Una aproximación de futuros alternativos para entender la dínamica y servicios del paisaje
Me gustaría dedicarle un tiempo hoy para describirles un proceso – uno que se concentra en desarrollar posible representaciones de como será el futuro del paisajes, y que tan efectivo son estas representaciones futuras para proveer los servicios ecosistémicos necesarios para sostener todo el sistema. Empezaré con un repaso de una aproximación a futuros alternativos en particular, después explicaré el paradigma de la modelación que ha demostrado ser de gran utilidad. Terminaré por mostrarles dos ejemplos diseñados para darles un esquema del tipo de proyecciones que se pueden desarrollar para entender mejor la dinámica que definen los sistemas socio-ecológicos.
Primero, quiero tomarme un poco de tiempo para describirles como surgió mi interés en modelar sistemas socio-ecológicos. Soy hidrólogo de profesión, especializado en modelar precipitación-escorrentía. Mi trabajo se centra en entender las implicaciones del cambio del paisaje, y de cambio climático, sobre procesos hidrológicos – en particular, desarrollar simulaciones basados en procesos para cuantificar cambios potenciales.Cuando empecé a considerar este tipo de trabajo, rápidamente me di cuenta que la hidrología es un componente importante de los sistemas naturales, pero que es solo un pedazo del rompecabezas. Apenas uno empieza a considerar cambios del paisaje, es muy difícil no considerar los impulsores antropogénicos de cambio, y entender esos cambios, va más alla del campo de la hidrología.Cuando se volvió más claro las dinámicas entre el medio construido (ciudades, infraestructura de una ciudad), ecosistemas naturales, como también la agricultura y los bosques con la hidrología, y aun más importante la dependencia que hay entre ellas, empecé a aprender más y más sobre la dinámica de la modelación socio-ecológica, y como puede ser incorporada a estudios de cambio.
El termino “complejidad biológica” se usa para describir estructuras complejas, interacciones y dinámicas de una serie de diversos sistemas biológicos y ecológicos, muchas veces operando en varias escalas temporales y espaciales. El estudio de la complejidad biológica intenta entender los principios fundamentales que gobiernan el comportamiento global de estos sistemas, expresados en términos biológicos, físicos, ecológicos y de dimensiones humanas, en términos de las interacciones y resultados de patrones y estructuras que colectivamente definen la respuesta del sistema. Se le ha solicitado a la comunidad científica que demuestre los avances de nuestro entendimiento colectivo de estos sistemas impactados por la influencia antropogénica para mejorar el manejo y la planeación de estos sistema, resultando en la necesidad de formular nuevas aproximaciones que incorporen el comportamiento humano como un componente importante en sistemas ecológicos y ambientales. Los impactos antropogénicos fatigan la habilidad de que estos sistemas presten todos los beneficios y servicios ecológicos, sociales y económicos de los que la sociedad depende. Términos como “vulnerabilidad” y “resiliencia” se han vuelto de uso común por que ayudan a entender la respuesta e implicaciones de modificaciones antropogénicas de estos ecosistemas en mantener sus funciones, consideradas importantes para el uso humano y natural. El estudio de la complejidad biológica identifica y define una serie de conceptos, hipótesis y aproximaciones para entender y caracterizar los patrones de riqueza e interacciones y comportamientos de estos sistemas, con la meta de proveer una ventana de comprensión a importantes preguntas relacionadas a la vulnerabilidad y resiliencia de sistemas, auto-organización y adaptación, procesos retro-alimentadores, ciclos y procesos no-lineales. La comunidad que hace modelamiento esta desarrollando nuevas aproximaciones de representación y análisis, que permiten explorar sistemas complejos de una manera que estamos empezando a responder preguntas de cómo estos sistemas interactúan, evolucionan y transicionan a comportamientos nuevos, y muchas veces inesperados.Y un reto significativo es como podemos hacer estas ideas operacionales y prácticas.
Paralelamente al surgimiento de la complejidad biológica como un paradigma de análisis, un sin número de estudios recientes se han centrado e el análisis de futuros alternativos. Esto ha resultado en gran parte de la necesidad y deseo de usar aproximaciones analíticas, generalmente usando modelos mecanisticosque sinteticen varios elementos del paisaje, para predecir una serie de respuestas del paisaje estudiado con una serie de perturbaciones que reflejen las alternativas del manejo del paisaje. Estos esfuerzos generalmente incorporan un grupo de actores relacionados con el área, que ayuden a determinar la naturaleza, el patrón y la escala de la perturbación (o perturbaciones), y el resultado del paisaje modelado o las posibles trayectorias, son usadas para analizar el comportamiento de los resultados. Mientras que estos esfuerzos pueden ser muy efectivos para pasar de la modelación a la formulación de políticas y manejo, y pueden ser una ventana de compresión a las implicaciones de estrategias de manejo especifico, también tienen una serie de asuntosrelacionados con nuestra habilidad de modelar una cantidad de interacciones y comportamientos potenciales que pueden (o no) terminar en resultados sorprendentes o inesperados. Abrirle la puerta a las personas que hacen modelamiento para tener incidencia sobre nuestro entendimiento actual de procesos e interacciones importantes acerca del manejo de los sistemas humanos y naturales, añadiéndole el análisis de futuros alternativos puede ser una carga adicional para el modelador, particularmente si es relacionado con identificar e incorporar interacciones entre varios procesos, y posiblemente entre varias escalas espaciales y temporales.
Hay una serie de requisitos en estas herramientas de modelación que están diseñadas para ayudar en el proceso de futuros alternativos. Como el diseño del software es para científicos que no saben programar, el programa debe presentar una interfase claramente definida y estable, y también debe de tener la capacidad de presentar resultados a los usuarios en el formato de mayor utilidad. Adicionalmente, dado la complejidad de los sistemas socio-ecologicos, la herramientas de modelación tienen que ser espacialmente y temporalmente explicitas.Como una herramienta que ayuda en la toma de decisiones, el software tiene que ser lo suficientemente flexible para reconocer que la ciencia esta siendo continuamente desarrollada, y que el sistema en si tiene que incorporar ideas y metodologías que van cambiando. En este sentido, tiene que crecer con el tiempo y debe poder incorporar bases datos y modelos actuales.
El sistema que yo uso se llama ENVISION, y la línea gris horizontal en esta figura básicamente define el software. Este marco de análisis es diseñada para facilitar procesos, todos relacionados con el modelamiento socio-ecológico y la complejidad biológica, que están listados en la parte superior. Las partes de abajo de la figura representan estrategias y bases de datos claves y necesarias para el desarrollo de proyectos de futuros alternativos dentro de Envision. El resto de esta charla, les contaré en más detalle cada una de estas partes, pero tomen en cuenta que necesitamos una serie de información temporal y espacial, y que el marco usa metas, políticas y unos factores forzadorespara desarrollar una serie de posibles alternativas futuras del paisaje, y que pueden ser evaluadas en su capacidad de proveer servicios ecosistémicos.
El análisis de alternativas futuras esta centrado en modelar los cambios del paisaje, y en la última década se ha visto movimiento de trabajo en esta área (miren la excelente revisión de Parker et al. 2003). Esta actividad es en parte un resultado de la gran disponibilidad de plataformas basadas en SIG (sistemas de información geográfica) y bases de datos, complementado por un incremento de herramientas sofisticadas de computadores para el desarrollo de software que resultan en la convergencia de aproximaciones derivadas de la modelación y análisis de complejidad. En particular, aproximaciones basadas en agentes se han convertido en una herramienta común para representar interacciones humanas impulsoras del cambio en el paisaje, como también muchos otros tipos de sistemas en el que el comportamiento colectivo surge del comportamiento individual. Modelos basados en actores explícitamente representa: 1) el paisaje como una colección de unidades de decisión, definido por propiedades espaciales y atributos relevantes al criterio de la toma de decisiones que el modelador va a identificar, y 2) entidades que toman decisiones o acciones que resultan en un cambio de paisaje.Lo interesante de la aproximación basado en agentes para modelar cambios del paisaje es que los actores modelados se pueden en gran parte basar en actores actuales que aportan comportamientos al sistema real en el que el modelo intenta capturar, lo cual incrementa el realismo del modelo. Actores simulados pueden ser basados en tomadores de decisión individuales, una colección de individuos actuando como una entidad homogénea (i.e. una institución), o un concepto abstracto con ningún equivalente en la vida real (e.g. organizaciones que reflejen las acciones colectivas pero que no equivalen a una organización específica en realidad). De la perspectiva del modelamiento, el trabajo de un modelador consiste en poder determinar una serie de características apropiadas que representen los atributos del modelo relevante para el actor, y una serie de comportamientos de estos actores que representen las decisiones o acciones de los actores en el sistema. Aunque la serie de atributos de los actores necesarios depende en el problema que se esta manejando, los comportamientos usualmente consisten en reglas de decisiones que están relacionadas con características del lugar o el sistema y con unas acciones de los actores que resultan en un cambio del paisaje.
Envision provee un marco para representar: 1) el paisaje contiene unas unidades discretas espaciales, o una unidades independientes de decisión, modeladas como cobertura basados en polígonos de SIG (sistemas de información geográfica) que contienen atributos y patrones de información espacial explicita del paisaje; 2) una serie de actores operando en el paisaje, definido en términos de su influencia en el sistema que junta el comportamiento de los actores en la métrica de producción global y local y en parte determina las políticas que eso actores van a seleccionar en su toma de decisiones; 3) una serie de políticas que restringen el comportamiento de los actores y los resultados de esta selección y aplicación son las consecuencias de cómo se modifica el paisaje; 4) una serie de descripciones de procesos autónomos que modelan impulsores del cambio del paisaje, no-antropogénicos; y 5) una serie de respuestas del modelamiento de los evaluadores del paisaje de métricas de producción del paisaje, a cambios en los atributos del paisaje, como resultado de las decisiones de los actores. Envision provee una arquitectura con un propósito general para representar cambios en el paisaje dentro de un paradigma general que incorpora actores, políticas, una representación del paisaje espacialmente explicita, una retroalimentación del paisaje, y adaptación; hay componentes de la aplicación específica que son “enchufados” a ENVISION cuando es requerido para correr un proceso en particular.Considerándolo junto, estos elementos proveen la plataforma básica para armar modelos basados en agentes del cambio del paisaje. Como muchos de estos elementos son componentes de software “enchufables,” la plataforma básica de ENVISION se puede usar con aplicaciones específica de definición de actores, una serie de políticas, descripciones de procesos autónomos, y evaluadores del paisaje.
Envision se caracteriza por demostrar las relaciones entre los valores de los actores, las políticas que ellos impulsan, y la capacidad del paisaje para poder cumplir estas metas. Las metas están representadas por modelos evaluativos que caracterizan los servicios asociados con el paisaje. Estos servicios se centran en servicios económicos, ecosistémicos y culturales. Anteriormente definí los actores, entonces en las siguientes diapositivas definiré con mayor claridad las políticas y los modelos que pueden ser usados para evaluar el nivel de servicio asociado con diferentes paisajes.
En ENVISION, políticas representan decisiones o planes de acción designadas a cumplir un resultado deseado. Políticas son desarrollados por varios grupos diferentes, y nosotros usualmente miramos documentos de planeación, por ejemplo con los tres documentos a la derecha, lo cual nos ayudan a crear una serie de políticas para usar en ENVISION.
Específicamente, las políticas son declaraciones que describen acciones potenciales de los actores. En ENVISION, usualmente las políticas tienen tres componentes. La primera es la descripción de las condiciones ambientales que definen donde la política puede ser aplicada. Esto se incorpora en la consulta espacial. La segunda es el puntaje que es usado para definir la efectividad de la política en dirigir la meta que ha establecido previamente la aplicación de ENVISION. Y la tercera, es una series de posibles resultados asociados con la selección y la aplicación de esa política en particular. Este es un ejemplo de estas características principales. La primera parte de la política define el resultado: comprar tierra para conservación, que consiste en pagarle al propietario para NO desarrollar. En este caso, la política también resulta en recuperar el hábitat degradado. La segunda parte, en magenta, representa la consulta espacial que divide todo el paisaje en los lugares donde esa política es aplicable. La tercera parte de esta política, resalta que la política es efectiva para cumplir una meta en particular. En este caso, la meta es proveer los peces nativos con un buen hábitat. La clave para recordar es que la aplicación de ENVISION puede tener miles de estos tipos de políticas, y que el modelo basado en agentes que toman decisiones selecciona una política para la aplicación en un tiempo y lugar determinado, basado en los valores de los actores y la escala de métricas con la que la política se relaciona.
La última pieza del rompecabezas son las partes del modelo que son “enchufables” que tienen dos misiones específicas. La primera, es lo que llamamos procesos autónomos, que representan cambios en el paisaje y que ocurren independientemente de las decisiones tomadas por los humanos. Ejemplos de estos incluyen el cambio climático, la sucesión vegetal, el crecimiento del bosque, fuego, e inundaciones entre otros.El segundo, es lo que llamamos modelos evaluativos, que en resumen es que tan bien le esta yendo al paisaje medido con algunas métricas de interés. Servicios ecosistémicos, económicos y culturales son los que caerían en esta categoría. Ejemplos incluyen secuestro de carbono, producción de hábitat, y disponibilidad de tierra para el desarrollo entre otros.En ambos casos, la lista de modelos que se quiere incluir es discreción del que desarrolle la aplicación de Envision. Mientras que el marco de Envision incluye varios modelos estándares, también incluye un mecanismo para escribir y “enchufar” esas alternativas que son definidas por el usuario.
Hasta ahora he descrito la idea de modelar futuros alternativos y les he mostrado en detalle una herramienta en particular que hemos encontrado ser útil en este sentido: ENVISION.Ahora cambiaré de camino un poco para mostrarles dos ejemplos de la aplicación, que también muestra los resultados que queremos sacar de estos modelos. El primer ejemplo es una aplicación en un lugar de bosque, que mira a los patrones de desarrollo, cultivo de maderables, como también simples indicadores de pesquerías bajo un esquema de una clima cambiante. El segundo ejemplo se centra más en el desarrollo y modificaciones de zonas costeras de una zona que tiene una costa larga. Las próximas diapositivas se acercarán al rectángulo negra que esta en esta diapositiva.
El área de estudio esta delimitado en rojo, y empezaré con una descripción de la área al sur, que esta delimitado con un cuadrado negro.
Esta foto aérea inclinada fue tomada en la mitad de la zona de estudio, y mira al este.Delimitado en azul encontramos una serie de cuencas de captación que demarcan el bosque experimento de HJ Andrews, que a su vez hace parte de la red LTER. La particularidad de esta fotografía es que el paisaje es un mosaico de diferentes coberturas boscosas, que varían en su crecimiento desde bosques maduros a bosques recién cortados.
Esta diapositiva nos muestra el área de estudio completa, y un acercamiento a una pequeña zona del paisaje. Aquí tenemos un mapa en sombra, en lugar de la fotografía aérea, que muestra el tipo de datos espaciales que se requieren para el modelo. En este caso, el de color verde oscuro son más bosques más viejos, el verde claro es son bosques jovenes, el rojo representa las zonas desarrolladas, y los azules son los humedales y las zonas acuáticas. La red de carreteras se muestra en blanco. Las líneas suaves/débiles en el zoom del mapa es el contorno de los bordes de los polígonos que definen las áreas sobre las que los actores gestionan este paisaje.El área de estudio es de 195 km2, y en una simulación de 25 años, la población humana crecerá al rededor de 10.000 a 18.500 personas.
La aplicación de ENVISION para el bosque fue desarrollado para mirar como el manejo del bosque maderable puede interactuar con el cambio climático para posiblemente alterar la habilidad del paisaje para producir diferentes servicios ecosistémicos. Como un paso inicial, desarrollamos cuatro escenarios distintos lo cual combinan el clima actual y hipotéticamente el clima futuro, y las diferentes estrategias de desarrollo del paisaje.
Presentar modelos particulaes que usan ENVISION generalmente comienzan con una diapositiva como esta, la cual tiene como objetivo resaltar el generalizado procedimiento de dessarrollo de modelos. Todas las aplicaciones de ENVISION incluyen estos elementos claves, con la barra gris en el centro señalando el software de Envision, su habilidad para lidiar con datos espaciales y permite la toma de decisiones por múltiples actores a través de la selección de políticas.Mientras que Modelos de procesos autónomos y modelos evaluativos son listados, los detalles aún no son claros, porque son totalmente dependientes de la aplicación.En este ejemplo, incluimos procesos autonomos para simular el desarrrollo de población residencial en esta región boscosa, con sucesión vegetal y cambio climático.Los modelos evaluativos son diseñados para proveer un set de metricas de producción que son de interés para el área. Ellos incluyen un set que está relancionado a la extracción de madera y tiene una base económica…y un set de métricas que miran la idoneidad del hábitat de los peces, y también la protección de los recursos naturales del área. Tomados juntos, este set de datos, actores, políticas y modelso son usados en ésta aplicación.
Aquí se ve dos de los escenarios el cual es actualizado una vez cada 25 años en el período de simulación. Los colores verdes representan áreas boscosas y el rojo representa tierras residenciales. Los dos escenarios tratan el desarrollo muy diferente, y el paisaje que resulta en cada escenario muestra muy pocos patrones divergentes.En las siguientes diapositivas vamos a mirar a los resultados de las series del tiempo de los modelos evaluativos que comparan en todos los 4 escenarios (incluyendo cambio climático) la capacidad de la región de proveer: 1. Carbono forestal; 2. la producción de madera de árboles cosechados y, 3. un índice de la integridad biológica que toma en cuenta la cobertura cercana a la fuente de agua y en la parte alta de la cuenca para aproximarse a la idoneidad del hábitat para los peces nativos.
El carbono forestal representa la cantidad de carbono almacenado en el sistema, en tallos, ramas y raices. Los patrones temporales son funciones del módelo de conteo de carbono y del modelo de sucesión vegetal el cual es un modelo simple que cálcula el cambio en la sucesión vegetal que calcula la edad del paisaje. Para calcular los cambios en la sucesión bajo un clima cambiante, las matrices de transferencia fueron modificadas basadas en juicios por expertos.
La extracción de productos forestales representan la cantidad de madera que fue removida del paisaje cada año. La cantidad de mandera asequible para remosión fue diferente bajo los dos escenarios, donde se presentaba mucho menos asequible en el escenario conservador que bajo el escenario de desarrollo. Pero la cantidad asequible para la remosión, era en mabis casois, atado a la cantidad total asequible. Dado que el crecimiento del bosque fue simulado en crecer más rápido bajo el escenario de cambio climático, aún con un set de prácticas conservacionistas en el lugar y una cosecha limitada, la cantidad total extraída cambio climático fue para ambos (desarrollo Y conservación), más alto que sin “conservación”.Claro esta, hay una realización singular de un modelos estocástico, usando un set de supuestos simplificados. Estamos en el proceso de evaluar este tipo de resultado con más cuidado, pero de todas maneras nótese que éstos tipos de patrones y de retroalimentación son típicos de sistemas socioeconómicos y pueden ser capturados en herramientas como Envision.
Los peces IBI es un modelo simple empirico que usa una cantidad de desarrollo y bosque ambos cerca de cada río para proveer un estimativo de la idoneidad del hábitat para los peces nativos. En este caso, el IBI bajo el escenario de conservación es alto y no cambia. Esto es un resultado de políticas que no permitieron ningún desarrollo o cosecha cerca al canal del río. El IBI declina bajo el escenario de desarrollo porque el desarrollo aumentó cerca a los ríos – las políticas que interrumpian el desarrollo no eran permitidas o de interés para los actores bajo este escenario.También es interesante que para ambos escenarios de cambio climático, el IBI disminuye más rápidamente que bajo el clima actual. El modelo asume que la red de río distribuidos espacialmente va a declinar significativamente en longitud durante el pásado verano porque disminuye la nieve (snowpack) y aumenta las tasas de evaporación y transpiración, dadas las condiciones más cálidas. El área total de hábitat disponible es un componente del IBI, y estima que la declinación en el área del río era suficiente para impactar negativamente el hábitat, aún con prácticas de manejo de la tierra muy conservacionistas.
Para el segundo ejemplo, nos desplazamos al norte de la cuenca Puget Sound.Esto es una cuenca muy larga, sobre la cual corrimos las simulaciones Envision por un periodo de 60 años dsede el año 2000 al año 2060. Durante ese periodo de tiempo, se uso un modelo lineal para el crecimiento poblacional que sugiere que 4.2 millones de personas que viven en la región en el 2000 va a aumentar a 7 millones en el 2060.Muchas entidades están interesadas en entender mejor donde las millones de personas adicionales van a vivir, cómo se verá el patrón de desarrollo que se necesitará para soportar a tantas personas, y cómo éste desarrollo va a impactar la sensibilidad de la cuenca Puget Sound (the sensitive Puget Sound waterway).No se van a presentar todos los resultados de este estudio, veremos el desarrollo del paisaje y un pequeño set de modelos indicadores que se componen en un número de servicios ecosistémicos que son proveidos por la región Puget Sound.
Se miro a la región bajo el lente de 3 escenarios, enfocandose en mantener patrones de crecimiento actuales, manejando estos patrones de crecimiento con un set de opciones de política para el crecimiento urbano y alternativamente abriendo tierras sin desarrollo actual para incrementar la presión del desarrollo.
Con el primer ejemplo, empezamos con la presentación de Envision Puget Sound con un modelo o marco sin llenar, que incluía las características claves: el modelo, los datos del paisaje, los sets de políticas y las descripciones de los actores. Los elementos de la simulación que procedian sin tener en cuenta la toma de decisiones por parte de los actores (modelos de procesos autonomos) incluían el crecimiento de la población, los modelos de desarrollo rural/urbano que espacialmente modifica el número de unidades en cada parte del paisaje, y un modelo que captura dinámicas potenciales asociadas con la expansión de estructuras costeras (muelles, marinas, rompeolas).Los modelos evaluativos fueron desarrollados para evaluar las implicaciones de los patrones de desarrollo simulados. Esto incluye un modelo de superficies impermeables (el cual cambia con el desarrollo), una regresión basada en los modelos de calidad de agua, un modelo de hábitat costera, y un simple modelo de carbono derivado del proyecto de servicios ecosistémicos INVEST. Adicionalmente, un modelo fue desarrollado para proveer estadísticas relacionadas a la cantidad de tierras que eran protegidas del desarrollo y la cantidad de área de tierra que era asequible para el desarrollo residencial.
Esta es una diapositiva del software Envision, mostrando el Puget Sound mostrando el uso de la tierra y la cobertura. Al igual que los mapas anteriores, el verde representa las áreas boscosas y el rojo, representa las áreas desarrolladas.En la siguiente diapositiva hacemos zoom en el área del cuadrado amarillo.
Esta diapositiva provee en más detalle, la ciudad de Seattle del lado derecho del Puget Sound el cual esta en gris.Ahora hacemos un zoom, sólo para proveer una idea el nivel de detalle de los datos detrás de la modelación.
Algunas calles individuales, ríos y áreas de fincas (las que están en amarillo). Para la escala, note que la isla en el centro es cerca de 4 km a lo largo.
Haciendo un zoom, ahora podemos ver las unidades independientes de decisión y en Envision las IDU’s, donde los actores aplican las políticas. Estas unidades están delineadas en negro.
La cuenca sur-central representa cerca del 20% del total del área de estudio e incluye la ciudad de Seattle (así como desarrollo alrededor) el cual fue nombrado anteriomente. El mapa en la parte de arriba izquierda representa las condiciones actuales para uso del suelo y cobertura en la cuenca. Las otras 3 representan posibles paisajes futuros en el año 2050. Estos paisajes futuros incluyen cerca de 3 millones de personas más que el paisaje de línea base del año 2000, pero la ubicación de la población varia considerablemente dependiendo del escenario de desarrollo.Actualmente estamos en el proceso de correr cientos de diferentes simulaciones estocásticxas, bajo 4 diferentes escenarios, para entender mejor la resiliencia del paisaje, con referencia particular a la función ecosistémica costera pero es el patron de crecimiento, la clave para una aproximación futura.La siguiente diapositiva es una secuencia animada de los resultados, con una línea de vuelo que comienza sobre el volcán Monte Rainier, el cual está señalado en la figura de abajo en la derecha. El vuelo nos llevará sobre la montaña, luego al este de Seattle, y al norte a lo largo de la línea costera del borde con Canada. Luego regresa a través del paisaje, cambiando el potencial del paisaje con cada pasada.
La animación comienza cerca del volcán llamado Monte Rainier, y vuela al norte sobre el paisaje el cual da una combinación de mapas imaginarios y temáticos de la cobertura de la tierra desde el año 2000.A medida que el camino se acerca a Canada, en la frontera norte de la región de estudio, el mapa temático cambio a un resultado de ENVISION - the lulc proyectado para el año 2050 bajo el escenario de crecimiento no controlado. Sigue el camino anterior otra vez hacia el Monte Rainier y muestra una mayor huella de crecimiento. El vuelo luego retorna por el “camino original”, esta vez usando un mapa temático representando el escenario de crecimiento controlado – en este caso, la huella de desarrollo urbano es menor que para el modelo de crecimiento no controlado.El vuelo una vez más retorna alrededor de la frontera norte, y en la vía al sur, lentamente hace círculos entre las condiciones actuales, el escenario de crecimiento no controlado, al 2050 y otra vez el crecimiento controlado al 2050.Y el último paso, compara los 3 paisajes, con una imagen básica del imaginario, sin los mapas temáticos.
Para concluir, me gustaría resaltar una serie de puntos que análisis de futuros alternativos deben tener en cuenta.Evaluación de futuros alternativo son, fundamentalmente, basados en un lugar y dependientes del cliente: cada aplicación es distinta.Los bienes comunes existen y deben ser explotados dentro de un sistema de decisión extensible y adaptableInvolucrar a los actores pertinentes es importante para definir procesos de decisiones y resultados esperados
Los dejo con una foto de la página web de Envision, la dirección del sitio y un agradecimiento especial al primer desarrollado del software de Envision, Dr. John Bolte quien dirigió el desarrollo de Envision y los casos de estudio que yo presenté esta noche.Gracias por su tiempo y atención.