Perú: Con Modelación Matemática científicos gestionan bosques y mares

Cienciactiva - Concytec

Por Sophimania Redacción
21 de Marzo de 2016 a las 08:25
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Perú: Con Modelación Matemática científicos gestionan bosques y mares

Muchos factores intervienen al intentar gestionar los recursos naturales. La modelación matemática puede ayudarnos. Foto: Internet

·    Proyecto ayuda a diseñar modelos para manejo estratégico de recursos naturales.

·    Colaboración peruano-ítalo-francesa nos pone a la vanguardia científica.

¿Qué tienen que ver las matemáticas con nuestros bosques o ríos? Más de lo que uno podría adivinar. La improvisación y el desconocimiento suelen ser causa de una pésima gestión de nuestros fecundos recursos naturales. Las decisiones que no tienen un sustento informado nos pasan la factura social y económica. Por eso, un equipo de científicos peruanos y extranjeros viene estudiando soluciones en la que las Matemáticas son las protagonistas.

Se le conoce como Modelación Matemática orientada a la gestión de recursos naturales, y se basa en el desarrollo de modelos y estrategias para la toma de buenas decisiones, en este caso en las áreas de pesca, forestación y uso de agua.

“La modelación matemática traduce en ecuaciones los factores de interés presentes en un problema determinado”, explica el Dr. Javier Metzger Alván, investigador principal del equipo que ha ganado un importante financiamiento de Cienciactiva que le permite ahondar en los estudios que desde hace cinco años ya vienen realizando desde el IMCA (Instituto de Matemáticas y Ciencias Afines).    

bosques2.pngTomando las mejores decisiones para gestionar los recursos forestales, de pesca o de generación eléctrica con la modelación matemática. Foto: Cienciactiva

Para la base teórica de los modelos, el recojo de información debe ser multidisciplinario pues las ecuaciones y datos para determinar qué aspectos influyen prioritariamente en un problema, involucran diferentes factores y propiedades. Es por ello que en este proyecto colaboran actualmente científicos de instituciones diversas como el Imarpe (Perú), la UMR-MISTEA (Montpellier, Francia), la Sapienza Universitá di Roma (Italia), ISIMA-Université Blaise Pascal (Francia) y el École des ponts ParisTech (Francia).

“Estamos estableciendo una red científica con investigadores de disciplinas variadas como matemáticos, biólogos, estadísticos e informáticos que configurarán los modelos y métodos en los que se van a basar las estrategias para responder a los retos que plantea el manejo de nuestros recursos naturales forestales, de pesca y los de generación eléctrica”, señala el Dr. Matzger.

La ventaja de la modelización matemática es que por su exactitud puede ayudar a solucionar problemas muy variados. Por ejemplo, en la meteorología para predecir el comportamiento del clima, o en laboratorios virtuales para realizar experimentos numéricos a gran escala a costo muy menor. Un ejemplo de eso es una simulación de accidentes automovilísticos que se puede hacer a gran escala sin ninguna pérdida real.

 “En el caso de la pesca, por ejemplo, buscaremos un algoritmo eficiente que determine la cuota de pesca sostenible en cada momento, es decir, cuánto se puede extraer y cuánto se puede percibir por esa extracción¨, cuenta el Dr. Metzger.
 


En el caso de los recursos que generan electricidad, los científicos se proponen desarrollar modelos de microredes eléctricas así como formular soluciones de optimización dinámica probabilística o lo que se llama estocástica (sistema no determinista cuyos procesos están signados por factores predecibles y aleatorios).

bosques3.pngRecoger y procesar data de manera transversal y multidisciplinaria con asistencia de la modelación matemática. Foto: Cienciactiva

Las microredes son redes eléctricas de tamaños reducidos que funcionan en viviendas, edificios  o calles, y que tienen la posibilidad de incorporar energías renovables como la energía eólica o la solar. A esta escala, la variabilidad de la demanda y de las energías renovables generadas es bastante alta, lo que hace necesario tener uno o varios medios de almacenamiento (baterías) para gestionar adecuadamente la oferta y la demanda.

“La optimización dinámica estocástica es un marco adecuado cuando se desea tener políticas de gestión que minimicen los costos que se ven afectados por cierto grado de incertidumbre. En este proyecto, buscamos desarrollar políticas de control poniendo en práctica un algoritmo conocido como Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP), y de ser necesario probar otras técnicas como el método de descomposición-coordinación o por escenarios”, explica el Dr. Metzger.



En materia de forestación, la investigación busca determinar el mejor lugar dónde sembrar los nuevos árboles, así como las zonas de donde se pueden extraer para que el crecimiento del nuevo árbol ocurra con el mínimo de contratiempos.    

“Sabemos que extraer un árbol del interior de una zona boscosa afecta menos que si se extrae del borde, pues esto último pone en peligro el suelo por efecto de la erosión que se provoca. Son estas y otras condiciones que se ponen en consideración con la Modelación Matemática para optimizar la replantación de un área o la forma de extraer madera de modo sostenible¨, puntualiza el Dr. Metzger. 



Con los resultados de estas investigaciones se planea convocar en el 2016 a la IV Escuela IMCA de Modelamiento Matemático para difundir e involucrar a los estudiantes en investigaciones en esta área, tal como ha sido el caso de Tito Manrique, alumno del IMCA que actualmente realiza un doctorado en Modelación Matemática con la colaboración de la Universidad de Montpellier II en Francia. Así es como en el Perú hacemos Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CTI) para el desarrollo del país.

Datos de la Investigación

Investigador responsable: Dr. Roger Metzger Alván

Investigador principal especialista del IMCA: Dr. Eladio Ocaña Anaya

Investigador Postdoctoral: Dr. Prestes Bueno Tangoa

Equipo: Dr. Christophe Abraham; Dr. Sergio Camiz; Dr. Pierre Cartigny; Dr. Jean-Pierre Crouzeix; Dr. Michel De Lara; Dr. Pascal Neveu; Dr. Jorge Tam.

Tipo: Generación de conocimiento, Investigación Post-doctoral

Institución ejecutora: UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA.


Financiamiento: s/. 267,040.00 (CIENCIACTIVA)

Duración: 24 meses (inicio: 05.03.2014)

Localización del proyecto: INSTITUTO DE MATEMATICAS Y CIENCIAS AFINES (IMCA).

Monitor del proyecto: Patricia Urquiza Salas

Título del proyecto: “Modelación Matemática orientada a la Gestión de Recursos Naturales”.
Más información en [email protected]


Claudia Cisneros M. para Cienciactiva


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