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

LIBROS
 Modelos matemáticos de sistemas acuáticos

Modelos matemáticos de sistemas acuáticos dinámicos

Fernando Llavador Colomer

Indice

Este libro ofrece una visión introductória de la construcción de represetaciones matemáticas (modelos) de sistemas acuáticos variables en el tiempo. la obra, estructurada en seis capítulos, aborda aspectos como: elementos de los modelos, etapas en su construcción, formulaciones matemáticas de diferentes procesos físicos, químicos y biológicos de importancia en sistemas acuáticos y métodos numéricos usuales en la operacióncon modelos de simulación.

El autor, doctor en Ciéncias Químicas por la Universidad de Alicante, recoge en la obra parte de su experiencia investigadora y profesional en la materia, así como docente por su participación en siete ediciones del Master en Gestión y tratamiento del Agua que imparte el Instituto Universitario del Aguia y de las Ciencias Ambientales de la Universidad de Alicante.


1. Construcción de modelos de sistemas variables en el tiempo
1.1. Modelos estáticos y modelos dinámicos
1.2. Construcción de modelos dinámicos

2. Procesos fisico-quimicos en sistemas acuáticos
2.1. Biodegradación
2.2. Equilibrios de ionización
2.3. Hidrólisis química
2.4. Oxidación química
2.5. Fototransformaciones
2.6. Volatilización
2.7. Adsorción
2.8. Bioconcentración

3. Modelos de Calidad del Agua
3.1. Dimensiones espaciales de los modelos de sistemas acuáticos
3.2. Modelos adimensionales
3.3. Modelos unidimensionales
3.4. Modelos multidimensionales

4. Modelos de sistemas eutróficos
4.1. Procesos de eutrofización
4.2. Procesos en la columna de agua
4.3. Variables de estado en sistemas eutróficos
4.4. Procesos de capa de sedimentos
4.5. Interacciones entre capa de sedimentos
4.6. Combinación de procesos

5. Modelos de sistemas de fangos activos
5.1. Procesos de oxidación de la materia organica en aguas residuales
5.2. Variables de estado en sistemas de fangos activos
5.3. Procesos en el reactor biológico
5.4. Combinación de procesos y matriz de coeficientes estequiométricos

6. Metodos matemáticos
6.1. Resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales
6.2. Resolución de sistemas de ecuaciones de derivadas parciales
6.3. Metodo de simplex modificado
6.4. Cálculo de valores propios
6.5. Inversión de matrices
6.6. Muestreo aleatório de parámetros
6.7. Resolución de sistemas de ecuaciones no lineales

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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    CONGRESOS DE LA SDS

  • 1993 Cancun, Mexico
  • 1994 Stirling, Scotland
  • 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
  • 2008 Athens, Greece
  • 2009 Albuquerque, USA
  • 2010 Seoul, Korea
  • 2011 Washington, DC, USA
  • 2012 St. Gallen, Switzerland
  • 2013 Cambridge, MA, USA
  • 2014 The Delf, Netherlands
  • 2015 Cambridge, MA, USA
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