INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS AMBIENTALES

La complejidad de los Sistemas Ambientales aleja la posibilidad de ser abordados mediante el método científico clásico que se utiliza en el estudio de los sistemas físicos, lo que requiere aplicar de técnicas de modelización. En esta lección se hace una breve introducción al mundo de la simulación de sistemas complejos y también se ofrece una perspectiva termodinámica sobre el sistema terrestre que rige la estructura y funcionamiento del medio físico, cuya descripción y dinámica será objeto de estudio en esta parte de la asignatura.

1. Naturaleza de los Sistemas Ambientales

Uno de los conceptos más ampliamente utilizados en la investigación científica es el de sistema. Chorley y Kennedy1 lo definen como:

“un conjunto estructurado de componentes y variables que muestran relaciones entre ellos y operan en conjunto como un todo complejo de acuerdo con unas pautas observadas”.

Un sistema se percibe como algo que posee una entidad que lo distingue de su entorno, aunque mantiene una interacción con él. Esta identidad permanece a lo

largo del tiempo y bajo entornos cambiantes.

En Ciencias de la Tierra y Ambientales se trabaja con diversos conceptos derivados De este como son ecosistema, geosistema, sistema fluvial, etc.

Tradicionalmente se ha considerado que la investigación científica se desarrolla a través de la acumulación de observaciones del comportamiento

de los sistemas estudiados en circunstancias naturales o manipuladas a través de un experimento.

Estas observaciones permiten generar y contrastar hipótesis acerca de la estructura y función del sistema objeto de estudio para incrementar los conocimientos acerca del mismo.

Sin embrago, en el conjunto de las ciencias de la Tierra y medioambientales la observación de efectos y el establecimiento de hipótesis resulta difícil debido a la naturaleza de los Sistemas Ambientales.

1.1. Propiedades de los Sistemas Ambientales

1. Complejidad:

Las causas de la complejidad son variadas:

Relaciones no lineales : pequeñas causas puedan tener como consecuencia grandes efectos.

Discontinuidad y bimodalidad : existencia de diversos estados de equilibrio. Histéresis : los procesos no son exactamente reversibles. Divergencia : existencia de varios efectos para una misma causa.Imbricación de

múltiples causas y efectos. Bifurcación de los flujos de materia o energía : no se trasladan de un

componente a otro sino que pueden hacerlo de uno a varios o viceversa.

Bucles de retroalimentación: los efectos son causas de sus causas y hacen que el comportamiento del sistema sea más difícil de predecir.

2. Imposibilidad de control: En las ciencias ambientales no es posible mantener los sistemas estudiados en condiciones controladas de laboratorio. Cualquier intento de llevar una porción del sistema al laboratorio implica una mutilación del mismo y la modificación total de las condiciones de contorno. La opción de los campos y parcelas experimentales suponen, por un lado, un cierto aislamiento de la porción estudiada respecto al resto del sistema y por otro no se consigue el grado de control que se tiene en un laboratorio.

3. Irrepetibilidad de las mediciones: No podemos volver a medir un fenómeno natural acaecido, por ejemplo, la lluvia caída un día concreto. Por otro lado los procedimientos de medición suelen suponer la alteración del objeto de estudio durante la medición y tras los experimentos.

4. Problemas de escala espacial y temporal:

Por una parte el problema es que en muchos casos el investigador sólo tenga acceso a una pequeña parte del continuo espacio-temporal en el que ocurren los procesos a estudiar, y que la visión que se puede tener de estos cambia con la escala. Por otro lado un mismo sistema puede comportarse de formas diferentes a diferentes escalas.

5. Multidisciplinariedad:

Los sistemas ambientales son multicomponentes pues requieren comprender diversos aspectos geológicos, climáticos, hidrológicos, ecológicos, etc. y su imbricación. Por tanto es imposible que un sólo especialista pueda abordar el estudio de estos sistemas que deben ser necesariamente objeto de una investigación multidisciplinar.

1.2. El proceso de modelización

La dificultad de llevar a cabo experimentos científicos que cumplan con unos criterios rigurosos y que respondan a las necesidades

prácticas de la investigación sobre sistemas ambientales ha llevado a algunos investigadores a proponer una línea de estudio mediante

modelos, que relajan las estrictas condiciones que debe cumplir un experimento. Un modelo es una representación abstracta de un

sistema real y se recurre a ellos cuando es más fácil trabajar con una representación simplificada de la realidad que con el sistema

verdadero.

Los planos de un arquitecto, el túnel de viento de un ingeniero o

los gráficos de un economista son todo ellos modelos y resultan útiles cuando nos

ayudan a aprender algo nuevo sobre los sistemas que

representan.  Muchos de nosotros hemos desarrollado y usado modelos sencillos, como un avión de papel, que resulta fácil de construir y nos permite

probarlo, observar cómo vuela y mejorar su diseño a través de la experimentación hasta encontrar un modelo de avión cuya trayectoria

 

de vuelo sea la esperada.

Las ideas que llevamos en nuestras mentes son representaciones simplificadas de sistemas complicados, se trata de  modelos

informales que Senge2 denomina "Modelos mentales" y los describe como "suposiciones profundamente arraigadas, generalizaciones, o

incluso imágenes o ideas que influyen en cómo comprendemos el mundo y cómo tomamos decisiones".

Si echamos un vistazo a la figura y pedimos una

explicación de la situación que representa, la mayoría

respondería con una teoría complicada sobre una persona escondida de la vista que está gastando una broma al orador

serrando un agujero en el suelo.

Y si preguntamos por la forma del agujero la mayoría dirá que es un círculo, aunque la forma representada en la figura sea

una elipse, argumentando que el dibujo está hecho con una

perspectiva que altera la forma del agujero.

A través de la experimentación con modelos de simulación es posible mejorar nuestro conocimiento sobre las relaciones entre los elementos que forman los Sistemas Ambientales y buscar la forma de

mejorar la trayectoria natural del sistema que analizamos. Para lograr todos estos objetivos, la construcción de un modelo debe seguir los siguientes pasos:

1. Una definición clara de los objetivos del modelo; entre los objetivos habituales en modelización destacan: Un incremento del conocimiento acerca del sistema y comprobar los

efectos de diversas actuaciones dentro del sistema.2. Una identificación adecuada de los elementos y procesos involucrados en el sistema a

modelizar y relevantes para alcanzar los objetivos planteados.

3. Determinación de la escala espacial y temporal más adecuadas. El concepto de escala incluye tanto la extensión del marco espacio-temporal del modelo como la resolución del mismo, es

decir los intervalos espaciales y temporales en que se va a subdividir ese marco. 4. Determinación de los flujos de materia, energía o información que se producen entre el sistema

y su entorno.

1.3. Tipos de modelos matemáticos

Una clasificación de los modelos matemáticos podría basarse en una serie de características dicotómicas:

Empíricos o teóricos. El carácter empírico o teórico constituye la característica fundamental de un modelo. Un modelo teórico se basa en las leyes físicas que rigen los procesos, un modelo empírico

se basa en relaciones estadísticamente significativas entre variables que en rigor sólo son válidas para el contexto espacio-temporal en el que

se calibraron. Estocásticos o deterministas. Los primeros

incluyen generadores de procesos aleatorios dentro del modelo que modifican ligeramente algunas de

las variables. De esta manera, para un mismo conjunto de datos de entrada, las salidas no serían siempre las mismas. Por el contrario, un modelo determinista es aquel en el que dado un conjunto

de parámetros y variables de entrada va a producir siempre el mismo conjunto de variables de salida.

Estáticos o dinámicos. Se refiere a la forma en que se trata el tiempo. Los modelos estáticos dan un

resultado agregado para todo el período de tiempo considerado. Los modelos dinámicos devuelven las series temporales de las variables consideradas a lo

largo del período de estudio. Agregados o distribuidos. En el primer caso toda el

área de estudio se considera de forma conjunta, por ejemplo una cuenca hidrográfica. Se tiene un único

valor para todos los parámetros del modelo. El

 

 

Modelo agregado

modelo predice unas salidas para las entradas aportadas sin informar de lo que ocurre dentro del sistema. En un modelo distribuido, tendremos el área de estudio dividida en porciones cada una de ellas con su propio conjunto de parámetros y sus propias variables de estado. Cada porción recibe un flujo de materia y energía de algunas de sus

vecinas que a su vez reemite a otras. Si se opta por un modelo distribuido es necesario establecer un modelo de datos espaciales que permita asignar

valores de los parámetros y las variables de estado a los diferentes puntos del área de estudio.

 

Modelo distribuido

1.4. Componentes de un modelo de simulación dinámico

La descripción de un modelo suele hacerse atendiendo tanto a sus características estructurales (componentes y relaciones) como funcionales (ecuaciones y parámetros que definen estas relaciones.

Las relaciones entre variables pueden formalizarse mediante un diagrama causal. Los modelos de Dinámica de Sistemas, enunciados por primera vez por Forrester3 han aportado una nomenclatura y una simbología ampliamente utilizada para la definición de las características estructurales de los

modelos: Variables de estado o niveles ,

corresponden a la cantidad de materia o energía almacenada en cada uno de los componentes (subsistemas) que forman parte del sistema. Suelen representarse

mediante un rectángulo. Flujos , indican la cantidad de materia o

energía que viaja de un componente a otro en un intervalo determinado de tiempo. Afectan por tanto a los niveles, llenando unos (flujos de entrada) y vaciando otros

(flujos de salida). Suelen representarse con una flecha, indicando la dirección del flujo, que atraviesa un símbolo que recuerda a un

grifo. Fuentes y sumideros , representan niveles

exógenos que, por ser exteriores al sistema

Parámetros , similares a las variables auxiliares pero cuyo valor no varía a lo largo

del período de simulación, si el modelo se construyera a una escala diferente podrían dejar de ser parámetros para convertirse en

variables. Constantes , corresponden a magnitudes

físicas que, como la aceleración de la gravedad, no varían en ningún caso.

Canal de información , relacionan variables, parámetros o niveles con los componentes

en cuya ecuación se utilizan. Se representan con flechas, diferentes de las utilizadas para

representar flujos, o mediante lineas. Condiciones iniciales , valores iniciales de

las variables de estado. Condiciones de contorno , series temporales

no interesa controlar. Suelen representarse mediante nubes. Los flujos que se dirigen de una fuente a una variable de estado son las variables de entrada, los que se dirigen de una variable de estado a un sumidero

son las variables de salida. Variables auxiliares , intervienen en las

diversas ecuaciones que componen el sistema pero no se corresponden con un

nivel o flujo. Suelen representarse con un círculo.

Variables exógenas , actúan fuera del sistema pero condicionan las variables de

entrada. Pueden modificarse para construir escenarios. Un buen ejemplo sería la

constante solar que, siendo ajena al sistema climático, modifica las trayectorias de este.

de valores de las variables de entrada. Escenario , conjunto plausible de variables

exógenas, parámetros y condiciones iniciales y de contorno que permiten experimentar con un modelo diversas

situaciones. Por ejemplo los escenarios relativos a diversas políticas de emisión de

gases con que trabajan los Modelos Generales del Clima.

Modelo de crecimiento de una población con recursos limitados.

 

1.5. Dinámica de los sistemas ambientales

Las variables de estado, los flujos y los ciclos de retroalimentación son claves en el diseño de un modelo y van a determinar el comportamiento dinámico del sistema que representan. Cuando

hablamos de dinámica de un sistema nos referimos a la variación temporal de las variables de estado cuyos valores pueden crecer, decaer u oscilar a lo largo del tiempo. Un sistema ambiental puede mostrar diferentes patrones de variación temporal, de los cuales hemos seleccionado los seis más

importantes: El crecimiento exponencial es la dinámica más

importante que podemos encontrar en un sistema ambiental. El crecimiento exponencial puede ser

sorprendente rápido pues el sistema duplica su tamaño una y otra vez, en el mismo intervalo de tiempo. Este intervalo es conocido como el tiempo de duplicación. Ejemplo: Crecimiento de una población sin factores

limitantes con una tasa de natalidad mayor que la tasa de mortalidad.

El decaimiento exponencial es el inverso del crecimiento exponencial. El sistema perderá la mitad de

su valor en un intervalo fijo de tiempo y así sucesivamente. Ejemplo: Crecimiento de una población sin factores limitantes con una tasa de natalidad menor

que la tasa de mortalidad. La aproximación exponencial se parece a la decadencia

exponencial, pero en este caso el sistema no decae hasta alcanzar el valor cero. Esto puede ocurrir cuando el

sistema recibe un flujo de entrada que contrarresta el efecto de la decadencia. Estos sistemas pueden alcanzar

el equilibrio gradualmente. Ejemplo: Crecimiento de una población sin factores limitantes con una tasa de natalidad menor que la tasa de mortalidad pero con reclutamiento de nuevos individuos por migración.

 

El crecimiento log-normal se parece al patrón de crecimiento exponencial en las etapas tempranas. Pero cuando el sistema avanza en el tiempo y crece cada vez más, llega un

momento en que no puede seguir creciendo por que alcanza un límite final. Los límites vienen impuestos por las restricciones sobre los recursos o los nutrientes disponibles en el hábitat. 

Para que una variable de estado muestre un patrón de crecimiento log-normal, el sistema debe sentir el efecto limitante de manera que disminuya la velocidad de crecimiento gradualmente y

permita al sistema llegar a un estado de equilibrio que puede ser mantenido año tras año. Ejemplo: Crecimiento de una población con un limite impuesto por su capacidad de carga.

El patrón de superpoblación (Overshoot) se inicia de la misma manera que el crecimiento log-

normal, pero en este caso el sistema no consigue adaptarse progresivamente a sus recursos limitados. Si hay demoras en la reacción a los límites, el crecimiento tiende a llevar al sistema más allá de valores sostenibles que posteriormente dará lugar a una caída brusca hasta alcanzar

de nuevo valores sostenibles. Este tipo de dinámicas son propias de sistemas humanos como los sistemas económicos.

Las fluctuaciones son patrones muy comunes en muchos sistemas, se trata de oscilaciones repetitivas y estables en el tiempo que aseguran la longevidad del sistema. En muchos sistemas

las fluctuaciones surgen como resultado de simples demoras en el crecimiento de los componentes del sistema, como es el caso del modelo predador-presa.

2. El Medio Físico: visión termodinámica del planeta Tierra

3. El objetivo de esta parte de la asignatura es proporcionar una visión global de los principales sistemas naturales y humanos que influyen, forman y afectan a la Biosfera, de modo que pueda servir de base para integrar mejor los conocimientos de la carrera de Biología.

4. Dada la trascendencia que en estos años está teniendo el clima y sus modificaciones, tanto naturales como antrópicas, el contenido principal del programa se imparte en torno a ese tema, abordándose algunos de los mecanismos solares y astronómicos de especial relevancia, la estructura y funcionamientos de la atmósfera y océanos, así como sus interacciones.

5. Para cubrir estos contenidos es necesario considerar a la Tierra como un sistema dinámico formado por varios subsistemas (atmósfera, hidrosfera, litosfera, biosfera y noosfera) relacionados entre sí y que se rigen por las Leyes de la Termodinámica.

2.1. Equivalencia entre calor y trabajo

Las Leyes de la Termodinámica explican, desde un punto de vista macroscópico, las restricciones generales que la Naturaleza impone a

aquellos sistemas materiales cuyo funcionamiento se basa en la transformación de energía en trabajo. Nuestro planeta se puede concebir como un Sistema Termodinámico cerrado que recibe

energía concentrada del Sol, realiza un trabajo y emite al espacio exterior energía degradada en forma de calor.

El Primer Principio de la Termodinámica establece que la Energía Total (∆ET) del sistema varía en función de la diferencia entre el

Calor Transferido (Q) y el Trabajo (W) realizado por las diferentes envolturas de la Tierra:

                                                            ET = Q – W

Podemos distinguir dos tipos de fujos que circulan por el sistema, los flujos de energía exosomáticos y los flujos de energía endosomáticos.

Flujos de energía exosomáticos: Proporcionan las condiciones ambientales y los recursos necesarios para el mantenimiento de la Biosfera gracias al trabajo realizado por las diferentes envolturas de la

Tierra (Circulación atmosférica, Corrientes marinas, Cambio de estado del agua y disipación de calor del planeta.

Flujos de energía endosomáticos: Sustentan la redes tróficas que mantienen unidos a los organismos de la Biosfera que se describen mediante términos como: biomasa, productividad y eficiencia de los

niveles tróficos.

La interacción entre la Biosfera, mantenida por flujos de energía endosomáticos, y las condiciones ambientales, que depende de los flujos de energía exosomáticos, se produce en un marco geográfico a

diferentes escalas espaciales y temporales. Como resultado, se obtiene un determinado patrón de distribución espacial de los organismos (Ecoregiones) que están en íntima correspondencia con el

patrón de distribución espacial de los diferentes climas de la Tierra.

 

2.2. Entropía, desorden y grado de organización

El Segundo Principio de la Termodinámica establece que todos los procesos naturales dan como resultado un incremento de la entropía total:

∆Stotal ≥ 0

La entropía, es una medida de la cantidad de restricciones que deben existir en un sistema para que un proceso se lleve a cabo y determina también la dirección de dicho proceso.

Si tenemos una caja con dos divisiones y en cada compartimento se encuentran un tipo diferente de canicas podemos decir que las canicas

están ordenadas debido a las restricciones que imponen las divisiones.

Si quito la primera división, las canicas azules y rojas se mezclaran creando un cierto desorden que desde el punto de vista de la entropía

se interpreta como una disminución del grado de organización del sistema.

Al quitar la segunda división, estoy quitando también otro grado de restricción y las canicas se mezclarán unas con otras de tal manera que ahora no se pueden tener ordenadas pues las barreras que las

restringían han sido quitadas.

La entropía de este sistema ha aumentado al ir quitando las restricciones pues inicialmente había un orden establecido y al final

del proceso no existe orden alguno dentro de la caja.

Llamamos proceso irreversible al que no se puede invertir por lo que, una vez iniciado un proceso, no podemos dejar a nuestro sistema en

las mismas condiciones que tenía inicialmente.

El proceso que efectuamos con nuestra caja de canicas (quitar divisiones) fue un proceso no reversible, en donde una vez terminado, el orden que había en las condiciones iniciales del sistema ya nunca

volverá a establecerse. El estudio de este tipo de procesos es importante porque en la naturaleza todos los procesos son

irreversibles.Las consecuencias para el sistema Tierra de este principio son de gran trascendencia pues viene a

decir que … una vez que la energía se degrada, no puede volver a ser utilizada para generar trabajo

2.3. Los sistemas ambientales de la Tierra

La Tierra puede ser considerada como un sistema ambiental complejo donde existe vida sin apoyo artificial soportada por cuatro subsistemas ambientales que, estudiados individualmente, pueden ser

considerados como sistemas.

Las envueltas fluidas, como la Atmósfera y la Hidrosfera, son responsables de la mayor parte de los fenómenos meteorológicos que condicionan variables como la temperatura,

la humedad o la velocidad del viento.

La Hidrosfera almacena la mayor parte de la energía recibida por el sistema e

interactúa termodinámica-mente con la atmósfera, generando la mayor parte del

trabajo del sistema.

La Atmósfera actúa como frontera activa con el espacio exterior y es responsable de

gran parte del trabajo realizado por la energía solar que recibe el sistema.

 

La Litosfera, la envoltura sólida de la Tierra, también influye regional y localmente sobre las condiciones ambientales de los organismos terrestres. La energía extra que recibe la Litosfera del núcleo terrestre provoca el movimiento de las placas tectónicas y la orogenia que juegan un papel fundamental en la evolución de los organismos. El movimiento de rotación del núcleo provoca la

formación de la Magnetosfera, la primera frontera que nos protege del viento solar.

La Biosfera, está formada por un tejido de seres vivos que interaccionan entre sí y con el ambiente jugando un papel activo en la evolución de la composición química de la Atmósfera y de la

Hidrosfera. Por sus características termodinámicas se considera como un sistema abierto, alejado del equilibrio, cuyo entorno es el sistema Tierra, con el que intercambia flujos de materia y energía.

Parte de los organismos que forman la Biosfera son capaces de concentrar la energía solar en energía metabólica (moléculas de ATP).

Por último, cabría considerar también la actividad humana y su bagaje cultural que conforman lo que se ha dado en llamar la Noosfera, a la que se le atribuye actualmente cierto grado de intervención en

los mecanismos reguladores del sistema Tierra.

BIBLIOGRAFÍA

1 Chorley, R. J. & Kennedy, B. A. 1971. Physical Geography: A systems approach. London: Prentice-Hall International.

2 Senge, P. M. 1990. The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization. New York: Doubleday Currency.

3 Forrester, J.W. 1961. Industrial Dynamics. M.I.T. Press, Cambridge, Mass.

4 Meléndez, J. 2002. Apuntes de Termodinámica. Universidad Carlos III de Madrid.

5 Jorgensen, S.E. & Svirezhev, Y.M. 2004. Towards a Thermodynamic Theory for Ecological Systems: Thermodynamics of the biosphere, Cap. 11. pp. 271–299. Elsevier Ltd.