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Enfoques de modelamiento ecosistémico

Última modificación: 23 de julio de 2019
Existe una amplia gama de opciones para el estudio y modelamiento de ecosistemas. De hecho, recientemente se ha realizado un importante trabajo para clasificar y comparar la gama actual de modelos multiespecíficos y ecosistémicos, tanto en un contexto local (por ejemplo, Hollowed et al., 2000) como global (por ejemplo, Fulton, 2010; Fulton et al., 2011; Hollowed et al., 2000; Plagányi, 2007; Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, FAO 2008). Según la FAO (2008) estos modelos pueden clasificarse como:

  • Conceptuales:tienen como objetivo desarrollar una comprensión de los procesos que ocurren en los ecosistemas.
  • Estratégicos: centrados en la evaluación a gran escala de las direcciones y los patrones de cambio de las variables de estado del ecosistema.
  • Tácticos: dirigidos a apoyar decisiones específicas de manejo.

Entre los modelos conceptuales-estratégicos se encuentra la modelación de tipo cualitativa (análisis de loops), que incorpora la complejidad considerando componentes de distinto tipo provenientes, por ejemplo, de las dimensiones ecológica, social y económica. Los modelos cualitativos son modelos de tipo matemático en que solo la naturaleza cualitativa de la relación entre los componentes del sistema es requerida, es decir, si existe o no y si es positiva o negativa. Estos modelos pueden ir de bajos niveles de complejidad, centrados en el estudio de subsistemas de interés, a altos niveles de complejidad enfocados en el ecosistema como un todo. Se caracterizan por entregar una visión general y sintética del sistema de estudio sin requerir precisión en mediciones numéricas.

Por otro lado, hay una amplia gama de modelos que se mueven en el ámbito estratégico. Muchos de ellos son de tipo cuantitativo, ya que incorporan mayor precisión a través de una formulación matemática donde las relaciones funcionales y numéricas entre variables del sistema son especificadas por medio de modelación estadística, medición directa o estimaciones estadísticas. Estos modelos usualmente son de alta complejidad y consideran distintos tipos de componentes de los ecosistemas. Se conocen como Modelos del Ecosistema Completo (del inglés Whole-of-Ecosystem/End-to-EndModels). Entre los modelos de este tipo se encuentran Ecopath, Ecosim y Atlantis.

En el ámbito más bien táctico se requiere mayor precisión por lo que se utilizan también modelos matemáticos de tipo cuantitativo. Estos a su vez pueden ir de bajos niveles de complejidad, incorporando solo las interacciones entre las especies directamente asociadas a la especie “blanco” o de interés, hasta los de alta complejidad que suman también alguna consideración relativa a los factores físicos y ambientales. Un ejemplo de este tipo de modelos son los denominados Modelos Mínimamente Realistas (MRM del inglés Minimally Realistic Models). Por último, otras aproximaciones que incorporan mayor complejidad, agregando componentes de distinto tipo al sistema, son los Modelos de Complejidad Intermedia para la Evaluación de los Ecosistemas (MICE del inglés Models of Intermediate Complexity for Ecosystem Assessment).

La mayoría de los modelos de ecosistemas se utilizan en un contexto conceptual y estratégico (ejemplo, Plagányi, 2007), aun cuando la ordenación real de las pesquerías involucra principalmente decisiones tácticas que afectan las regulaciones de corto plazo. Esto se debe a que la utilización de modelos tácticos como los requeridos implica la medición y estimación de valores de parámetros y variables que definen el estado del sistema con alta precisión. Estas mediciones y/o estimaciones son muchas veces de alto costo en términos de tiempo y dinero y,por otro lado, dificultan aún más la tarea cuando se requiere incorporar componentes de tipo socioeconómico, los que deben ser definidos de manera cuantitativa.

Una buena estrategia para el avance en el modelamiento ecosistémico y su aplicación se puede lograr por medio de la integración de modelos conceptuales, estratégicos y tácticos. Es recomendable en una primera etapa implementar una síntesis del sistema a través de modelos cualitativos más bien conceptual-estratégicos, seguidosde la implementación de modelos cuantitativos de tipo estratégico-tácticos, cuyas predicciones pueden ser puestas a prueba por medio de observaciones y análisis estadístico.

En el marco del proyecto “Supporting the Ecosystem approach to fisheries management through scientific research & capacity building in the framework of Chilean benthic fishery management committees” (SEAFISHMAN1), IFOP está comenzando con la aplicación del modelamiento ecosistémico a partir de la modelación cualitativa.

Además, se está avanzando en el modelamiento cuantitativo a través del proyecto “Benchmarks for Ecosystem assessment: Indicators and guidelines for practical Ecosystem Based Fishery Management” (EBFM) financiado por la Lenfest Foundation, ejecutado por CSIRO en colaboración con IFOP.

Modelos cualitativos

Figura 2. Representación de la red de interacciones subyacente a un sistema socioeconómico. Elaboración propia.

Figura 2. Representación de la red de interacciones subyacente a un sistema socioeconómico. Elaboración propia.

El modelamiento cualitativo de redes es un tipo de modelamiento matemático en que las relaciones entre las variables que componen un sistema y su dinámica temporal se pueden representar por medio de dígrafos signados. Esta aproximación, además de generar una representación visual del funcionamiento del sistema de pesquería, permite determinar cómo este responderá a perturbaciones e identificar qué variables y/o interacciones son claves en dicha respuesta. Esto se puede hacer a partir de la caracterización de su estructura de autorregulación, que viene dada por ciclos en que una variable afecta una segunda variable, y esta a su vez podría impactar una tercera, y así, hasta que la variable original es afectada nuevamente. Ciclos de retroalimentación positivos hacen que el sistema no vuelva a su condición original de equilibrio luego de ser perturbado; lo opuesto ocurre cuando hay ciclos de retroalimentación negativos.