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¿Que son los modelos de simulación y cual son las capacidades actuales para desarrollar los mismos?

Un  modelo  es  una  representación  principalmente  matemática  a  través  de  ecuaciones y algoritmos  de los  procesos  y  relaciones  que  se  observan en el  funcionamiento  de la realidad.

En  la  actualidad,  a  nivel  de  las  ciencias  agropecuarias  existen  modelos,  que  simulan desde  el  comportamiento  de  formación  de  lluvias,  del  calentamiento  global,  del crecimiento de la vegetación, del crecimiento de los animales, la respuesta de un cultivo a la incorporación de un fertilizante, etc.

La modelización se realiza a través de la toma de datos de la realidad en los cuales se identifican  patrones  del  comportamiento  y  relaciones de  las  variables  observadas que permiten determinar algoritmos a partir de distintos métodos matemáticos.

 

La mayor utilidad de la modelación radica en que una vez modelado un evento cual sea, se puede simular, experimentar y estudiar el comportamiento y reacción de dicho evento frente a cambios en distintas variables, pero en un “ambiente virtual”. Por consiguiente previamente a realizar dichas pruebas en la realidad.

 

No obstante, la experimentación con el modelo, se  realiza después que el mismo haya sido  validado.  Es  decir,  cuando  se  comprueba  una  alta  capacidad  del  mismo, para representar los eventos de la realidad, lo cual permite la aceptación y confianza en los resultados obtenidos para un evento futuro.

Los  modelos  son  una  herramienta  muy  valiosa  para  generar  predicciones  futuras  y por lo tanto mejorar la toma de decisiones. Los mismos permiten generar información de  que  podría  pasar  con  cierto  evento  si  el  mismo  experimentara  o  se  le  aplicarán ciertos  cambios.  Esto  es  muy  importante  cuando  se  pretende  predecir  que  pasaría  con sistemas complejos como los agropecuarios, que involucran la interacción de numerosas  variables  (climáticas,  vegetales,  animales,  etc)  que  sería  imposible  analizar  en  la realidad. Asimismo, cuando los efectos de los eventos que se quiere predecir involucran circunstancias  críticas  como  la  seguridad  agroalimentaria,  el  manejo  y  conservación de  recursos  naturales,  la  rentabilidad  de  los  sistemas,  entre  otros.  En  este  sentido, los  modelos  de  simulación  son  una  herramienta  que  permiten  hacer  una  valuación anticipada y de menor costo sobre el comportamiento de un sistema agropecuario en un periodo largo de tiempo, antes de probarlo efectivamente en la realidad.

En  las  últimas  décadas,  en  las  ciencias  agropecuarias,  la  utilización  de  modelos sustentados  con la información  científica  disponible,  para  evaluar  procesos  biológicos o sistemas de producción, se ha convertido en un instrumento muy útil, para el avance deductivo del conocimiento y la mejora en la toma de decisiones aplicada y con  fines 

El  avance  en la  utilización  y  precisión  de los modelos  en la  última  década  se debe al progreso de los ordenadores electrónicos que permiten realizar una mayor cantidad de cálculo en milésimas de segundo. Sin este apoyo sería imposible generar modelos muy sofisticados o aplicables a procesos de la realidad complejos.

El desarrollo de AgroSim:

A partir de estos interrogantes actuales se desarrolló el modelo de simulación AgroSim enfocado a representar, estudiar y optimizar la toma de decisiones de las explotaciones agropecuarias de su región  de  influencia:  el  Sudoeste  Semiárido  de  la  provincia  de Buenos Aires, Argentina.

La  región  del  Sudoeste  Bonaerense  Semiárido  tiene  por  característica  principal  una alta  variabilidad  climática,  principalmente  en  la  variable  precipitación,  que  afecta marcadamente  la  estabilidad  de  rendimientos  de  las  explotaciones agropecuarias, confiriendo a las mismas de altas primas de riesgo y severas consecuencias productivas y  económicas. Asimismo, la  prospectiva  científica  actual  de  cambio  climático  global introduce una mayor incertidumbre en los análisis de riesgo climático sobre los sistemas agropecuarios.  Estas  repercusiones  negativas  podrían  ser  minimizados  a  partir  de la  aplicación  de  herramientas  de  análisis  de  riesgo  y  apoyo  a  al  toma  de  decisiones en  la  selección  de  tecnologías  de  producción  analizadas  a  partir  de  los  modelos  de simulación.

El Equipo de desarrollo de AgroSim se encuentra conformado por un grupo interdisciplinario de la ciudad de Bahía Blanca que nuclea profesionales de distintas áreas del INTA (Agencia de Extensión Bahía Blanca, Estación Experimental Agropecuaria Bordenave), de Electricidad y Automatización del Dto de Ingenieria Eléctrica de la Universidad Tecnológica Nacional y de Climatología del Conicet (ver equipo de trabajo).

 

AgroSim es un modelo de simulación on line, de uso público gratuito, al cual se accede a través de cuentas únicas de usuarios.

El  mismo  está  compuesto  por  el  ensamble  de  distintos  submodelos.  Su  arquitectura permite la integración  continua  de  nuevos  submodelos  y  ecuaciones  generados  por la investigación científica  regional. Dentro de los submodelos actuales y en desarrollo se encuentran  de  tipo:  climáticos,  edáficos,  de  las  distintas  componentes de producción vegetal y  animal, y de otros aspectos de los sistemas, como tecnológicos, económicos, y de la sustentabilidad de los recursos naturales.

AgroSim es un modelo en “desarrollo continuo”, es una forma de trabajo e integración de  la  Investigación  científica  interdisciplinaria  y  la  Extensión  Agropecuaria  con los  productores  sus  explotaciones  regionales.  El  mismo  se  desarrolla  a  través  de  la retroalimentación  del trabajo  de científicos  regionales  y los  usuarios  del conocimiento en el terreno.

Por un lado permite a docentes e investigadores, un sitio donde poner a disposición de los usuarios regionales los resultados de sus nuevas investigaciones en forma de modelos de predicción. Asimismo, realizar estudios experimentales y inferencias deductivas, a partir de conocimientos generados anteriormente por estudios específicos de distintas disciplinas científicas, que ya fueron modelizados. En segundo lugar, permite a productores agropecuarios y las explotaciones regionales realizar simulaciones con fines de predicción, que permitan optimizar sus decisiones de producción y su resultado económico derivado, aplicando en la práctica el conocimiento científico que se genera por las instituciones de su región.

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Los autores.

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