Modelos de simulación de Dinámica de Sistemas con Vensim ®

4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos 4.000 libros vendidos
Teoría y ejercicios prácticos de Dinámica de Sistemas
     Información

Ejercicio 5.4. Gestión pesquera con modelos de simulación

En México la pesquería de camarón es la tercera más importante después de la mojarra y el ostión en el litoral del Golfo de México. En el litoral Pacífico sólo es superada por el atún y la sardina. El valor económico de la producción hace a esta pesquería la más importante del país ya que aporta el 40% de los ingresos. Los barcos camaroneros son el 66% de la flota pesquera de altura nacional actual, y en 1970 representaban el 82% .

En la Sonda de Campeche, al sur del Golfo de México, la especie más importante era el camarón rosado. En los setentas se capturaban más de 20.000 toneladas por año. Pero las capturas disminuyeron constantemente desde mediados de esa década y actualmente se capturan 4.000 toneladas por año. Los pescadores acusan a PEMEX, la empresa petrolera estatal, de causar el colapso al ocupar sus áreas de pesca y contaminar, a pesar de que la pesca se hace más al norte y las corrientes marinas concentran la contaminación al sur.

A pesar de que las estimaciones apuntan claramente a la sobreexplotación, entre los investigadores ha surgido una polémica interesante. Uno de los mejores investigadores del país sugirió que dado que el número de barcos había disminuido la mortalidad por pesca también debió de haberlo hecho y , por lo tanto, si la captura no ha aumentado la población si lo ha de haber hecho (y tal vez esté escondida en alguna parte). Si la población disminuía debía ser por otra causa.

Apoyaba su argumento con el modelo de Schaeffer (el de Verhulst-Pearl pero aplicándolo a biomasa en vez del número de individuos e incluyendo la pesca) asumiendo la pesquería en equilibrio (la captura iguala el crecimiento poblacional). En ese modelo si baja la actividad de captura, medida en número de barcos, la población aumenta.

Sin embargo, se puede argumentar que los barcos de ahora son más potentes que a mediados de los setenta, las redes más grandes, los viajes más largos (60 días ahora contra 15 días entonces). La población está más concentrada en unos pocos lugares y es más vulnerable a la flota. Ahora existe una flota con la cuarta parte del número máximo histórico de barcos. A pesar de eso, el argumento usando el modelo de Schaeffer se sigue esgrimiendo. Más que el modelo en si, el problema está en su uso en este caso.

El primer problema está en asumir equilibrio al ajustar el modelo a los datos observados, equivale a que la captura observada haya sido igual al crecimiento poblacional. Ese supuesto se hacía en los días en que, sin computadoras, el tomarlo simplificaba el proceso de estimar los parámetros, que incluía una linearización para hacer una regresión. Actualmente, muchos autores aconsejan abandonar ese supuesto y se han propuesto métodos de “no equilibrio” (que simplemente aceptan que las capturas puedan ser diferentes del crecimiento poblacional). El modelo tiene la forma:

C= f* q* B

B= Biomasa de la población.
r=Tasa de crecimiento de la biomasa
K=Biomasa máxima de la población
C =Captura
f= Esfuerzo pesquero
q= Coeficiente de capturabilidad, la fracción de la biomasa capturada por cada unidad de esfuerzo

El segundo problema es que ese modelo no nos dice nada de cómo reacciona la flota a los cambios en la captura. Hilborn y Walters (1992) propusieron una modificación que incluye la modificación del esfuerzo de acuerdo con la renta (ganancia neta). Cuando la renta es positiva nuevos barcos entran a la pesquería, si ésta es negativa los barcos salen de ella, ambas a una velocidad determinada por k. Cuando el número de barcos disminuye la población aumenta y viceversa. Esto podría causar oscilaciones en la población de camarones, en las capturas y el esfuerzo.


Cursos Online
Cursos Online

QUE ES LA DINAMICA DE SISTEMAS

Me gustaría como introducción recordar la definición de Dinámica de Sistemas, según la que es una herramienta para construir modelos de simulación basada en el estudio de las relaciones causales que existen entre las partes del sistema, para tomar decisiones en entornos complejos. La Dinámica de Sistemas se basa en la utilización de dos tipos de diagramas, los Diagramas Causales y los Diagramas de Forrester, que tienen su origen en la Teoría General de Sistemas y son de hecho como las dos caras de la misma moneda.
Es importante tener claro que el propósito de la Dinámica de Sistemas en las empresas no es solo realizar predicciones del futuro de entornos que no podemos modificar, como hacen los modelos de simulación meteorológica, sino que nuestro propósito es ayudar a tomar decisiones para solucionar un problema. En esencia la Dinámica de Sistemas ha sido desde sus orígenes una herramienta para tomar decisiones para la resolución de problemas, es pues una “decision-making tool”.
Un Diagrama Causal es la representación gráfica de los elementos que influyen en un problema y de las relaciones que existen entre ellos. Este diagrama nos permite identificar los feedbacks que pueden dar estabilidad al sistema y también aquellos otros que pueden ser la palanca que nos permitirá transformarlo de una forma eficiente y radical.
El Diagrama Causal es en general un paso previo a la construcción de un Diagrama de Forrester, el cual sirve para simular el modelo en el PC, permite comprobar la coherencia de nuestras hipótesis, analizar el comportamiento del sistema, y por último simular diferentes políticas, de forma que los resultados que muestra el modelo ayudan a resolver mejor el problema que estamos analizando. Los Diagramas Causales también son de utilidad al final del proceso de simulación ya que nos permiten explicar con mucha claridad nuestras conclusiones a una persona que no conozca nada de esta herramienta.
El Diagrama Causal tiene pues una doble utilidad, al principio del estudio nos sirve para organizar los elementos que influyen en el problema, y al final del estudio nos sirve para explicar mejor las conclusiones y las recomendaciones a nuestro cliente.

APLICACIONES

Así pues actualmente podemos hablar de tres grandes ámbitos de aplicación de la Dinámica de Sistemas, que son el ámbito empresarial, el ámbito medio ambiental y el ámbito social. Por razones históricas es normal que la mayoría de aplicaciones de la Dinámica de Sistemas se hallen aún en el ámbito empresarial, ya que como hemos visto esta herramienta nace para solucionar problemas industriales. La Dinámica de Sistemas es un instrumento muy útil porque ofrece sencillez y potencia para analizar los problemas que aparecen en un mundo que se caracteriza por el cambio y la complejidad.

Google
Inicio     Información

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