La ciencia simplificada: modelado de dinámicas multisectoriales

Los modelos del sistema terrestre ven el mundo como una red compleja de interacciones entre muchas fuerzas diferentes. Por ejemplo, el suministro de agua natural es importante tanto para los agricultores como para los operadores de plantas de energía. Las decisiones que toman los agricultores y los operadores de las centrales eléctricas, a su vez, afectan a los ríos y arroyos.

Modelado Dinámico Multisectorial (MSD) es utilizado por los científicos para explorar las interacciones e interdependencias entre los sistemas humanos y naturales. Estos sistemas son complejos y adaptativos. Interactúan y coevolucionan en respuesta a choques a corto plazo, así como a influencias y tensiones a largo plazo. Las interacciones ocurren en todas partes, desde la escala local hasta la global, y las influencias a menudo se transfieren de una escala a otra. Las interacciones entre estos sistemas a menudo reaccionan de forma no lineal a las tensiones. Estos sistemas pueden experimentar efectos en cascada o fallas después de cruzar los puntos de inflexión.

Al mejorar nuestra comprensión de los sistemas interdependientes, comprendemos mejor las posibles trayectorias, vulnerabilidades, respuestas y resiliencia de estos sistemas. También nos ayudaría a comprender mejor la estructura, función y evolución de los complejos paisajes humanos y ambientales que encarnan estos sistemas.

Los MSD a menudo incluyen representaciones de sistemas de energía, agua y tierra, infraestructura, recursos naturales, economías, tecnologías, poblaciones, clima y patrones y extremos meteorológicos. La fortaleza de MSD, y su mayor desafío, radica en cómo conecta los componentes socioeconómicos, físicos, técnicos y del sistema terrestre en los marcos de riesgo y toma de decisiones.

Datos sobre la modelización de dinámicas multisectoriales

Oficina de Ciencias del DOE y Modelado Dinámico Multisectorial

La Oficina de Ciencias (SC) apoya a MSD en parte al promover el amplio uso científico de estos métodos. Por ejemplo, SC alienta a los científicos a compartir datos y desarrollar modelos de código abierto. Estos pasos ayudan a que las herramientas satisfagan las necesidades de muchos usuarios que trabajan con muchos sistemas diferentes.