Modelamiento Basado en Agentes para entender el impacto del cambio en la cobertura de la tierra : revisión de alcance y análisis de contextos de uso relevantes para Colombia
Date
2024-01-23Authors
Otalora Low, MartinPublisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Estudios Ambientales y Rurales
Program
Maestría en Conservación y Uso de Biodiversidad
Obtained title
Magíster en Conservación y Uso de la Biodiversidad
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
Metadata
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English Title
Agent-Based Modeling to Understand the Impact of Land Cover Change: Scoping Review and Analysis of Use Contexts Relevant to ColombiaResumen
Colombia es un país que presenta altas tasas de deforestación, busca activamente estrategias para monitorear, comprender y reducir este fenómeno. Entre los métodos disponibles para comprender los impactos del cambio de coberturas, se encuentra el modelamiento basado en agentes (ABM), una herramienta computacional que permite modelar a escala local o individual y comprender dinámicas en escalas regionales (bottom-up) como la deforestación o urbanización. El ABM resulta pertinente para comprender los cambios en la cobertura de la tierra, ya que facilita la representación de decisiones individuales, motores de cambio locales e impactos sobre las coberturas, contribuyendo a la toma de decisiones. Este trabajo de grado tiene como objetivo analizar el uso del ABM como una herramienta para entender el cambio de cobertura de la tierra y proponer su aplicación en Colombia, a través de una revisión de alcance, la cual es útil para clarificar conceptos, comprender una conducta de investigación o entender la transcendencia de la literatura. Para ello se analizó la literatura publicada en las bases de datos Scopus y Web of Science desde el año 2000 hasta junio de 2023, obtenida a partir de una ecuación de búsqueda resultando en la selección de 94 artículos tras una depuración de duplicados y artículos que no fueran pertinentes. A través de la revisión, se observó una diversificación en las variables implementadas en los estudios. Mientras que en la década de 2000 predominaban variables de tipo biológico o ambiental, en la década del 2010 se encontraron variables de índole social, ambiental, biológica y económica, evidenciando cambios en los enfoques de investigación. No obstante, desde 2019 hasta junio de 2023, se notó una disminución en artículos con variables biológicas. También, se identificó un cambio en la tendencia de los propósitos, donde "Explicar" pasó de ser predominante a combinarse con "Demostrar tradeoff" y "Guiar el diálogo político", indicando una evolución en las metas de las investigaciones.
En cuanto a las limitaciones, se destacó que aproximadamente el 19% de los artículos reconocen la imposibilidad de integrar algunas variables, el 12% señala la falta de interacción con la comunidad y el 14% no reconoce limitaciones en sus modelos, revelando la necesidad de una evaluación más realista y robusta.
Finalmente, se identificó el uso del ABM en diversos contextos donde los investigadores fomentan su implementación para resolver problemas similares. Esto, siendo una guía valiosa para Colombia, dado que la implementación del ABM en este país es baja, a pesar de su utilidad para abordar la diversidad biológica y cultural. En conclusión, se destaca un cambio en los propósitos y variables de las investigaciones, subrayando el ABM como una herramienta versátil para integrar datos empíricos y de campo con datos históricos, ambientales y políticos. Este enfoque interdisciplinario y colaborativo busca la co-creación de soluciones con las comunidades locales.
Abstract
Colombia is a country with high rates of deforestation, and is actively seeking strategies to monitor, understand and reduce it. Among the methods available to understand the impacts of cover change there is agent-based modeling (ABM), a computational tool that allows modeling at the local or individual scale and understanding dynamics at regional scales (bottom-up) such as deforestation or urbanization. ABM is relevant to understanding land cover changes, as it facilitates the representation of individual decisions, local drivers and impacts on land cover, contributing to decision-making. This thesis aims to analyze the use of ABM as a tool to understand land cover change and propose its application in Colombia, through a scoping review, which is useful to clarify concepts, understand research conduct or understand the transcendence of literature. To this end, the literature published in the Scopus and Web of Science databases from 2000 to June 2023 was analyzed, obtained from a research equation resulting in the selection of 94 articles after a purge of duplicates and articles that were not relevant. Through the review, a diversification in the variables implemented in the studies was observed. While in the 2000s biological or environmental variables predominated, in the 2010s social, environmental, biological, and economic variables were found, evidencing changes in research approaches. However, from 2019 to June 2023, a decrease in articles with biological variables was noted. Also, a change in the trend of the purposes was identified, where "Explain" went from being predominant to being combined with "Demonstrate tradeoff" and "Guide the political dialogue", indicating an evolution in the goals of the investigations.
Regarding the limitations, it was highlighted that approximately 19% of the articles recognize the impossibility of integrating some variables, 12% point to the lack of interaction with the community and 14% do not recognize limitations in their models, revealing the need for a more realistic and robust evaluation.
Finally, the use of ABM was identified in various contexts where researchers encourage its implementation to solve similar problems. This is a valuable guide for Colombia, given that the implementation of ABM in this country is low, despite its usefulness in addressing biological and cultural diversity. In conclusion, a change in the purposes and variables of research is noted, emphasizing ABM as a versatile tool to integrate empirical and field data with historical, environmental, and political data. This interdisciplinary and collaborative approach seeks to co-create solutions with local communities.
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