Dare un esempio applicativo di un modello ecosistemico della gestione del parco Parco Nazionale del Sagarmatha (Nepal), e dei passaggi logici/metodologici/modellistici di un progetto di ricerca integrato.
Lo sviluppo di una metodologia e di strumenti a supporto della gestione di aree protette d’alta quota nella regione asiatica, utilizzando come caso di studio i seguenti t re parchi: il Sagarmatha National Park and Buffer Zone (SNPBZ) – Nepal, il Central Karakorum National Park (CKNP) – Pakistan e il Quomolongma Nature Preserve (QNP) – Cina.
PARTECIPANTI AL PROGETTO:
Rispetto a un sempre più diffuso utilizzo della modellistica socio-ecosistemica, in letteratura poca attenzione è stata data al processo comunicativo tra modellisti, ricercatori e stakeholder locali: processo necessario per assicurare che gli sforzi di ricerca diventino uno strumento utile per la gestione delle aree protette.
Pertanto si è cercato di accoppiare la modellistica socio-ecosistemica (hard-system) e il processo partecipativo (soft-system).
Ognuno delle metodologie ha adottato gli specifici elementi implementativi, scegliendo quelli che meglio si adattavano per gli obiettivi di “knowledge transfer” del progetto.
Il software CMap permette di costruire in maniera molto semplice ed intuitiva delle mappe concettuali dei modelli (figura1).
Il software Simile permette la traduzione delle mappe concettuali in modelli quantitativi capaci quindi di generare degli scenari di simulazioni (figura 2 ).
Il sistema WIKI permette di gestire la comunicazione di diversi utenti, in cui tutti possono modificare/aggiungere/costruire le informazioni, il piu grande esempi di sistema wiki e’ l’enciclopedia Wikipedia (figura 1).
Il sistema Google docs permette di condividere file di testo, banche dati, fogli elettronici in maniera efficiente e centralizzata (figura 2).
1) Analisi dei cambiamenti socio-ecologici avvenuti nel passato
2) Identificazione di possibili scenari futuri basati:
La fase di modellizzazione qualitativa raccoglie la conoscenza dei ricercatori e degli stakeholder locali delle dinamiche socio-ecologiche del Parco, cercando di riassumerle in modo schematico attraverso un’identificazione grafica del processo e delle differenti politiche in grado di modificarne gli impatti. La figura mostra il livello di interazione e complessità di informazioni delle mappe concettuali per i diversi sottomodelli considerati.
La fase di modellizzazione quantitativa, definisce per ogni Cmap un modello in Simile, capace di simulare il processo analizzato.
Il modello quantitativo (nero, pronto per essere compilato) con gli elementi e relazioni funzionali matematiche definite
Esempi di simulazioni del modello, fase necessaria per capire e testare il comportamento del modello
Una volta ottenuto il modello di Simile “nero” (cioe’ capace di essere compilato e fare le simulazioni), la fase successiva e’ stata quella di cercare i dati per inizializzare e parametrizzare il modello. La tabella riporta alcuni dei tipi di dati necessari per ogni elemento di Simile e alcune informazioni aggiuntive su dove sono stati reperiti i dati.
Dati per SIMILE
Informazione sui dati
MODELLO PER GESTIONE DEI RIFIUTI SOLIDI
Scenario: differente ripartizione dei rifiuti per tipologia di trattamento
Condizioni iniziali:
Rifiuti gestiti:
MODELLO PER LA GESTIONE ENERGETICA
Scenario: Incremento dell’efficienza della rete di distribuzione elettrica
Condizioni iniziali:
MODELLO PER LA GESTIONE DELL’INQUINAMENTO DELL’ARIA NELLE ABITAZIONI
Scenario: Incremento dell’efficienza dei sistemi di ventilazione
Condizioni iniziali:
MODELLO PER LA GESTIONE DEI FLUSSI TURISTICI
Scenario: Differente distribuzione temporale degli ingressi turistici nel Parco
Condizioni iniziali:
Prossimamente sarà necessario:
2. Introduzione alla modellistica
4. Il software di sistemi dinamici SIMILE
5. Introduzione agli errori numerici
6. Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie (ode)
7. Modularità
8. Errori nel processo di modellistica
9. Dinamica di popolazione isolata
11. Interazione tra popolazione
13. Introduzione ai modelli di catene alimentari
14. Modelli Suscettibili - Infetti - Rimossi (SIR)
15. Introduzione a modelli spazio/tempo
16. Modelli integrati di simulazione
17. Introduzione a modelli individual-based (IBM)
18. Un confronto tra individual-based model and community model
19. Un esempio di IBM: un modello energetico/decisionale del barbag...