Desertificación y Cambio Global_OBSERVACION_SINTESIS

Desertificación y Cambio Global_OBSERVACION_SINTESIS

Máster Universitario en Cambio Global
CSIC/UIMP
Desertificación y Cambio Global
Observación, análisis y síntesis en el
proceso de diagnostico de casos
Jaime Martínez Valderrama
Estación Experimental Zonas Áridas, CSIC
[email protected]
STORYLINE
Nómadas
Fotos: Marieta Sanjuan y Gabriel del Barrio
Agricultura tradicional
Agricultura intensiva
Fotos: Marieta Sanjuan y Gabriel del Barrio
Consecuencias
Fotos: Marieta Sanjuan y Gabriel del Barrio
CONSTRUIR UN DIAGRAMA CAUSAL
MODELO
VALIDACIÓN
TODOS LOS MODELOS ESTÁN MAL
J. Sterman, Business dynamics, 2000
VALIDACIÓN
Por qué todos los modelos están mal
¿Cómo se sabe si un modelo es bueno?
Se habla de validar o verificar un modelo. Saber si el modelo
“está bien”
Estrictamente hablando verificar es comprobar la verdad de
algo
Dado que un modelo es una simplificación deliberada de la
realidad, el modelo respecto a la realidad está siempre mal. El
modelo no es verdad, no es la realidad.
VALIDACIÓN
El procedimiento ordinario
Replicar lo observado
N
x
x
x
x
x
t
simulación
Se trata de ver cómo se parece lo simulado a lo observado
VALIDACIÓN
El procedimiento ordinario
Tiene dos inconvenientes:
- En algunos casos no hay datos. ¿Hasta que punto los
datos son la realidad?
- Reproducir lo observado no asegura un buen pronóstico.
VALIDACIÓN
6.000
6.000
5.000
5.000
4.000
4.000
3.000
3.000
2.000
2.000
1.000
500 AC 250 AC
0
250
dP/dt = a; P = a t + P0
500
750
1.000
1.250
1.500
1.750
2.000
dP/dt = a·P; P = P0 eat
VALIDACIÓN
PARA COMPENSAR LA INSUFICIENCIA DE LA INFORMACIÓN
HISTÓRICA UN MODELO DEBE SER ABSOLUTAMENTE
COHERENTE (debe asegurar que no va a producir ningún
valor imposible o inconsistente)
VALIDACIÓN
Y = yreferencia× f(X)
Ver
funciones
de riego
MULTIS
Y
Y=a+bX
ymax
Y = ymax · X / (a + X)
Y = Cobertura vegetal (%)
X = Biomasa (kg/ha)
ymax = 100 %
Rango muestral
X
VALIDACIÓN
Y = yreferencia× f(X)
R = rmed × (M/mmed)p
p = ln{1 + p10% / 100} / ln{1.1}
p10% = % incremento rmed si mmed aumenta10%
R
p=2
p = 0.7
p = 0.2
rmed
R = Tamaño rebaño(UGM)
M = Margen bruto por UGM (€/UGM/year)
M
mmed
•
•
•
•
•
However it is not always possible to perform this test
Many areas threatened by desertification are in a poor-data situation
On the other hand, although this is the most popular test, it does not assures that the
model ‘is right’; none do so.
We test the model in many other ways, for example subjecting it to uncommon
conditions
There are a battery of tests that help to check the robustness of the structure of the
system and its behaviour
Biomass
Sensitivity
Analysis
SURP
RISE
BEHA
VIOUR
TEST
Dimensional CONsIsTENCY
REALITY CHECK
time
Negative values!!!
VALIDACIÓN
Batería de tests
ESTRUCTURA
- Fronteras del modelo: exogeno
/endógeno
- Valoración de la estructura.
Reality check.
- Consistencia dimensional.
- Estimación de parámetros.
- Errores de integración
COMPORTAMIENTO
- Condiciones extremas
- Reproducir lo observado.
- Anomalías de comportamiento.
Cambios cualitativos al suprimir
partes del modelo mal conocidas.
- Diversidad de comportamientos.
Family member.
- Resultados contraintuitivos
- Análisis de sensibilidad
- ¿Ha mejorado la comprensión del sistema? Comparación con otros modelos
VALIDACIÓN
- Análisis de estabilidad
- Consulta con expertos (Reality check)
- Reproducir datos observados
¡¡UTILIZAR TODA LA INFORMACIÓN DISPONIBLE!!
ANÁLISIS
¿Hacia dónde va el sistema? Esa es nuestra pregunta
ANÁLISIS
FRM
FRM
B
A
Htrh
H*u
H
Htrh
H*u
H
ANÁLISIS
Máster Universitario en Cambio Global
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Desertificación y Cambio Global
Observación, análisis y síntesis en el
proceso de diagnostico de casos
Jaime Martínez Valderrama
Estación Experimental Zonas Áridas, CSIC
[email protected]