Septiembre 2018

DINÁMICA GENERAL DE LOS SISTEMAS PRODUCTIVOS Y SITUACIÓN ACTUAL DE SU PRONÓSTICO

Walter Ritter Ortíz

Sección de Bioclimatología, Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM. Circuito Exterior de Ciudad Universitaria, Del. Coyoacán, México, D. F., C. P.04510.  

walter@atmosfera.unam.mx

INTRODUCCIÓN

En los primeros pasos del desarrollo de un ecosistema, las especies predominantes producen gran cantidad de información y, necesitan una menor cantidad de energía para mantener estas estructuras.

Sus interrelaciones o canales de comunicación funcionan en promedio más eficientemente, que permiten el mantenimiento de la misma biomasa con un suplemento menor de energía o, una biomasa mayor con el mismo suplemento energético.

La única limitante a este cambio progresivo, es la interferencia del ambiente físico.

Un ecosistema que no está sujeto a perturbaciones fuertes del exterior, cambia de manera progresiva, pronosticable y direccional; convirtiéndose en más maduro, con incrementos de la complejidad de su estructura y disminución del flujo de energía por unidad de biomasa.

En el caso de ambientes fluctuantes, el ecosistema estará compuesto de especies con una razón reproductiva alta pero menores requerimientos especiales; con menor diversidad y menor complejidad, su flujo de energía por unidad de biomasa permanece relativamente alto.

El equilibrio no es el destino ni el objetivo de los sistemas vivos, simplemente porque como sistemas abiertos, están asociados a los cambios y fluctuaciones de su medio ambiente.

En los primeros pasos del desarrollo de un ecosistema, las especies predominantes producen gran cantidad de crías, la mayoría de las cuales mueren porque son vulnerables a los cambios en el medio ambiente, ya que hay un uso ineficiente de la energía en su producción y sobrevivencia.

Observándose que el número total de pobladores con derecho a vivir en un lugar y tiempo determinado, está dada por el medio ambiente de su entorno, estando en función de su capacidad de sostén del sistema o por el número de espacios o nichos que ofrece el medio ambiente.

En esta etapa temprana, el medio ambiente ejerce el rol dominante y ejerce extrema presión en la selección de las especies. Pero al madurar, el ecosistema desarrolla su estabilidad interna en coherencia con el medio en que existe, que a su vez crea las condiciones que soportan un uso más eficiente de la energía y protección de la demandas de dicho medio.

En la evolución de estos sistemas dinámicos, se ha observado que es el desequilibrio la condición necesaria para el crecimiento del sistema.

Es decir, que como sistemas abiertos usan el desequilibrio para evitar el deterioro, llamándoseles estructuras “disipativas” porque disipan la energía a fin de encontrar nuevas formas de organización, razón por la que también se les conoce como sistemas autoorganizativos.

Un ecosistema con una estructura compleja, es rica en la relación productividad/biomasa, que es el metabolismo por unidad de biomasa. Su tasa de cambio es negativa a lo largo de la sucesión.

El cociente biomasa/productividad, puede definirse como la cantidad de información que puede ser mantenida con un gasto definido de energía potencial: Tomando a la información en el sentido de algo a lo que la vida ha llegado, a través de una serie de decisiones y, que influye de una u otra manera en posibles futuros eventos.

La “entropía organizacional”, será una medida del costo energético por unidad de desarrollo, que puede extenderse para cubrir un amplio rango de ambientes, a costa de ir reduciendo la eficiencia de su óptimo. Donde la noción de “grano” procede del tamaño de los parches ambientales. Si el parche es lo suficientemente grande y uniforme, el grano es “grueso”; mientras que si los parches son pequeños, de tal forma que el individuo se mueve en varios de los parches, tendremos un ambiente de “grano fino”.

La forma de la “función adaptativa”, puede variar de la forma de hipérbola a la forma lineal y en cualquier caso, la estrategia optima está representada por el punto en que ambas se cruzan.

Los modelos son herramientas para detectar “patrones” o tendencias, que pueden ser útiles para generar hipótesis comprobables acerca de la organización de las comunidades. La abundancia relativa de grandes ensamblajes heterogéneos de especies, tienden a ser gobernados por muchos factores independientes y, de acuerdo al teorema de límite central, será distribuida en forma log-normal.

Un alto grado de ajuste al modelo log-normal, indica que la comunidad está en alto grado de equilibrio. Sin embargo, buenos ajustes a la distribución log-normal pueden ocurrir a pesar de los cambios y condiciones en la composición de la comunidad.

La principal motivación al crear los modelos de distribución, fue desarrollar un modelo general de abundancia de especies, para facilitar la comparación de diversas comunidades por sus diferencias o similitudes en los parámetros del modelo.

El cual, potencialmente daría información fundamental de los nichos de las especies y, como las especies coexisten o comparten los recursos ambientales disponibles.

Aunque tal modelo general sería una herramienta valiosa para el ecólogo, no parece existir tal paradigma general, revelándose que: hipótesis contradictorias pueden llevarnos al mismo modelo, pero diferentes modelos derivados de postulados en conflicto, pueden ser ajustados al mismo grupo de datos.

El mayor obstáculo a resolver al usar índices de diversidad, es su interpretación; ya que si se da sólo el valor del índice de diversidad, es imposible decir la importancia relativa de riqueza y uniformidad, ya que una alta riqueza y baja homogeneidad, será equivalente a un sistema de baja riqueza y alta homogeneidad.

En general podemos decir que un ecosistema será más complejo conforme sea más maduro, cualidad que aumenta con el tiempo en que permanezca sin ser perturbado.

La sucesión, nos lleva a considerar como más maduro o más complejo al ecosistema, cuando esté compuesto de un mayor número y grado de interacción de sus elementos: largas cadenas alimenticias, un uso más completo del alimento, relaciones bien definidas o más especializadas, situaciones más predecibles, promedio de vida mayor, menor número de hijos y, la organización interna pasa por perturbaciones aleatorias a ritmos cuasi-regulares.

La madurez tiene un doble significado: en su aspecto estructural, puede ser medido en términos de diversidad o de complejidad, a través de un cierto número de niveles. En los aspectos relacionados a la materia y energía, puede ser medida como producción primaria por unidad de biomasa total.

Los índices de diversidad, expresan la distribución de los individuos dentro de las especies en el ecosistema.

Los organismos pequeños, usualmente muestran un menor grado de organización y madurez que los animales mayores, quienes muestran patrones definitivos de distribución. Pero, aún para escalas locales, la distribución de organismos no es aleatoria, demostrándose la existencia de leyes naturales capaces de pronosticar patrones ecológicos.

Si los patrones de abundancia relativa, resultan de la interacción de muchos factores independientes, una distribución log-normal es pronosticable por la teoría y, es lo usualmente encontrado en la naturaleza.

En grupos relativamente pequeños y homogéneos de especies, donde un factor pueda predominar o ser el factor limitante, nos lleva a distribuciones de “vara rota”, mientras que lo opuesto nos lleva a distribuciones logarítmicas.

Esto es, que la distribución log-normal refleja el “teorema de límite central” o “ley de los grandes números”.

En cambio, existen circunstancias especiales donde la distribución de “vara rota”, “series geométricas” o “distribuciones logarítmicas” son observadas; éstas reflejarán las características intrínsecas de la comunidad biológica.

1.- OBSERVACIONES Y PROPUESTAS PARA OTRAS DINÁMICAS DE PRONÓSTICO
 

Tierra, agua y atmosfera están íntimamente ligadas entre sí, por intermedio de complejos procesos biológicos y geofísicos y, un mayor conocimiento de las interacciones entre ecosistemas regionales puede ser de gran ayuda al tratar de optimizar la contribución de los recursos naturales para un mayor bienestar del ser humano.

Es casi imposible hacer predicciones detalladas acerca de las subdivisiones de las mayores unidades ecológicas, aunque es generalmente posible hacer predicciones sobre el tipo de organismos presentes y ausentes.

Así pues, si se desea pronosticar futuros procesos de producción, será necesario tener una descripción de estos sistemas en su ambiente particular, que incluyan tantos detalles relevantes como sea posible.

Debemos estar interesados en todas las interacciones que controlan o alteran el número o tipo de organismos encontrados en una región dada: Tal información puede ser construida en una simulación poblacional, que puede ser usada para predecir los efectos de políticas particulares de administración.

El valor de la simulación es obvio, pero su utilidad reside principalmente en que analiza casos particulares.

Una teoría ecológica debe de hacer de preferencia, afirmaciones sobre el ecosistema como un todo global, así como de especies y de tiempos en particular, como de afirmaciones válidas para muchas especies y no solamente para una.

La alternativa es, intentar analizar la naturaleza de tal forma que pueda ser descrita en una forma rigurosa, donde las predicciones puedan ser derivables mediante procedimientos reproducibles. Así mismo, siendo capaces de definir en algún grado, la diferencia entre lo que conocemos sobre bases teóricas y lo que nos falta por hacer, antes de que podamos realizar predicciones más seguras.

Una descripción matemática precisa de los sistemas productivos y puede incluir cientos de parámetros; muchos de los cuales son difíciles de medir y cuyos resultados esperados, a partir de las muchas ecuaciones diferenciales parciales simultáneas no-lineales de simulación, usualmente no tienen solución, para conseguir respuestas que son complicadas expresiones de los parámetros y que no son fáciles de interpretar.

Claramente se observa la necesidad de diferentes metodologías para tratar con estos sistemas que son intrínsecamente complejos.

Las fluctuaciones ambientales, parches y productividad, pueden combinarse para algunos propósitos de medida global de incertidumbre ambiental.

La visión materialista desaparece y penetramos en un mundo totalmente desconocido. Pero también se descubre que acontecimientos en apariencia desordenados e imprevisibles, contienen en sus entrañas un profundo y sorprendente orden.

En resumen, la teoría cuántica nos dice que para comprender la realidad debemos renunciar a conceptos tradicionales como: materia solida y concreta, que la realidad fundamental no es físicamente accesible y que el tiempo y el espacio son puras ilusiones.

La existencia de estas realidades, que trascienden categorías de tiempo y espacio ordinario a través de una naturaleza, cuyas propiedades asombrosas son difíciles de captar pero, cuya realidad no es local ni causal y cuyas consecuencias de transformación superan experiencias e intuiciones.

Pero ¿Cómo es posible que un torrente de energía que fluye por el mundo sin metas ni objetivos, pueda esparcir conciencia y vida?

En el corazón del caos, se combinan moléculas para formar estructuras estables, que son los primeros ladrillos de la materia viva.

Donde, la única diferencia de fondo entre lo inerte y lo viviente es simplemente que uno es más rico en información que el otro.

Pero que todavía no sabemos describir si su presencia se debe al fruto del azar o, de una secreta necesidad de la naturaleza.

Lo que sí sabemos es, que la vida extrae sus propiedades de la tendencia de la naturaleza a organizarse y a escalar hacia estadios cada vez más ordenados y complejos.

Para intentar saber más de nuestro mundo, debemos abandonar las certidumbres de sus leyes y admitir que el universo no sólo es más extraño de lo que pensamos, sino más extraño aún de lo que podemos pensar.

En su inmensa complejidad y, a pesar de sus apariencias hostiles estelares y humanas, el universo está hecho para engendrar orden y vida, inteligencia y conciencia.

Así, si observamos un pequeño copo de nieve, veremos que éste obedece a sutiles leyes físicas y matemáticas, que da lugar a ordenadas figuras geométricas entre sí y también, únicas en el mundo.

La forma final, contiene la historia de todas las condiciones atmosféricas que ha atravesado.

Recuperando al mismo tiempo, un orden y un equilibrio de las fuerzas de estabilidad e inestabilidad y, de las interacciones resultantes de fuerzas a escala atómica y humana.

Podríamos pensar, que el universo en su manifestación no contiene azar sino diversos grados de orden, cuya jerarquía nos toca descifrar y de que este azar, no es sino nuestra incapacidad para comprender grados superiores de orden.

Así, con la teoría cuántica podemos describir y predecir con una precisión muy grande el comportamiento de grupos de partículas, pero no existe actualmente ningún medio de predecir acontecimientos individuales.

Es decir, que no existe ninguna herramienta determinística de pronóstico que nos permita saber y decir, qué partícula en lo individual se manifestará.

No existe o no se ha descubierto aún, ninguna ley física que nos permita describir este proceso de selección. Sin embargo, bajo el desorden visible de estos fenómenos, existe un orden profundo de un grado infinitamente elevado, que nos puede llegar a permitir explicar lo que interpretamos como azar.

Pero también, el carácter aleatorio del comportamiento individual, puede llegar a encubrir y hacer que no podamos interpretar un grado muy elevado de orden del conjunto.

Ciertos fenómenos caóticos de movimientos, aparentemente indescriptibles e imprevisibles, presentan un desorden canalizado dentro de motivos construidos sobre un mismo modelo subyacente, denominado atractor extraño; que existe en un espacio de fases o espacio que contiene todas las informaciones dinámicas y todas las variaciones posibles de un sistema mecánico, según orbitas precisas y difíciles de apartarse, ordenando en profundidad su comportamiento. Pero ¿cómo la heterogeneidad de pequeña escala, ha podido generar un orden tan elevado a gran escala?

Einstein, opuesto al carácter estadístico de la naturaleza, expresaba que este carácter se aplicaba sólo a los problemas microscópicos, mientras que en el mundo macroscópico, el determinismo seguía imperando como regla. Sin embargo, desarrollos de los últimos años, no parecen darle la razón.

Siendo más bien una característica general de los sistemas dinámicos inestables, donde se puede observar que, sea cual fuere la precisión que poseamos respecto de sus condiciones iniciales, sólo podemos predecir a través de probabilidades el hecho de que se produzca una de sus muchas estructuras posibles; es decir, que no sabemos lo suficiente de las leyes de la naturaleza como para ser capaces de predecir el futuro.

La no linealidad, será siempre el rasgo característico de la evolución de los fenómenos naturales; donde los sistemas de no equilibrio, hablemos del estado del tiempo, como de las especies biológicas, así como de los sistemas ecológicos, éstos se dan sólo como variantes de sistemas complejos que van surgiendo del flujo constante de la energía solar en la biosfera, viéndoseles desenvolverse a través de múltiples bifurcaciones, donde van intercalando largos períodos de estabilidad y oscilaciones aparentemente azarosas, en épocas de inestabilidad.

Sin embargo, llegamos a reconocer en todo esto una tendencia general de largo plazo y, una direccionalidad de manifestación total.

La interacción de caos y orden, reflejan así el proceso evolutivo de la naturaleza.

Los sistemas fuera del estado de equilibrio, se manifiestan como sistemas complejos que evolucionan hacia estados crecientes, tanto de tamaño como de complejidad o hacia niveles más elevados de organización y dinamismo, así como de una más estrecha interacción con el medio físico (clima).

Las respuestas de estos sistemas a los cambios desestabilizadores de su medio, se manifiestan a través de saltos e impulsos comparativamente bruscos y son de la mayor importancia para entender la dinámica de evolución de los diversos dominios de la naturaleza.

Donde, al estar más alejados del equilibrio termodinámico, más sensibilidad de respuesta se manifiesta al cambio de sus estructuras y, más sofisticados serán también los ciclos y procesos de retroalimentación que los mantiene.

Las bifurcaciones catastróficas, nos dan apariciones y desapariciones súbitas de atractores estáticos, periódicos o caóticos, que son la clase de transformaciones que sustentan la evolución de sistemas que van desde los átomos, hasta especies o sistemas climáticos, ecológicos y sociedades

2.- ESTUDIO INTEGRAL DE SIMULACIÓN Y PREDICCIÓN DE ESCENARIOS EN SISTEMAS ECOLÓGICOS

Con el estudio integral de simulación y predicción de escenarios, se propone la creación de una metodología general de simulación, que de forma integrada dé respuesta a una serie de cuestionamientos sobre ecología, manejo de recursos naturales y evaluación de impacto ambiental.

La visión filosófica de este modelo, tiene su fundamento en el “enfoque sistémico” derivado de la “teoría general de sistemas”, cuyo proceso metodológico nos permitirá la creación de escenarios requeridos para una mejor toma de decisiones.

A fin de utilizar aspectos comunes en los diferentes proyectos ecológicos, se hace necesario hacer una descripción general de las metodologías del enfoque sistémico a utilizar, en el desarrollo del modelo general de simulación, esperando una mayor homogeneidad y cohesión de propósitos, así como en una mayor sistematización en la obtención de los objetivos planteados.

El origen de la visión de sistemas, se remonta al periodo de la Segunda Guerra Mundial y estuvo relacionada con la solución de problemas de tipo logístico.

Actualmente, el uso de esta perspectiva en ecología, manejo de recursos naturales y evaluación de impacto ambiental, consiste en proporcionar un enfoque que permita abordar la solución de dichos problemas en los sistemas complejos (como son todo tipo de ecosistemas conocidos) y que además, promueva el diseño de proyectos de investigación que nos ayuden a tomar decisiones adecuadas, utilizando el método científico como una forma de resolver dichos problemas, basándose en una observación disciplinada y en la manipulación de las partes del mundo real, que resulten interesantes en el contexto del problema en estudio.

El análisis de sistemas, ocupa un lugar importante en el pensamiento científico, tratándose de un esfuerzo de aprehensión totalizadora del conjunto de los fenómenos de la naturaleza y, de aquéllos en los que se interesa el hombre y la sociedad, con el fin de sistematizar y organizar el conocimiento. Y donde todas sus variantes tengan una meta común que deberá ser la integración de los diferentes campos científicos, por medio de una metodología unificada de conceptualización.

A menos que aprendamos a considerar las totalidades y, apreciemos la tendencia de la naturaleza hacia formas de organización cada vez más complejas, no seremos capaces de encontrar sentido a los actuales descubrimientos científicos y mucho menos de sacar provecho de ellos.

La integración es una característica fundamental del universo, producto de la tendencia de la naturaleza a sintetizar. El holismo es autocreador y sus estructuras finales son más holísticas que las estructuras iniciales. Esas totalidades y esas uniones son dinámicas, evolutivas y creativas y, tienden hacia niveles de complejidad e integración cada vez más elevados.

La integración, otorga a los sistemas propiedades que no tienen sus elementos y, donde el todo no es solamente la suma de las partes sino que con las interacciones de sus elementos, da lugar a las propiedades excedentes llamadas emergencias. Dándose así que el todo, llegue a ser mayor que la suma de sus partes.

El universo ya no es más una maquina compuesta de objetos separados, sino una unidad indivisible y armoniosa; una red de relaciones dinámicas. Para esto, hay la necesidad de desarrollar una visión orgánica, holística y ecológica, en el sentido de la teoría general de sistemas.

Lo que hace que la ciencia tenga tanto éxito, es el descubrimiento de que las aproximaciones son posibles; por lo que si se está satisfecho con una comprensión aproximada de la naturaleza, se pueden describir grupos seleccionados de fenómenos, olvidándose de forma deliberada de otros considerados como menos pertinentes.

Así, podremos explicar muchos fenómenos en función de unos pocos y, como consecuencia, comprender diferentes aspectos de la naturaleza de un modo aproximado, sin tener que comprenderlo todo a la vez.

Todas las teorías y modelos científicos, son aproximaciones a la verdadera naturaleza de las cosas, donde el error implicado en la aproximación es a veces lo bastante pequeño, como para hacer que ese acercamiento sea significativo.

Deberíamos acercarnos a la situación ideal, donde la teoría no contenga constantes fundamentales no explicadas y, en donde todas las leyes cumplan el requisito de la total autoconsistencia.

El hecho de acentuar las relaciones de objetos y no los objetos por sí mismos, tiene repercusiones verdaderamente trascendentales en todos los campos de la ciencia; donde estamos interesados en el conocimiento que implica una comprensión de la totalidad, siendo conscientes de la esencial interrelación del universo, donde se advierte que explicar algo significa demostrar cómo está relacionado con todo lo demás, como también darnos cuenta de que todo es consecuencia del resto, por lo que explicar la naturaleza, tan sólo significa demostrar su unidad en un universo que es un todo inseparable y, en donde todas las formas son fluidas y en constante cambio.

No existen estructuras estáticas en la naturaleza, existe una estabilidad y ésta estabilidad, es el resultado de un equilibrio dinámico. Las estructuras de los ecosistemas tienen la interesante propiedad de ser autoorganizativas, actuando el sistema como una totalidad, así surgiendo por todas partes este tipo de autoorganizaciones y estableciendo una enigmática comunicación entre los miembros aislados de esos conjuntos.

La ciencia del caos, es una nueva aportación a la visión holística del universo, donde detrás de una fachada de orden, acecha una misteriosa clase de caos que sin embargo, en lo profundo de éste caos, acecha un género de orden aún más misterioso, nos dicen los expertos en el tema.

En medio del océano universal del caos, surgen brotes de orden y de autoorganización y ningún ejemplo ilustra mejor este proceso que nuestra propia Tierra, ya que no existe un lugar donde las condiciones para la vida se hayan desarrollado en un equilibrio tan exquisito.

Nuestro planeta está lo suficientemente alejado del centro de la galaxia, como para poder ignorar las catástrofes cósmicas que ahí se producen, manteniéndonos así también a la distancia necesaria del sol, para evitar ser abrazados por su calor o congelados por falta de éste.

Si tuviéramos un tamaño menor, la débil gravedad sería incapaz de retener la atmosfera y, con un tamaño mayor, se habrían retenido aquellos gases que son letales.

Poseemos la suficiente agua para que con su alta estabilidad térmica, haya servido de cálida incubadora para que se desarrollaran los primeros y débiles procesos vitales. Hay abundante oxigeno que permite a los organismos vivos moverse y reproducirse, así como energía sobrante de nuestra estrella, el Sol.

Poseemos una capa de ozono que nos protege de los esterilizadores rayos ultravioleta y también, un campo magnético que intercepta la mayor parte de la destructora radiación cósmica y que ha alcanzado un equilibrio tal entre la materia inanimada y los sistemas biológicos, que ha podido establecerse un ciclo cerrado que ha funcionado a la perfección.

Tanto ahora como en la historia de la Tierra, su climatología y su química parecen haber sido en todo momento las optimas para el desarrollo de la vida. Que todo esto se deba a la casualidad es algo muy difícil de creer, sin embargo es una improbabilidad que se ha concretado en nuestro planeta; entidad compleja que comprende el suelo, océanos, atmosfera y biosfera; un conjunto que constituye un sistema cibernético autoajustado por retroalimentación que se encarga de mantener en el planeta, un entorno física y químicamente optimo para la vida.

Toda la biomasa del planeta, junto con la atmosfera, océanos y continentes, forman un sistema complejo que tiene todas las formas típicas de la autoorganización, persistiendo en un notable estado de desequilibrio químico y termodinámico y, que puede regular el ambiente planetario a través de una gran variedad de procesos que le permiten mantener las condiciones optimas para la evolución de la vida.

Aspectos similares de autorregulación, se observan también en la composición química de la atmosfera, salinidad de los océanos y la distribución de oligo-elementos, en las plantas y los animales.

Sus propiedades y actividades no pueden ser previstas por la suma de sus partes; sus numerosas vías de comunicación son altamente complejas y no lineales; su forma ha evolucionado durante miles de millones de años y sigue evolucionando.

La ciencia contiene también un movimiento hacia la síntesis y hacia el descubrimiento de contextos más amplios y leyes más generales, pero la actitud predominante ha sido la de poner mayor énfasis en el análisis y en separar los factores clave de cada situación, ignorando el contexto más amplio que da a las cosas su unicidad, hasta el punto de que toda actividad pierde su significado, por lo que es necesario un enfoque más sencillo y unificado de los problemas; en pocas palabras necesitamos científicos generalistas con enfoque y visión sistémica.

El hecho de que investigadores en campos muy diversos, hayan descubierto de forma independiente conceptos generales muy similares, hacen que semejantes correspondencias sean tanto más significativas cuanto que se fundan en hechos totalmente diferentes e incluso partiendo de filosofías encontradas y aún así, llegaron a conclusiones notablemente parecidas (Ritter, 2010).

Así concebidos, los estudios integrados demostrarían ser parte esencial en la búsqueda de la compresión de la realidad y, así de éste modo, la teoría general de sistemas, sería un importante elemento en la síntesis interdisciplinaria y la educación integrada.

3.- LA VISIÓN SISTÉMICA EN LA CREACIÓN DE ESCENARIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

La utilidad del análisis de sistemas y su simulación, se da tanto por el proceso de identificación y especificación de los problemas, así como del desarrollo, uso y producto final del modelo.

Necesitamos partir de un marco teórico para el desarrollo, evaluación y uso de los modelos de simulación en impacto ambiental, ecología y manejo de los recursos naturales.

Donde, en el desarrollo del modelo conceptual, podamos abstraer del sistema real aquellos factores y procesos que deben ser incluidos dentro del modelo, por ser relevantes en nuestros objetivos específicos, de tal manera que en la evaluación del modelo se compare el enfoque de sistemas con otros métodos utilizados, para resolver problemas en éstas y otras áreas.

4.- DISEÑO INTEGRAL DE MODELOS DE SIMULACIÓN Y GENERACIÓN DE ESCENARIOS

Se desea diseñar y generar un modelo integral de simulación de los sistemas ecológicos, bajo el enfoque de sistemas y de sistemas complejos, con aplicaciones específicas a la evaluación del impacto ambiental

Generar escenarios de los sistemas ecológicos en el tiempo histórico (en el pasado, el actual y futuro), como en el espacio, para evaluar el impacto del uso de los recursos naturales.

Analizar la dinámica de transferencia productiva (flujos de materia, información y energía) de los sistemas ecológicos, para determinar su estabilidad o inestabilidad a través del tiempo y el espacio.

Realizar en forma funcional el modelo integral de simulación de los diferentes sistemas ecológicos. Incorporando las potenciales redes de intercomunicación en dichos ecosistemas, de tal forma que el modelo sea multidisciplinario, multifactorial, multirelacional y multifuncional: que sirva de herramienta en la simulación de posibles escenarios generados y a su vez, sea una herramienta para la toma de decisiones.

5.- METAS METODOLÓGICAS BÁSICAS Y SIMULACIÓN DE ESCENARIOS MULTIDISCIPLINARIOS

A través de los objetivos, debemos determinar si el modelo es apropiado o no para cumplir con nuestros propósitos. Y dependiendo de dichos objetivos, podemos profundizar en la interpretación de las relaciones entre sus componentes, así como en su capacidad predictiva, donde además nos interesa evaluar qué tan sensibles son las predicciones del modelo a aquellos aspectos que hemos representado con cierta incertidumbre, como así determinar dicha sensibilidad a posibles errores cometidos al representar la ecuación fundamental, usando relaciones estimadas a partir de un amplio grupo de especies.

El objetivo final del análisis de sistemas, será el de responder las preguntas identificadas al comienzo del proyecto, lo cual implica que debemos diseñar y simular con el modelo desarrollado, los mismos experimentos que realizaríamos en el mundo real para responder nuestras preguntas fundamentales.

Si en el diseño experimental es necesario desarrollar una versión estocástica del modelo, podemos correr el número de réplicas necesarias y comparar los valores predichos en el marco de cada uno de los regímenes de nuestras variables, usando un análisis de varianza pero detectando cualquier incoherencia que nos ayude con su identificación y así comprender el sistema y obtener sus beneficios en el proceso de desarrollo del modelo.

En forma sintética, podemos decir que con el desarrollo del modelo conceptual, definimos un proceso por medio del cual abstraemos del sistema real aquellos factores y procesos a incluir en nuestro modelo, por ser relevantes para nuestros objetivos específicos, de tal forma que en la evaluación del modelo, podamos determinar la utilidad del modelo desarrollado.

Con respecto a nuestros objetivos específicos, definiremos los límites del sistema de interés e identificaremos las relaciones entre los componentes que generan la dinámica del sistema, basados en las siguientes etapas de desarrollo del modelo:

1. Definir los objetivos del modelo.



2. Definir los límites del sistema de interés.



3. Clasificar los componentes del sistema de interés.



4. Identificar los componentes del sistema.



5. Representación formal del modelo conceptual.



6. Describir los patrones esperados del comportamiento del modelo.

Debemos definir los objetivos, en términos del problema que queremos resolver o de la pregunta que queremos responder, donde las preguntas o problemas pueden surgir a partir de observaciones en el sistema real o, pueden ser impuestas por la necesidad práctica de evaluar diversos esquemas de manejo.

Dichos objetivos deben definir el marco conceptual para las bases, desarrollo y evaluación, así como la interpretación de los resultados del modelo.

El modelo puede ser de lo más simple posible, siempre y cuando no excluya a aquellos componentes cruciales para su solución, donde las decisiones deben estar basadas en la información de mejor calidad que tengamos acerca del sistema en estudio.

En otro caso, podrá ser necesario monitorear varios atributos del sistema en forma simultánea, clasificando los componentes del sistema de interés por sus diferentes funciones en el modelo.

Dichos componentes los podemos clasificar como: variables de estado, variables externas, constantes, variables auxiliares, transferencias de materia, energía e información, fuentes y sumideros.

Durante el desarrollo del modelo cualitativo, tratamos de traducir nuestro modelo conceptual a una serie de ecuaciones matemáticas, que en conjunto forma el modelo cuantitativo, haciendo uso de los diversos tipos de información sobre el sistema real. Posteriormente, resolvemos todas las ecuaciones del modelo para el periodo completo de simulación. Esta simulación recibe el nombre de simulación de referencia.

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