El enfoque sistémico en el análisis de la producción animal ... - Inia

50 R. RUIZ, L.M. OREGUI
– Generar cantidades ingentes de resultados y datos en poco tiempo.
– Su construcción obliga al propio investigador a hacer un estudio objetivo del sistema.
Considerando todos estos puntos, habría que separar lo que es la modelización de un
sistema de producción expresado en términos de relación entre los subsistemas que lo integran
(ej. subsistema biológico, operador, de decisión, de información, etc.), de lo que es
el modelo de cada uno de estos componentes. Por otro lado, si bien resulta complicada la
aplicación de un modelo determinado a condiciones diferentes a aquellas bajo las que fue
diseñado, sí deben ser extrapolables tanto la metodología empleada en su elaboración
como los modelos nucleares que lo constituyen.
Por eso, a la hora de construir un modelo de un sistema de producción animal, hay
que tratar de que cumpla los siguientes requisitos:
– Bajar al nivel de funcionamiento básico (ej.: lactación, fotosíntesis, etc.).
– Ser lo más genérico posible para permitir que sea fácilmente extrapolable de las
condiciones para las que se ha elaborado a otras que, en principio, son diferentes.
– Tener estructura modular, de manera que en ausencia de datos relativos a uno de los
subsistemas, cada modelo pueda trabajar independientemente y se pueda seguir empleando
para el estudio de las relaciones entre el resto de componentes.
– Sencillez de empleo, para lo cual deberá funcionar con variables fáciles de recoger
y que estén disponibles.
Tipos de modelos
En primer lugar, hay que tener en cuenta los modelos empíricos, que son los elaborados
a partir de la observación de las características particulares de un sistema concreto
(Geisler et al., 1979; White et al., 1983). Por ello, su utilidad es limitada a la hora de hacerlos
extensibles a otras condiciones (Dent et al., 1994).
Si lo que se pretende es que los modelos desarrollados puedan ser válidos para situaciones
diferentes a las que han permitido su construcción, habrá que decantarse por la elaboración
de modelos mecanicistas (Beever et al., 1991), es decir, aquellos que bajan a los
fundamentos biológicos y físico-químicos básicos del sistema y que, por tanto, son comunes
a la generalidad (ej.: fotosíntesis en un modelo de producción forrajera, lactación en
un sistema de producción lechera, etc.).
Son modelos deterministas los que a partir de un grupo de variables elaboran una serie
de predicciones que se pueden entender como definitivas (Bernués et al., 1995). Han
sido muy empleados para describir el metabolismo animal en diferentes estados fisiológicos
(Arnold et al., 1977; Vera et al., 1977), el crecimiento de la hierba en modelos de producción
de pasto (Doyle et al., 1989), o incluso para simular el proceso de pastoreo (Sibbald
et al., 1979). El empleo de este tipo de modelos es útil para adquirir un mayor conocimiento
acerca del sistema en estudio, aunque hay que tener muy en cuenta a la hora de
analizar los resultados la posibilidad de que las estimaciones resultantes estén sesgadas
(Cacho et al., 1995), pues en ese tipo de enfoques no se considera el efecto de otro tipo de
variables cuya acción no es del todo predecible.
En este sentido, se conoce como modelos estocásticos los que introducen elementos
de incertidumbre y de aleatoriedad en el comportamiento del sistema. Este hecho se suele