System Dynamics
System Dynamics is one approach to modeling the dynamics of complex systems such as population, ecological and economic systems, which usually interact strongly with each other.
Systems Dynamics was founded in the early 1960s by Jay W. Forrester of the MIT Sloan School of Management with the establishment of the MIT System Dynamics Group. At that time, he began applying what he had learned about systems during his work in electrical engineering to everyday kinds of systems.
What makes using System Dynamics different from other approaches to studying complex systems is the use of feedback loops. Stocks and flows are the basic building blocks of a System Dynamics model. They help describe how a system is connected by feedback loops which create the nonlinearity found so frequently in modern day problems.
Computer software is used to simulate a system dynamics model of the situation being studied. Running "what if" simulations to test certain policies on such a model can greatly aid in understanding how the system changes over time.
USO DE MODELOS INTEGRADOS
"modelo é um sistema de representação intencionalmente empobrecido e
simplificado da realidade".
MONTMOLLIN (1978)
“modelo é uma abstração da realidade e que, portanto, assim deve ser
tratado. Porém, permite através de seus resultados inferirmos sobre o
mundo real que estamos simulando. “
SILVEIRA & QUADROS (2006)
Histórico
- Avanço da informática
- Modelos em sistemas de produção: (Jones, 1997)
- Antes 1950: Contabilidade - Entre 50 e 60: programação linear (respostas das propriedades as políticas publicas (econômicas), redução de custos,etc) - Começo década 80: programação linear híbrida (simulação das interações entre os componentes de uma propriedade e considera decisões seqüências ao longo do tempo - mais realísticos) *ênfase em modelos de lavouras (comerciais), raros integram produção animal.
Estes consideram que o produtor tem multi-objetivos a
serem alcançados e procuram maximizar lucro, fatores
ambientais, prioridades sociais do produtor, etc. Para isto
usam a metodologia de multi-objetivos proposta por
ROMERO & REHMAN (1989).
Esta proposta continuava a apresentar certas deficiências:
- os modelos biológicos têm somente a função de gerar
dados para o programa de maximização;
- modificações nos resultados dos modelos biológicos são
obtidos a partir de manejos pré-concebidos;
- o modelo econômico é altamente afetado pelo manejo
biológico pré-escolhido.
A integração de modelos socio-bio-econômicos deve
considerar que o produtor toma decisões muitas vezes
diferentes daquelas pré-concebidas inicialmente. Este fato
decorre de que o ambiente biológico e econômico vivido
pelo produtor a cada dia é resultante de ações praticadas por
ele em dias, semanas, meses ou anos anteriores (decisões) e
de outras, fora de seu controle direto, mas que irão
influenciar nas suas decisões.
Portanto, podemos observar como ocorreu a evolução dos
modelos desde os simples (analise financeira) a modelos
complexos considerando culturas (crescimento, produção,
etc), animais, objetivos do tomador de decisão (produtor),
etc..
Fator determinante foi o avanço nas diversas áreas do
conhecimento (nutrição animal e da planta, solo,
reprodução, sanidade, economia, etc), mas principalmente
neste caso, da informática (computadores e programas).
- Tipos de modelos:
Empíricos (local dependente)
Mecanisticos (princípios fisiológicos)
Mixtos
- Objetivos….CélulaÓrgãoSistemaAnimalRebanho….
B A N C O D E D A D O S
Conhecimento Ordenado
Utilizando os dados disponíveis foi desenvolvido a
metodologia de modelos integrados de decisão (MID) para
gerar cenários que permitam entender os complexos
sistemas socio-bio-econômicos da região sudoeste do
estado do Rio Grande do Sul, com ênfase naqueles que
envolvem o binômio bovinos de corte (as fases de
recria/terminação) - lavoura de arroz.
ArgentinaUruguay
Brazil
NorthCamposRio de La Platagrassland
Figura 1. Campos do norte no ecossistema do Rio de La Plata.
Campos Norte
Campos do Rio de la Plata
Sistemas socio-bio-econômicos = Ecossistema
“...Diversos autores tem discutido ausência de arvores neste ecossistema... A situação do balanço negativo de água em parte do ano e solo com uma textura fina e com deficiência de aeração são condições que beneficiam as pastagens em relação as arvores...” Soriano, (1992). Rio de la Plata grassland. In: Ecosystems of the world. v. 8A. Amsterdam: Elservier Scientific publishing company. pp. 367‑407.
Sub-modeloPlanta
Sub-modelo Animal
Fezes
Urina
Ingestão MassaSeleção Verde
M
antilho
Massa
verdeM
ineraisAgua
TemperaturaFotoperiodo
ChuvaVento
TemperaturaFotoperiodoIrradiação
TemperaturaChuvaVento
Sub-modelo Abiotico
Sub-modelo Solo
TemperaturaFotoperiodoIrradiação
Sub-modelo Arroz
Res
tev
a
Sub-modelo Econômico
-Preços
-Balanço
Animais:-Comprar/Vender-Suplementar-Mover animais
Econômica:-Empréstimo-Pagamento
Planta:-Cortar-Colher-Fogo
Solo:-Adubar-Irrigar
Sub- ModeloDecisão do Produtor
Figura 2. Modelo Integrado de Decisões (MID), modelos envolvidos.
As informações usadas pelo produtor podem ser classificadas como
“natural” e “simuladas”:
Natural - são aquelas baseadas em experiências, informações e
conhecimento e que são adaptadas à novas circunstâncias para a
resolução de seus problemas.
Simuladas - são aquelas baseadas em dados científicos
quantitativos.
Figura 3. Modelo Integrado de Decisão a nível de Propriedade
Projeções:
- Clima- Preços produtos/insumos
Decisão Natural (t=0)
- Atitudes- Objetivos
t=0
Variáveis (t=1)- Disponibilidade de Pasto - Rebanho:- Peso- Lotação- Balanço- N e P no solo- ….
t=1
Decisão Natural (t=1)
- Atitude- Objetivos
Variáveis (t=0)- Disponibilidade de Pasto - Rebanho:- Peso- Lotação- Balanço- N e P no solo- ….
Fusão
Inputs
Influência
Natural
Simulado
Decisão
A operacionalização do Modelo Integrado de Decisões (MID), como pode ser percebido pelo exposto anteriormente passa por algumas etapas:
- reconhecimento dos sistemas praticados na região;- concepção teórica das vantagens e desvantagens dos sistemas;- desenvolvimento, adaptação ou validação de modelos biológicos e econômicos;- geração de dados e análise dos resultados.
Os modelos envolvidos produzem resultados diários,
pois os mesmos simulam produções para o tempo de
um dia. Cada potreiro da propriedade simulada gera
saídas, como por exemplo: minerais e água no solo,
produção de matéria seca, peso dos animais, etc.
Para testar a operacionalidade do enfoque
proposto, tomou-se, para simulação, a propriedade
rural de 100 hectares, com três potreiros e mesmas
condições econômicas e biológicas iniciais,
havendo uma diferença entre as duas situações: o
comportamento do produtor (informação “natural”),
PRODUTOR1 e PRODUTOR2.
PRODUTOR1 pode ser descrito como mais
“conservador”, enquanto PRODUTOR2 adota
algumas tecnologias.
Mês
J F M A M J J A S O N D
Fazenda1 Intervalo decisão* 3 3 3 3 2 1 1 1 2 2 3 3
Mínimo peso p/ vendaanimais (kg)
460 460 460 460 460 460 460 450 450 450 460 460
Suplementa animais não não não não não não não não não não não não
Fertiliza potreiros não não não não não não não não não não não não
Diferimento não não não não não não não não não não não não
Venda do Arroz não não não não não sim sim não não não não não
Mínimo peso p/ compraanimais (kg)
250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
Intervalo decisão* 3 3 3 3 2 1 1 1 2 2 3 3
Mínimo peso p/ vendaanimais (kg)
450 450 450 450 450 450 450 420 420 420 450 450
Suplementa animais não não não não sim sim sim sim não não não não
Fertiliza potreiros não não não não não não não não não não não não
Diferimento não não não não não não não sim sim sim não não
Venda do Arroz não não não não sim sim sim sim sim sim não não
Fazenda2
Mínimo peso p/ compraanimais (kg)
250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250
*1=cada semana,2= cada 2 semanas,3= cada 4 semanas.
Tabela 1- Plano de Decisão dos produtores
Pastagem Azevém / arrozModelos:
-Solo - Solo-Planta - Planta-Animal
Campo NativoModelos:
-Solo-Planta-Animal
Modelo:Econômico
Decisão doProdutor
Modelo:Climatico
Figura 4. Modelo de Decisões Integradas (MID) aplicado ao caso do sistema de produção da região sudoeste do Rio Grande do Sul.
Condições Iniciais 10 de Janeiro:
Potreiro 1 (20 Ha): Arroz
Potreiro 2 (50 Ha): 50 Novilhos em recria ( 300 kg), campo nativo
Potreiro 3 (30 ha): 20 Novilhos em terminação ( 400 kg), campo nativo
Gasto Família: US$ 200,00
Gasto 1 empregado: US$ 180,00
Banco: US$ 1.000,00
Divida: US$ 2.000,00
M I D
Mês Dia AnimaisPot1
Media Pot1(Kg)
AnimaisPot2
Media Pot2(Kg)
AnimaisPot3
Media Pot3(Kg)
Arroz(Ton)
Debito(US$)
Balanço(US$)
Jan 1 0 0.00 50 300.12 20 400.06 0 2000.00 1000.00Jan 28 0 0.00 50 304.63 20 409.74 0 2000.00 1000.00Feb 54 0 0.00 50 311.37 20 424.65 0 2016.00 586.29Mar 80 0 0.00 50 318.55 20 440.19 0 2032.13 47.70Apr 106 0 0.00 50 326.16 20 450.79 0 2392.94 0.00Apr 119 0 0.00 50 333.91 20* 462.21 0 0.00 0.00May 125 0 0.00 50 335.24 0 0.00 0 0.00 4880.17May 132 0 0.00 30 324.72 20 368.80 0 0.00 4880.17May 146 0 0.00 30 325.86 20 372.19 0 0.00 4880.17Jun 158 0 0.00 30 324.37 20 373.21 15 0.00 4346.36Jun 172 0 0.00 30 321.64 20 371.83 15 0.00 4346.71Jul 184 0 0.00 30 318.19 20 370.76 15 0.00 3934.55Jul 190 20 379.98 30 317.40 0 0.00 15 0.00 3934.40Jul 197 20 392.49 10 291.41 20 324.08 15 0.00 3934.23Jul 203 20 410.36 10 20** 290.56 250.00 20 320.77 0 0.00 3934.23Jul 210 20 428.45 30 259.56 20 317.97 0 0.00 3350.34Aug 223 20 440.10 30 256.43 20 314.77 0 0.00 2954.30Aug 236 20 472.78 30 255.35 20 314.03 0 0.00 2954.30Sep 249 20 483.22 30 257.62 20 317.19 0 0.00 2559.30Sep 255 0 0.00 30 20 257.95 250.00 20 317.98 0 0.00 11790.30Sep 262 20 341.95 50 260.85 0 0.00 0 0.00 7894.80Sep 268 20 350.38 50 264.01 0 0.00 0 0.00 7894.80Oct 275 20 362.05 50 271.94 0 0.00 0 0.00 7408.35Oct 281 0 0.00 50 278.64 20 373.18 0 0.00 7408.35Oct 294 0 0.00 50 287.78 20 388.01 0 0.00 7408.35Nov 318 0 0.00 50 296.45 20 402.73 0 0.00 7015.22Dec 339 0 0.00 50 299.74 20 410.75 0 0.00 6484.11Dec 365 0 0.00 50 304.13 20 417.17 0 0.00 6092.72*venda animais, ** compra animais
Fazenda 1 – Condições dos animais e econômicas no momento da toma de decisão
Fazenda 2 – Condições dos animais e econômicas no momento da toma de decisão
Mês Dia AnimaisPot1
Media Pot1(Kg)
AnimaisPot2
Media Pot2(Kg)
AnimaisPot3
Media Pot3(Kg)
Arroz(Ton)
Debito(US$)
Balanço(US$)
Jan 1 0 0.00 50 300.12 20 400.06 0 2000.00 1000.00Jan 28 0 0.00 50 304.63 20 409.74 0 2000.00 1000.00Feb 54 0 0.00 50 311.37 20 424.65 0 2016.00 586.29Mar 80 0 0.00 50 318.55 20 440.19 0 2032.13 47.70Apr 106 0 0.00 50 327.52 20* 450.79 0 2392.94 0.00Apr 112 0 0.00 50 328.66 0 0.00 0 0.00 5124.75Apr 119 0 0.00 30 322.46 20 366.01 0 0.00 5124.75May 132 0 0.00 30 325.54 20 372.97 0 0.00 4726.61May 146 0 0.00 30 326.31 20 376.32 0 0.00 4726.61Jun 158 0 0.00 30 324.17 20 377.45 15 0.00 4192.24Jun 172 0 0.00 30 321.76 20 377.44 15 0.00 4168.05Jul 184 0 0.00 30 318.97 20 383.12 15 0.00 5686.97Jul 197 0 0.00 30 314.18 20 392.30 5 0.00 5505.99Jul 203 20 413.29 30 313.29 0 0.00 5 0.00 5479.53Jul 210 20 431.27 10 286.43 20 326.76 5 0.00 5327.98Aug 223 20 443.60 10 282.25 20 336.84 5 0.00 4818.56Aug 229 0 0.00 10 280.80 20 347.18 5 0.00 12977.90Aug 236 20 364.83 10 40** 280.54 250.00 0 0.00 5 0.00 12914.80Aug 242 20 376.43 50 257.67 0 0.00 0 0.00 6509.81Sep 268 20 404.15 50 263.59 0 0.00 0 0.00 6114.86Oct 281 20 409.27 50 274.46 0 0.00 0 0.00 5625.24Oct 288 0 0.00 50 281.49 20 428.58 0 0.00 5625.24Oct 294 0 0.00 50 290.25 20 432.24 0 0.00 5625.24Oct 301 0 0.00 50 292.90 0 0.00 0 0.00 14123.00Nov 307 0 0.00 30 20 286.62 250.00 20 339.58 0 0.00 13730.00Nov 314 0 0.00 50 282.83 20 347.47 0 0.00 9623.64Dec 340 0 0.00 50 286.92 20 353.63 0 0.00 9103.73Dec 365 0 0.00 50 291.01 20 358.60 0 0.00 8712.34
*venda animais, ** compra animais
Tabela 2. Produção e utilização de matéria seca (MS) simulada por potreiro.Potreiro Fazenda Produção
MS/ha/anoIngestãoMS/ha/ano
Utilização%
Fazenda1 2948,4 666,1 22,6Potreiro1Fazenda2 2818,2 601,4 21,4Fazenda1 6088,1 1530,2 25,1Potreiro2Fazenda2 6071,6 1489,1 24,5Fazenda1 5992,8 1371,4 22,8Potreiro3Fazenda2 5825,2 1198,6 20,6
Figura 5. Relação mensal entre a produção de MS e o consumo animal no Potreiro 3 da Fazenda 1.
0200400600800
100012001400
J F M A M J J A S O N D
Producao de MS Consumo de MS
Kg/Ha
Tabela 3. Renda bruta produzida por cada potreiro nas duas fazendas.Potreiro Fazenda Peso vivo
kg/ha/anoArroz*
kg/ha/anoRenda bruta
US$/ha/anoFazenda1 141,00 750,00 293,60Potreiro1Fazenda2 113,40 750,00 264,70Fazenda1 80,78 - 75,10Potreiro2Fazenda2 95,14 - 84,70Fazenda1 77,13 - 71,70Potreiro3Fazenda2 96,21 - 85,60
* 15% do total de 5 ton/ha/ano
Apesar das mesmas condições físicas inicias, ao final do
ano o cenário para as duas fazendas é diferente. Este fato
demonstra a capacidade do MID em incorporar o sistema
“natural” de decisão do produtor. Portanto, o cenário final
gerado para cada produtor e o resultado de decisões que
o mesmo toma durante o ano considerando as suas
preferências e crenças.
Exemplo de uso do modelo animal
TemperaturaFotoperíodo
ChuvaVento
TemperaturaFotoperíodo
ChuvaVento
TemperaturaFotoperíodoIrradiação
TemperaturaFotoperíodoIrradiação
TemperaturaChuvaVento
TemperaturaChuvaVento
SubModeloAbiótico
SubModeloAbiótico
SubModeloPasto
SubModeloPasto
SubmodeloAnimal
SubmodeloAnimal
Fezes
UrinaFez
es
Urina
Consumo Massa Seleção Verde
Consumo Massa Seleção Verde
Mantilho
Massa verde
Minerais
Água
Mantilho
Massa verde
Minerais
Água
SubModeloSolo
SubModeloSolo
Figura 7. Diagrama do modelo pastoral biológico.
-Disponibilizar o módulo de simulação de produção animal em todas as fases de produção: crescimento, engorda, gestação e lactação, num software desenvolvido em Visual Basic, como ferramenta de apoio a tomada de decisão por produtores e extensionistas;
-Incrementar o banco de dados de parâmetros alimentares utilizados em alimentação animal, principalmente através da inclusão de dados de produção e composição do campo natural oriundos de solos areníticos e basaltícos.
Objetivos:
M O D E L O A N I M A L
Restrição de consumo:
- Disponibilidade < 1200 kg/ha
- Estresse térmico
- Degradabilidade do alimento
Degradabilidade do alimento:
- Qualidade e Parâmetros de degradabilidade
- Restrição Física
Ganho de Peso:
- Relação proteína digestivel e energia metabolizavel
Para a simulação das condições dos animais a campo, seis diferentes situações podem estar ocorrendo:
1 - Suprimento de energia e proteína abaixo da mantença
2 - Suprimento de proteína abaixo da mantença
3 - Suprimento de energia abaixo da mantença
4 - Suprimento de energia e proteína em equilíbrio para ganho
5 - Suprimento de energia e proteína acima da mantença, com proteína limitando ganho
6 - Suprimento de energia e proteína acima da mantença, com energia limitando ganho
0200400600800
10001200140016001800
J F M A M J J A S O N D
Figura 9. Produção de Matéria Seca do campo nativo em Bagé-RS, 1985-1989
kg/ha
Máximo Média Mínimo
Figura 10. Percentagem de Proteína do campo nativo em Bagé-RS, 1985-1989
02468
1012141618
J F M A M J J A S O N D
Percentagem
Máximo Média Mínimo
Figura 11. Digestibilidade “in vitro”do campo nativo em Bagé-RS, 1985-1989
01020304050607080
J F M A M J J A S O N D
Percentagem
Máximo Média Mínimo
Figura 12. Comparação do ganho de peso de animais em campo nativo, simulado para três anos, em Bagé-RS
150
170
190
210
230
250
270
290
310
330
01/jan 29/jan 26/fev 26/mar 23/abr 21/mai 18/jun 16/jul 13/ago 10/set 08/out 05/nov 03/dez 31/dez
1986 1987 1988