Impacto de las políticas de producción agropecuaria en una población
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Rita Besana
rbesana@masga.net
En el año 2001, una población de 1,000,000 habitantes tiene una tasa de crecimiento poblacional neta de 2% (4 muertes por cada 1000 hab., y 24 nacimientos por cada 1,000 hab., lo que dan un incremento neto de 20 personas por cada 1000 habitantes. Se asume que si hay déficit de alimentos, emigra solo el 5% de la gente que no tiene comida en un año dado.
Esta población viven en un territorio de 50,000 km2. El 81% (40,500 km2) de esta superficie esta cubierta de bosques de varios tipos, y el 7.4 % (3,667km2) está siendo usado para producción agropecuaria (maíz, vegetales, frutas y ganado vacuno). Esta superficie permite producir el total de alimentos que necesita la población. El resto de la superficie (11.6%) está siendo usado para zonas urbanas, o es terreno montañoso no apto para producción agropecuaria. Parte de este terreno esta destinado a ser usado para zonas urbanas en caso de crecimiento de la población.
Para fines de nuestro modelo inicial, se asume que la población es autosuficiente en la producción de alimentos y que no tiene deficiente ni superávit inicial. Se asume también que no importa ni exporta alimentos porque hasta ahora no lo ha necesitado. Para fines de la nota a obtener en el Curso de Dinámica de Sistemas, Sebastián sugirió que se modelara hasta aquí. Se quiere saber en cuantos años se llegaría a un déficit alimentario.
Se quiere saber si se debe establecer alguna política para evitar el agotamiento de los recursos naturales ya que se sabe que a partir del año próximo deberá comenzarse a deforestar para poder producir alimentos para la población en crecimiento.
Los principales productos agropecuarios (y los que consume la población), son maíz, carne, fruta y vegetales. Cada persona consume medio kilo de carne, un kilo de maíz, un kilo de vegetales y un kilo de frutas por día. No se utilizan abonos ni pesticidas o herbicidas. La producción de carne es por sistema de pastoreo mixto.
MODELO DE SIMULACION EN DINAMICA DE SISTEMAS (parte)
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.
(*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor
|
