1 MuSIASEM

2 Índice 1. Antecedentes 2. Introducción ◦ Punto de partida ◦ Análisis de sistemas complejos ◦ Metabolismo socio 3. Enfoque metabólico 4. Metabolismo socioeconómico y ecológico 5. Metodología 6. Los 6 pasos del MuSIASEM 7. Casos de estudio 1.Estudio de caso: Isla Mauricio 2.Energiewende: transición energética (Alemania) 8. Conclusiones preliminares 9. Comentarios finales 10. Fuentes consultadas

3 1. Antecedentes

4 2. Introducción MuSIASEM = Multi-scale integrated analysis of societal and ecosystem metabolism. Surge de la adopción de un enfoque bio- económico, que permite ◦ Observar eventos a través de distintas escalas. ◦ Conocer la existencia de diversas percepciones acerca de dichos eventos. ◦ Escoger, de entre las distintas percepciones, aquellas que sean más útiles para lidiar con la problemática en cuestión.

5 Punto de partida ◦ Si no podemos pensar que Messi puede funcionar del mismo modo con 1/4 de lo que consume, ¿porqué pensamos que las sociedades pueden disminuir 75% de sus emisiones sin afectar la economía?

6 Eso es porque conocemos múltiples niveles del metabolismo humano.

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8 El problema con el enfoque linear es la falta de referentes externos que le den sentido a los cálculos. Por ejemplo, la intensidad energética de la economía.

9 Análisis de sistemas complejos ◦ Se organizan a través de múltiples niveles jerárquicos y operan a través de múltiples escalas. ◦ Por ello, es importante distinguir entre “peras” “manzanas”.

10 3. Enfoque metabólico Cuando se consideran las partes que hacen el todo, se puede establecer un enlace entre: ◦ Las características cualitativas y cuantitativas de las partes. ◦ Las características cualitativas y cuantitativas del todo. Importante: ◦ Abordar la cuestión de las múltiples escalas. ◦ Basarse en la relación esperada entre los elementos de base y de flujo. ◦ Diferenciar entre stock, base y flujo.  Elementos de stock- flujo (no renovables)  Elementos de base-flujo (renovables).

11 El metabolismo de las sociedades se analiza siguiendo el criterio semántico de los elementos de flujo y de base. ◦ Elementos de base: aquellos que permanecen sin cambios a lo largo del análisis. Muestran las características del sistema.  ¿qué es el sistema? ◦ Elementos de flujo: fluctúan durante el periodo analizado. Representan las funciones del sistema.  ¿qué hace el sistema?

12 4. Metabolismo socioeconómico y ecológico

13 5. Metodología MuSIASEM es una herramienta de contabilidad  diagnóstico y simulación. Busca mantener la coherencia de la información cuantitativa: ◦ Referente a múltiples escalas y dimensiones. ◦ Bases de datos y/o GIS. ◦ Analizando el nexo entre energía, alimentos y agua, considerando factores como la dinámica poblacional, emisiones o cambios de uso del suelo. Los datos y su interpretación pueden desarrollarse y utilizarse dentro de marcos participativos.

14 MuSIASEM no es: ◦ Un modelo convencional para estudiar tendencias. ◦ Un método determinista para generar simulaciones o predicciones. ◦ Una calculadora de costo/beneficio. Por ello ha de utilizarse junto con modelos convencionales y dentro de procesos participativos de valoración integrada.

15 6. Los 6 pasos del MuSIASEM PASO PREVIO: definición semántica del sistema (lógica). 1. Definición del sistema: ◦ Cuál es el conjunto de funciones esenciales para garantizar su sobrevivencia y reproducción (elementos base). i.Consumo final – sector doméstico (HH). ii.Actividades de transacción – sector de servicios y gobierno (SG). iii.Transporte (TR). iv.Actividades de transformación generadoras de tecnología e infraestructuras – sector de construcción y manufactura (BM). v.Actividades de transformación que estabilizan el input necesario de elementos de flujo – sector agrícola (AG). vi.Actividades de transformación que estabilizan el input necesario de elementos de flujo – sector minero y energético (EM). Trabajo asalariado (PW)

16 2. Mapeo de los elementos base. ◦ Actividad humana total (trabajo, ocio) – horas. ◦ Capacidad de potencia / potencia instalada (k técnico) – kW. ◦ Tierra en gestión (usos de la tierra) – hectáreas de tierra productiva. 3. Mapeo de los elementos flujo necesarios para el funcionamiento de cada sección. ◦ Alimentos (nutrientes, productos alimenticios, productos agrícolas). ◦ Energía (usos finales, vectores energéticos, fuentes de energía primaria). ◦ Agua (agua “azul” – potable; agua “verde” – contenida en suelo).

17 Gramática del sistema Elementos baseElementos flujo

18 4. Definición del patrón metabólico del sistema a través de escalas y dimensiones 5. Observar la sostenibilidad de las limitaciones internas ◦ Efecto sudoku ◦ Análisis de loops del sistema ◦ Análisis socioeconómico a través de los niveles del sistema 6. Observar la sostenibilidad de las limitaciones externas ◦ Matriz de impacto ambiental ◦ Umbral crítico de carga ambiental

19 7. Casos de estudio Objetivo: ilustrar el potencial de la herramienta. Mostrar una aproximación diferente a las problemáticas relacionadas con la sostenibilidad. ◦ Se recomienda involucrar a los actores locales en el proceso de definición del problema.

20 Estudio de caso: Isla Mauricio

21 Problemática ◦ 2010: 78% de las tierras agrícolas  caña de azúcar,para la exportación. ◦ 90% del agua se destina a esta sola tarea. ◦ Sin embargo, contribuye sólo el 4% del Valor Añadido Bruto. ◦ Importa la mayoría de alimentos y energía que se consumen.

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24 Escenario 1 Dedicar la producción de caña de azúcar a la producción de energía (etanol) para disminuir la dependencia del exterior. ◦ Tomando el vector de Exportaciones de Agricultura y pasarlo a Energía y Minería (EM)  siguiente diapositiva. ◦ Utilizando toda el área (78% de las tierras agrícolas) para producir vectores energéticos.

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28 Resultados: ◦ Reducción de tan sólo el 16% de las importaciones de energía. ◦ Se debe a que la producción neta de biocombustibles a partir de cultivos se reduce drásticamente por el bucle interno de vectores de energía empleados para generarlos. ◦ Utiliza el 80% del agua disponible. ◦ La operación no es conveniente en términos económicos.

29 Escenario 2 Cambiar la producción agrícola de caña de azúcar a una mezcla de cultivos para el consumo humano para aumentar el nivel de autosuficiencia de la isla.

30 1. Selección de cultivos de acuerdo a las necesidades alimentarias. 2. Localización del área de cultivo de acuerdo a las características /límites del tipo de suelo y la pendiente del terreno.

31 Transición de un patrón agrícola basado en la caña de azúcar a un modelo diversificado. Cambio de la distribución geográfica del consumo de agua.

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34 Resultados ◦ La mano de obra requerida por hectárea en cultivos de alimentos es mucho más grande que la necesaria para la caña de azúcar. Por lo tanto, se incrementará la cantidad de horas de trabajo en el sector agrícola. ◦ Se llega a un nivel que no es congruente con la mano de obra existente.

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45 8. Conclusiones preliminares El análisis integrado no consiste en “crunching numbers”. Antes de correr modelos, hacer escenarios o de tomar decisiones se debe de realizar una definición exhaustiva del problema. ◦ Análisis a través de diferentes escalas. ◦ Integrar las dimensiones biofísica, económica y social. ◦ Considerar lo que está fuera del contexto analizado (amenazas).

46 En el análisis de la sostenibilidad no se puede asegurar la calidad de los resultados, sólo la de los procesos. ◦ Trabajar más en la parte que le da sentido al estudio antes de desarrollar herramientas y modelos. ◦ Enfoque no-linear. ◦ Iterativo. ◦ Combinar la parte semántica con la formal, es decir, el procedimiento y el protocolo.  Sin obviar información importante al modelizar.  Sin complicar demasiado los modelos.

47 9. Comentarios finales Fortalezas: ◦ Incorpora las tres (o cuatro) dimensiones de la sostenibilidad. ◦ Aporta solidez al análisis de la sostenibilidad. ◦ Es un método que caracteriza la problemática  útil para el diagnóstico. Debilidades ◦ No aporta directrices o líneas de acción para el fortalecimiento de los principio de sostenibilidad. ◦ Dificultad para aplicar la metodología. ◦ La inclusión de la dimensión social es simplemente como unidad cuantitativa (número de personas, consumo).

48 10. Fuentes consultadas LIPHE4 Summer School 2013. Giampietro, M, K Mayumi, and G Munda. 2006. “Integrated Assessment and Energy Analysis: Quality Assurance in Multi-Criteria Analysis of Sustainability.” Energy 31(1 SPEC. ISS.): 59–86. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 18844371745&partnerID=40&md5=5b59d963a725fa0a95c7edae61e8d8e1. Giampietro, Mario, Timothy F.H. Allen, and Kozo Mayumi. 2006. “The Epistemological Predicament Associated with Purposive Quantitative Analysis.” Ecological Complexity 3(4): 307–27. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 34147131249&partnerID=tZOtx3y1 (February 26, 2014). Giampietro, Mario, and Kozo Mayumi. 2008. Biofuels, Solar and Wind as Renewable Energy Systems: Benefits and Risks Biofuels, Solar and Wind as Renewable Energy Systems. ed. David Pimentel. Dordrecht: Springer Netherlands. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84866542822&partnerID=tZOtx3y1 (March 14, 2014). Giampietro, Mario, Kozo Mayumi, and Jesus Ramos-Martin. 2009. “Multi-Scale Integrated Analysis of Societal and Ecosystem Metabolism (MuSIASEM): Theoretical Concepts and Basic Rationale.” Energy 34(3): 313–22. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-61549108951&partnerID=tZOtx3y1 (February 26, 2014). Madrid, C, V Cabello, and M Giampietro. 2013. “Water-Use Sustainability in Socioecological Systems: A Multiscale Integrated Approach.” BioScience 63(1): 14–24. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 84872856040&partnerID=40&md5=3dae82ea1dd265ea4595a6502c1fb5bb. Mario, Giampietro, Alevgul H. Sorman, and Gonzalo Gamboa. 2010. NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security Energy Options Impact on Regional Security. eds. Frano Barbir and Sergio Ulgiati. Dordrecht: Springer Netherlands. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-79952132877&partnerID=tZOtx3y1 (March 14, 2014). Serrano-Tovar, Tarik, and Mario Giampietro. 2014. “Multi-Scale Integrated Analysis of Rural Laos: Studying Metabolic Patterns of Land Uses across Different Levels and Scales.” Land Use Policy 36: 155–70. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 84883727623&partnerID=tZOtx3y1 (March 5, 2014). Sorman, Alevgul H., and Mario Giampietro. 2011. “Generating Better Energy Indicators: Addressing the Existence of Multiple Scales and Multiple Dimensions.” Ecological Modelling 223(1): 41–53. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 82955246703&partnerID=tZOtx3y1 (January 21, 2014).