pone en evidencia patrones espaciales y diferencias significativas en la vulnerabilidad a la sequía a lo largo de Chile. Además, refleja que la vulnerabilidad no siempre esta correlacionada con el riesgo climático y demuestra la importancia de considerar las estrategias de adaptación. Las medidas de autocorrelación espacial revelan que el riesgo sistémico es considerablemente mayor en el sur que en el resto de zonas. Los resultados demuestran que el IRESP transmite información pertinente y, que los mapas de vulnerabilidad pueden ser una herramienta útil en el diseño de políticas y toma de decisiones para la gestión del riesgo de sequía. La tercera aplicación evalúa el potencial de un seguro indexado para sequía en pastos en la región de Coquimbo en Chile. Para lo cual, se desarrolla un modelo estocástico para estimar la prima actuarialmente justa del seguro y se proponen y evalúan pautas alternativas para mejorar el diseño del contrato. Se aborda el riesgo base, el principal problema de los seguros indexados identificado en la literatura y, que está referido a la correlación imperfecta del índice con las pérdidas de la explotación. Para ello, se sigue un enfoque bayesiano que permite evaluar el impacto en el riesgo base de las pautas de diseño propuestas: i) una zonificación por clúster que considera aspectos espacio-temporales, ii) un período de garantía acotado a los ciclos fenológicos del pasto y iii) umbral de garantía. Los resultados muestran que tanto la zonificación como el periodo de garantía reducen el riesgo base considerablemente. Sin embargo, el umbral de garantía tiene un efecto ambiguo sobre el riesgo base. Por otra parte, la zonificación por clúster contribuye a aminorar el riesgo sistémico que enfrentan las aseguradoras. Estos resultados han puesto de manifiesto que un buen diseño de contrato puede tener un doble dividendo, por un lado aumentar su utilidad y, por otro, reducir el coste del seguro. Un diseño de contrato eficiente junto con los avances en la teledetección y un adecuado marco institucional son los pilares básicos para el buen funcionamiento de un programa de seguro. Las nuevas tecnologías ofrecen un importante potencial para la innovación en la gestión del riesgo climático. Los avances en este campo pueden proporcionar importantes beneficios sociales en los países en desarrollo y regiones vulnerables, donde las herramientas para gestionar eficazmente los riesgos sistémicos como la sequía pueden ser de gran ayuda para el desarrollo. The vulnerability of grazing livestock systems highlights the need for tools to assess and mitigate the adverse impact of drought. The recent and rapid progress in remote sensing has awakened an interest for tapping into potential applications, triggering intensive efforts to develop innovations in a number of spheres. One of these areas is climate risk management, where the use of vegetation indices facilitates assessment of drought. This research analyzes drought impacts and evaluates the potential of new technologies such as remote sensing to manage drought risk in extensive livestock systems. Three essays in drought risk management are developed to: (i) assess the economic impact of drought on a livestock farm in the Andalusian Dehesa, (ii) build drought vulnerability maps in Chilean grazing lands, and (iii) design and evaluate the potential of an index insurance policy to address the risk of drought in grazing lands in Coquimbo, Chile. In the first essay, a dynamic and stochastic farm model is designed combining climate, agronomic, socio-economic and ecological aspects to assess drought risk. The model is developed to simulate a representative livestock farm in the Dehesa of Andalusia for the time period 1999-2010. Burn analysis and MonteCarlo simulation methods are used to identify the significance of various risk sources at the farm. Most notably, early summer and early winter are identified as periods of peak risk. Moreover, there is a significant time lag between climate and economic risk and this later last longer than the former. It is shown that intensity, frequency and duration of the drought are three crucial attributes that shape the economic impact of drought. Sensitivity analysis is conducted to assess the sustainability of farm management strategies and demonstrates that lowering the stocking rate reduces farmer exposure to drought risk but entails a reduction in the expected gross margin. The second essay, mapping drought vulnerability in Chilean grazing lands, proposes and builds an index of economic risk (IRESP) that is replicable and simple to interpret. This methodology integrates risk factors and adaptation strategies to deliver information on Value at Risk, maximum expected losses at 5% significance level. Mapping IRESP provides evidence about spatial patterns and significant differences in drought vulnerability across Chilean grazing lands. Spatial autocorrelation measures reveal that systemic risk is considerably larger in the South as compared to Northern or Central Regions. Furthermore, it is shown that vulnerability is not necessarily correlated with climate risk and that adaptation strategies do matter. These results show that IRESP conveys relevant information and that vulnerability maps may be useful tools to assess policy design and decision-making in drought risk management. The third essay develops a stochastic model to estimate the actuarially fair premium and evaluates the potential of an indexed insurance policy to manage drought risk in Coquimbo, a relevant livestock farming region of Chile. Basis risk refers to the imperfect correlation of the index and farmer loses and is identified in the literature as a main limitation of index insurance. A Bayesian approach is proposed to assess the impact on basis risk of alternative guidelines in contract design: i) A cluster zoning that considers space-time aspects, ii) A guarantee period bounded to fit phenological cycles, and iii) the triggering index threshold. Results show that both the proposed zoning and guarantee period considerably reduces basis risk. However, the triggering index threshold has an ambiguous effect on basis risk. On the other hand, cluster zoning contributes to ameliorate systemic risk faced by the insurer. These results highlighted that adequate contract design is important and may result in double dividend. On the one hand, increasing farmers’ utility and, secondly, reducing the cost of insurance. An efficient contract design coupled with advances in remote sensing and an appropriate institutional framework are the basis for an efficient operation of an insurance program. The new technologies offer significant potential for innovation in climate risk managements. Progress in this field is capturing increasing attention and may provide important social gains in developing countries and vulnerable regions where the tools to efficiently manage systemic risks, such as drought, may be a means to foster development.

Contribución al estudio de las metodologías de cálculo realista con incertidumbre (BEPU), dentro del análisis determinista de seguridad de plantas nucleares

El análisis determinista de seguridad (DSA) es el procedimiento que sirve para diseñar sistemas, estructuras y componentes relacionados con la seguridad en las plantas nucleares. El DSA se basa en simulaciones computacionales de una serie de hipotéticos accidentes representativos de la instalación, llamados escenarios base de diseño (DBS). Los organismos reguladores señalan una serie de magnitudes de seguridad que deben calcularse en las simulaciones, y establecen unos criterios reguladores de aceptación (CRA), que son restricciones que deben cumplir los valores de esas magnitudes. Las metodologías para realizar los DSA pueden ser de 2 tipos: conservadoras o realistas. Las metodologías conservadoras utilizan modelos predictivos e hipótesis marcadamente pesimistas, y, por ello, relativamente simples. No necesitan incluir un análisis de incertidumbre de sus resultados. Las metodologías realistas se basan en hipótesis y modelos predictivos realistas, generalmente mecanicistas, y se suplementan con un análisis de incertidumbre de sus principales resultados. Se les denomina también metodologías BEPU (“Best Estimate Plus Uncertainty”). En ellas, la incertidumbre se representa, básicamente, de manera probabilista. Para metodologías conservadores, los CRA son, simplemente, restricciones sobre valores calculados de las magnitudes de seguridad, que deben quedar confinados en una “región de aceptación” de su recorrido. Para metodologías BEPU, el CRA no puede ser tan sencillo, porque las magnitudes de seguridad son ahora variables inciertas. En la tesis se desarrolla la manera de introducción de la incertidumbre en los CRA. Básicamente, se mantiene el confinamiento a la misma región de aceptación, establecida por el regulador. Pero no se exige el cumplimiento estricto sino un alto nivel de certidumbre. En el formalismo adoptado, se entiende por ello un “alto nivel de probabilidad”, y ésta corresponde a la incertidumbre de cálculo de las magnitudes de seguridad. Tal incertidumbre puede considerarse como originada en los inputs al modelo de cálculo, y propagada a través de dicho modelo. Los inputs inciertos incluyen las condiciones iniciales y de frontera al cálculo, y los parámetros empíricos de modelo, que se utilizan para incorporar la incertidumbre debida a la imperfección del modelo. Se exige, por tanto, el cumplimiento del CRA con una probabilidad no menor a un valor P0 cercano a 1 y definido por el regulador (nivel de probabilidad o cobertura). Sin embargo, la de cálculo de la magnitud no es la única incertidumbre existente. Aunque un modelo (sus ecuaciones básicas) se conozca a la perfección, la aplicación input-output que produce se conoce de manera imperfecta (salvo que el modelo sea muy simple). La incertidumbre debida la ignorancia sobre la acción del modelo se denomina epistémica; también se puede decir que es incertidumbre respecto a la propagación. La consecuencia es que la probabilidad de cumplimiento del CRA no se puede conocer a la perfección; es una magnitud incierta. Y así se justifica otro término usado aquí para esta incertidumbre epistémica: metaincertidumbre. Los CRA deben incorporar los dos tipos de incertidumbre: la de cálculo de la magnitud de seguridad (aquí llamada aleatoria) y la de cálculo de la probabilidad (llamada epistémica o metaincertidumbre). Ambas incertidumbres pueden introducirse de dos maneras: separadas o combinadas. En ambos casos, el CRA se convierte en un criterio probabilista. Si se separan incertidumbres, se utiliza una probabilidad de segundo orden; si se combinan, se utiliza una probabilidad única. Si se emplea la probabilidad de segundo orden, es necesario que el regulador imponga un segundo nivel de cumplimiento, referido a la incertidumbre epistémica. Se denomina nivel regulador de confianza, y debe ser un número cercano a 1. Al par formado por los dos niveles reguladores (de probabilidad y de confianza) se le llama nivel regulador de tolerancia. En la Tesis se razona que la mejor manera de construir el CRA BEPU es separando las incertidumbres, por dos motivos. Primero, los expertos defienden el tratamiento por separado de incertidumbre aleatoria y epistémica. Segundo, el CRA separado es (salvo en casos excepcionales) más conservador que el CRA combinado. El CRA BEPU no es otra cosa que una hipótesis sobre una distribución de probabilidad, y su comprobación se realiza de forma estadística. En la tesis, los métodos estadísticos para comprobar el CRA BEPU en 3 categorías, según estén basados en construcción de regiones de tolerancia, en estimaciones de cuantiles o en estimaciones de probabilidades (ya sea de cumplimiento, ya sea de excedencia de límites reguladores). Según denominación propuesta recientemente, las dos primeras categorías corresponden a los métodos Q, y la tercera, a los métodos P. El propósito de la clasificación no es hacer un inventario de los distintos métodos en cada categoría, que son muy numerosos y variados, sino de relacionar las distintas categorías y citar los métodos más utilizados y los mejor considerados desde el punto de vista regulador. Se hace mención especial del método más utilizado hasta el momento: el método no paramétrico de Wilks, junto con su extensión, hecha por Wald, al caso multidimensional. Se decribe su método P homólogo, el intervalo de Clopper-Pearson, típicamente ignorado en el ámbito BEPU. En este contexto, se menciona el problema del coste computacional del análisis de incertidumbre. Los métodos de Wilks, Wald y Clopper-Pearson requieren que la muestra aleatortia utilizada tenga un tamaño mínimo, tanto mayor cuanto mayor el nivel de tolerancia exigido. El tamaño de muestra es un indicador del coste computacional, porque cada elemento muestral es un valor de la magnitud de seguridad, que requiere un cálculo con modelos predictivos. Se hace especial énfasis en el coste computacional cuando la magnitud de seguridad es multidimensional; es decir, cuando el CRA es un criterio múltiple. Se demuestra que, cuando las distintas componentes de la magnitud se obtienen de un mismo cálculo, el carácter multidimensional no introduce ningún coste computacional adicional. Se prueba así la falsedad de una creencia habitual en el ámbito BEPU: que el problema multidimensional sólo es atacable desde la extensión de Wald, que tiene un coste de computación creciente con la dimensión del problema. En el caso (que se da a veces) en que cada componente de la magnitud se calcula independientemente de los demás, la influencia de la dimensión en el coste no se puede evitar. Las primeras metodologías BEPU hacían la propagación de incertidumbres a través de un modelo sustitutivo (metamodelo o emulador) del modelo predictivo o código. El objetivo del metamodelo no es su capacidad predictiva, muy inferior a la del modelo original, sino reemplazar a éste exclusivamente en la propagación de incertidumbres. Para ello, el metamodelo se debe construir con los parámetros de input que más contribuyan a la incertidumbre del resultado, y eso requiere un análisis de importancia o de sensibilidad previo. Por su simplicidad, el modelo sustitutivo apenas supone coste computacional, y puede estudiarse exhaustivamente, por ejemplo mediante muestras aleatorias. En consecuencia, la incertidumbre epistémica o metaincertidumbre desaparece, y el criterio BEPU para metamodelos se convierte en una probabilidad simple. En un resumen rápido, el regulador aceptará con más facilidad los métodos estadísticos que menos hipótesis necesiten; los exactos más que los aproximados; los no paramétricos más que los paramétricos, y los frecuentistas más que los bayesianos. El criterio BEPU se basa en una probabilidad de segundo orden. La probabilidad de que las magnitudes de seguridad estén en la región de aceptación no sólo puede asimilarse a una probabilidad de éxito o un grado de cumplimiento del CRA. También tiene una interpretación métrica: representa una distancia (dentro del recorrido de las magnitudes) desde la magnitud calculada hasta los límites reguladores de aceptación. Esta interpretación da pie a una definición que propone esta tesis: la de margen de seguridad probabilista. Dada una magnitud de seguridad escalar con un límite superior de aceptación, se define el margen de seguridad (MS) entre dos valores A y B de la misma como la probabilidad de que A sea menor que B, obtenida a partir de las incertidumbres de A y B. La definición probabilista de MS tiene varias ventajas: es adimensional, puede combinarse de acuerdo con las leyes de la probabilidad y es fácilmente generalizable a varias dimensiones. Además, no cumple la propiedad simétrica. El término margen de seguridad puede aplicarse a distintas situaciones: distancia de una magnitud calculada a un límite regulador (margen de licencia); distancia del valor real de la magnitud a su valor calculado (margen analítico); distancia desde un límite regulador hasta el valor umbral de daño a una barrera (margen de barrera). Esta idea de representar distancias (en el recorrido de magnitudes de seguridad) mediante probabilidades puede aplicarse al estudio del conservadurismo. El margen analítico puede interpretarse como el grado de conservadurismo (GC) de la metodología de cálculo. Utilizando la probabilidad, se puede cuantificar el conservadurismo de límites de tolerancia de una magnitud, y se pueden establecer indicadores de conservadurismo que sirvan para comparar diferentes métodos de construcción de límites y regiones de tolerancia. Un tópico que nunca se abordado de manera rigurosa es el de la validación de metodologías BEPU. Como cualquier otro instrumento de cálculo, una metodología, antes de poder aplicarse a análisis de licencia, tiene que validarse, mediante la comparación entre sus predicciones y valores reales de las magnitudes de seguridad. Tal comparación sólo puede hacerse en escenarios de accidente para los que existan valores medidos de las magnitudes de seguridad, y eso ocurre, básicamente en instalaciones experimentales. El objetivo último del establecimiento de los CRA consiste en verificar que se cumplen para los valores reales de las magnitudes de seguridad, y no sólo para sus valores calculados. En la tesis se demuestra que una condición suficiente para este objetivo último es la conjunción del cumplimiento de 2 criterios: el CRA BEPU de licencia y un criterio análogo, pero aplicado a validación. Y el criterio de validación debe demostrarse en escenarios experimentales y extrapolarse a plantas nucleares. El criterio de licencia exige un valor mínimo (P0) del margen probabilista de licencia; el criterio de validación exige un valor mínimo del margen analítico (el GC). Esos niveles mínimos son básicamente complementarios; cuanto mayor uno, menor el otro. La práctica reguladora actual impone un valor alto al margen de licencia, y eso supone que el GC exigido es pequeño. Adoptar valores menores para P0 supone menor exigencia sobre el cumplimiento del CRA, y, en cambio, más exigencia sobre el GC de la metodología. Y es importante destacar que cuanto mayor sea el valor mínimo del margen (de licencia o analítico) mayor es el coste computacional para demostrarlo. Así que los esfuerzos computacionales también son complementarios: si uno de los niveles es alto (lo que aumenta la exigencia en el cumplimiento del criterio) aumenta el coste computacional. Si se adopta un valor medio de P0, el GC exigido también es medio, con lo que la metodología no tiene que ser muy conservadora, y el coste computacional total (licencia más validación) puede optimizarse. ABSTRACT Deterministic Safety Analysis (DSA) is the procedure used in the design of safety-related systems, structures and components of nuclear power plants (NPPs). DSA is based on computational simulations of a set of hypothetical accidents of the plant, named Design Basis Scenarios (DBS). Nuclear regulatory authorities require the calculation of a set of safety magnitudes, and define the regulatory acceptance criteria (RAC) that must be fulfilled by them. Methodologies for performing DSA van be categorized as conservative or realistic. Conservative methodologies make use of pessimistic model and assumptions, and are relatively simple. They do not need an uncertainty analysis of their results. Realistic methodologies are based on realistic (usually mechanistic) predictive models and assumptions, and need to be supplemented with uncertainty analyses of their results. They are also termed BEPU (“Best Estimate Plus Uncertainty”) methodologies, and are typically based on a probabilistic representation of the uncertainty. For conservative methodologies, the RAC are simply the restriction of calculated values of safety magnitudes to “acceptance regions” defined on their range. For BEPU methodologies, the RAC cannot be so simple, because the safety magnitudes are now uncertain. In the present Thesis, the inclusion of uncertainty in RAC is studied. Basically, the restriction to the acceptance region must be fulfilled “with a high certainty level”. Specifically, a high probability of fulfillment is required. The calculation uncertainty of the magnitudes is considered as propagated from inputs through the predictive model. Uncertain inputs include model empirical parameters, which store the uncertainty due to the model imperfection. The fulfillment of the RAC is required with a probability not less than a value P0 close to 1 and defined by the regulator (probability or coverage level). Calculation uncertainty is not the only one involved. Even if a model (i.e. the basic equations) is perfectly known, the input-output mapping produced by the model is imperfectly known (unless the model is very simple). This ignorance is called epistemic uncertainty, and it is associated to the process of propagation). In fact, it is propagated to the probability of fulfilling the RAC. Another term used on the Thesis for this epistemic uncertainty is metauncertainty. The RAC must include the two types of uncertainty: one for the calculation of the magnitude (aleatory uncertainty); the other one, for the calculation of the probability (epistemic uncertainty). The two uncertainties can be taken into account in a separate fashion, or can be combined. In any case the RAC becomes a probabilistic criterion. If uncertainties are separated, a second-order probability is used; of both are combined, a single probability is used. On the first case, the regulator must define a level of fulfillment for the epistemic uncertainty, termed regulatory confidence level, as a value close to 1. The pair of regulatory levels (probability and confidence) is termed the regulatory tolerance level. The Thesis concludes that the adequate way of setting the BEPU RAC is by separating the uncertainties. There are two reasons to do so: experts recommend the separation of aleatory and epistemic uncertainty; and the separated RAC is in general more conservative than the joint RAC. The BEPU RAC is a hypothesis on a probability distribution, and must be statistically tested. The Thesis classifies the statistical methods to verify the RAC fulfillment in 3 categories: methods based on tolerance regions, in quantile estimators and on probability (of success or failure) estimators. The former two have been termed Q-methods, whereas those in the third category are termed P-methods. The purpose of our categorization is not to make an exhaustive survey of the very numerous existing methods. Rather, the goal is to relate the three categories and examine the most used methods from a regulatory standpoint. Special mention deserves the most used method, due to Wilks, and its extension to multidimensional variables (due to Wald). The counterpart P-method of Wilks’ is Clopper-Pearson interval, typically ignored in the BEPU realm. The problem of the computational cost of an uncertainty analysis is tackled. Wilks’, Wald’s and Clopper-Pearson methods require a minimum sample size, which is a growing function of the tolerance level. The sample size is an indicator of the computational cost, because each element of the sample must be calculated with the predictive models (codes). When the RAC is a multiple criteria, the safety magnitude becomes multidimensional. When all its components are output of the same calculation, the multidimensional character does not introduce additional computational cost. In this way, an extended idea in the BEPU realm, stating that the multi-D problem can only be tackled with the Wald extension, is proven to be false. When the components of the magnitude are independently calculated, the influence of the problem dimension on the cost cannot be avoided. The former BEPU methodologies performed the uncertainty propagation through a surrogate model of the code, also termed emulator or metamodel. The goal of a metamodel is not the predictive capability, clearly worse to the original code, but the capacity to propagate uncertainties with a lower computational cost. The emulator must contain the input parameters contributing the most to the output uncertainty, and this requires a previous importance analysis. The surrogate model is practically inexpensive to run, so that it can be exhaustively analyzed through Monte Carlo. Therefore, the epistemic uncertainty due to sampling will be reduced to almost zero, and the BEPU RAC for metamodels includes a simple probability. The regulatory authority will tend to accept the use of statistical methods which need a minimum of assumptions: exact, nonparametric and frequentist methods rather than approximate, parametric and bayesian methods, respectively. The BEPU RAC is based on a second-order probability. The probability of the safety magnitudes being inside the acceptance region is a success probability and can be interpreted as a fulfillment degree if the RAC. Furthermore, it has a metric interpretation, as a distance (in the range of magnitudes) from calculated values of the magnitudes to acceptance regulatory limits. A probabilistic definition of safety margin (SM) is proposed in the thesis. The same from a value A to other value B of a safety magnitude is defined as the probability that A is less severe than B, obtained from the uncertainties if A and B. The probabilistic definition of SM has several advantages: it is nondimensional, ranges in the interval (0,1) and can be easily generalized to multiple dimensions. Furthermore, probabilistic SM are combined according to the probability laws. And a basic property: probabilistic SM are not symmetric. There are several types of SM: distance from a calculated value to a regulatory limit (licensing margin); or from the real value to the calculated value of a magnitude (analytical margin); or from the regulatory limit to the damage threshold (barrier margin). These representations of distances (in the magnitudes’ range) as probabilities can be applied to the quantification of conservativeness. Analytical margins can be interpreted as the degree of conservativeness (DG) of the computational methodology. Conservativeness indicators are established in the Thesis, useful in the comparison of different methods of constructing tolerance limits and regions. There is a topic which has not been rigorously tackled to the date: the validation of BEPU methodologies. Before being applied in licensing, methodologies must be validated, on the basis of comparisons of their predictions ad real values of the safety magnitudes. Real data are obtained, basically, in experimental facilities. The ultimate goal of establishing RAC is to verify that real values (aside from calculated values) fulfill them. In the Thesis it is proved that a sufficient condition for this goal is the conjunction of 2 criteria: the BEPU RAC and an analogous criterion for validation. And this las criterion must be proved in experimental scenarios and extrapolated to NPPs. The licensing RAC requires a minimum value (P0) of the probabilistic licensing margin; the validation criterion requires a minimum value of the analytical margin (i.e., of the DG). These minimum values are basically complementary; the higher one of them, the lower the other one. The regulatory practice sets a high value on the licensing margin, so that the required DG is low. The possible adoption of lower values for P0 would imply weaker exigence on the RCA fulfillment and, on the other hand, higher exigence on the conservativeness of the methodology. It is important to highlight that a higher minimum value of the licensing or analytical margin requires a higher computational cost. Therefore, the computational efforts are also complementary. If medium levels are adopted, the required DG is also medium, and the methodology does not need to be very conservative. The total computational effort (licensing plus validation) could be optimized.