Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Vensim.

Boletín de Dinámica de Sistemas

MODELOS RECIENTES

DESERTIFICACIÓN EN EL ALTO GUADALENTÍN

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Silvio Martínez Vicente
Javier Ibáñez Puerta.
Julia Martínez Fernández.

Este trabajo pretende ser una reflexión nueva sobre dos viejos temas: la sobreexplotación de acuíferos en el sureste de la península ibérica y la realización de cultivos inadecuados como causas de la desertificación. ¿Hasta cuándo sobrevivirán los sistemas agrícolas establecidos sobre dichas bases? Responder a una pregunta tan compleja es poco menos que imposible. No obstante, técnicas de modelado y simulación, como la dinámica de sistemas, permiten dar respuestas del tipo ¿qué sucedería si…? o ¿qué hay que hacer para…?. Obviamente, las respuestas ni son incontestables ni son definitivas.
Se presenta aquí un modelo de dinámica de sistemas, denominado HISPASED, que consta de tres submodelos: socioeconómico, acuífero subterráneo y aguas superficiales. Dichos submodelos están conectados a través de la oferta (recursos) y demanda (gasto) de agua.
La oferta de agua se modela en los submodelos del acuífero y de las aguas superficiales. La demanda de agua se modela en el submodelo socioeconómico. HISPASED permite responder a preguntas sobre condiciones de contorno (episodios de lluvia torrencial, sequía), políticas de subvenciones y precios agrícolas, políticas de ahorro de agua en el regadío, políticas de trasvases y otras cuestiones.
Se obtienen respuestas sobre el comportamiento dinámico de magnitudes tan significativas como la cantidad y calidad de aguas subterráneas y superficiales, el gasto de agua, la cantidad y calidad del suelo, la población, el empleo o la renta agraria.

Arquitectura general del modelo

Las figuras 1, 2 y 3 ayudarán a entender la arquitectura general de HISPASED. La primera de ellas hace mención a los módulos temáticos en que se estructura el modelo.
En el módulo socioeconómico se determina la dinámica poblacional, la demanda de agua, tanto para el regadío como para otros usos, y se calcula la renta agrícola. En el módulo de suelo se determina la cantidad, salinidad y humedad del mismo, así como la evolución de sus usos: secano, regadío y vegetación natural. En el módulo de cobertura vegetal se determina la evolución de ésta en el secano y en el módulo de agua se modela la cantidad y calidad de la oferta de este recurso, procedente tanto de aguas superficiales como subterráneas.
Como se ve en la figura 2, HISPASED se organiza según los tres submodelos operativos ya mencionados en la introducción: el submodelo socioeconómico, que consta de los módulos socioeconómico, suelo y cobertura vegetal y los submodelos de aguas superficiales y aguas subterráneas, en los cuales se desagrega el módulo de agua antes mencionado.
En la figura 2 se puede ver el bucle causal central que interrelaciona los tres submodelos: a partir del saldo entre la demanda y la disponibilidad total de agua se determinan los usos agrícolas del suelo y, de éstos, en última instancia, la evolución de la cantidad y calidad de los recursos hídricos.
El modelo se maneja a través de una aplicación DSS (Decision Support Systems), de la cuál se da una muestra en la figura 3 .

Figura 3

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.

    Silvio Martínez Vicente. Instituto de Economía y Geografía del CSIC.
    smartinez@ieg.csic.es
    Javier Ibáñez Puerta. Dpto. de Estadística y Métodos de Gestión en Agricultura.
    Universidad Politécnica de Madrid. jibanez@est.etsia.upm.es
    Julia Martínez Fernández. Instituto Universitario de Agua y Medio Ambiente.
    Universidad de Murcia. juliamf@um.es

    (*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor


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  • 1993 Cancun, Mexico
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  • 1995 Tokyo, Japan
  • 1996 Cambridge, MA, USA
  • 1997 Istanbul, Turkey
  • 1998 Quebec City,Canada
  • 1999 Wellington, New Zealand
  • 2000 Bergen, Norway
  • 2001 Atlanta, Georgia, USA
  • 2002 Palermo, Italy
  • 2003 New York City, USA
  • 2004 Oxford, England
  • 2005 Boston, MA, USA
  • 2006 Nijmegen, The Netherlands
  • 2007 Boston, MA, USA
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  • 2009 Albuquerque, USA
  • 2010 Seoul, Korea
  • 2011 Washington, DC, USA
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