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Dinámica de Sistemas

Boletín de Dinámica de Sistemas


Análisis de la producción de soja

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Edgard Hernán Maimbil et al.
tinymaimbil@gmail.com


La soja es originaria del norte y centro de China, aproximadamente en el siglo XI AC. Este cultivo es una leguminosa y como tal tiene la capacidad de fijar el nitrógeno del aire a las raíces del suelo, responde a un ciclo lumínico, debido a que posee una hormona que desencadena un ciclo de floración. Dependiendo del ciclo de floración anteriormente mencionado se obtendrán distintas variedades de soja, es decir, según su madurez. Por lo general existen 10 o más variedades por cada grupo de maduración.
La soja es un cultivo muy explotado por lo que deja muy poca superficie sin utilizar. Debido al deterioro que provoca la siembra y cosecha de soja sobre el suelo, es conveniente que se rote con otros cultivos, como por ejemplo trigo, este es el más recomendable debido a que los rastrojos, le aportarán materia orgánica al suelo, como ser carbono y nitrógeno.

Análisis de la producción de soja con un modelo de simulación


La importancia de la soja se debe a que es necesaria para producir diferentes productos alimenticios para el hombre. Hoy representa un alto porcentaje entre las ocho materias primas más importantes del mundo. Esta se consume como vegetal verde y fresco, porotos secos, harina, aceite, leche, carne vegetal, quesos, pasteles fermentados, pastas, salsas y muchos otros productos alimenticios.
El ciclo de vida de este cultivo, va de 5 a 6 meses, y por lo general los tipos de labranza que se emplean para su siembra son la convencional, es decir, arado, disco vertical cincel, entre otros; o la difusión masiva de la siembra directa, como la nueva técnica innovadora. En este ciclo se utilizan distintos productos, por ejemplo: herbicidas (control de plagas), insecticidas, fungicidas, cura semillas y fertilizantes.
En los últimos años la producción de soja en la argentina fue evolucionando de manera sorprendente, en la campaña 2009/2010 se produjeron alrededor de 50 millones de toneladas, lo que estableció un record histórico para nuestro país.
El presente trabajo, consiste en la construcción de un modelo computacional que simula el comportamiento de la producción de soja en la Argentina, que parametrizado con datos históricos de las variables principales, permite evaluar los efectos de diferentes políticas operativas alineadas con ensayos de decisiones tendientes a mantener un crecimiento sostenido.

Análisis de la producción de soja con un modelo de simulación


Cada uno de los tópicos permite evaluar decisiones que acentúan o atenúan las trayectorias que representan el comportamiento de la Producción de Soja en la Argentina. A los efectos de evidenciar los comportamientos resultantes, se cuenta con un modelo (construido en las plataformas VenSim PLE Plus) que contiene diferentes interfaces de visualización de resultados cuyas evoluciones pueden ser ajustadas en tiempo real a partir de la modificación de los parámetros críticos que condicionan el comportamiento del sistema y constituyen las acciones de las decisiones operativas en ensayo.

Análisis de la producción de soja con un modelo de simulación


Para la realización del siguiente modelo se tomo como ubicación geográfica base la zona de Castelli, localidad ubicada en la Provincia de Buenos Aires. A partir de aquí, se relevaron los datos e información relevante para la confección de las variables que componen el modelo. En el mismo se pueden distinguir tres subsistemas que a su vez se encuentran relacionados entre sí:
- Técnico y productivo: está constituido por aquellas variables relativas a la siembra, producción y cosecha de la soja.
- Económico: está constituido por aquellas variables relativas a los mercados (nacional e internacional), costos (directos e indirectos) e ingresos.
- Financiero y decisorio: está constituido por aquellas variables relativas a las diferentes utilidades obtenidas, al flujo de caja y a la decisión de reinvertir.

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

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  • 1995 Tokyo, Japan
  • 1996 Cambridge, MA, USA
  • 1997 Istanbul, Turkey
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  • 2001 Atlanta, Georgia, USA
  • 2002 Palermo, Italy
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  • 2004 Oxford, England
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  • 2006 Nijmegen, The Netherlands
  • 2007 Boston, MA, USA
  • 2008 Athens, Greece
  • 2009 Albuquerque, USA
  • 2010 Seoul, Korea
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