Emilio Garcia Rosello, Dpt. Linguaxes e Sist. Informáticos, Univ. De Vigo

Rosa Barciela Fernández, Dpt. Ecoloxía e Bioloxía animal, Univ. De Vigo

Emilio Fernández Suárez, Dpt. Ecoloxía e Bioloxía animal, Univ. De Vigo

INSTITUCIÓN: UNIVERSIDADE DE VIGO

Emilio García Roselló, Dpt. Linguaxes e Sistemas Informáticos, Univ. De Vigo

Rosa Barciela Fernández, Dpt. Ecoloxía e Bioloxía animal, Univ. De Vigo

Emilio Fernández Suarez, Dpt. Ecoloxía e Bioloxía animal, Univ. De Vigo

Tipo de traballo: Comunicación + demostración de software

1. RESUMO

Emilio Garcia Rosello, Dpt. Linguaxes e Sist. Informáticos, Univ. De Vigo

Rosa Barciela Fernández, Dpt. Ecoloxía e Bioloxía animal, Univ. De Vigo

Emilio Fernández Suárez, Dpt. Ecoloxía e Bioloxía animal, Univ. De Vigo

1. Introducción

El desarrollo de modelos matemáticos es una aproximación ampliamente utilizada con el fin de analizar, comprender y predecir el funcionamiento de cualquier sistema en función de las condiciones que rigen su dinámica. En las últimas décadas, el nivel de desarrollo de estos modelos ha evolucionado de forma paralela al nivel de conocimiento de los procesos que los rigen y sobre todo, han alcanzado una gran popularidad en disciplinas tales como la biología, la ecología, la física, la química y la economía.

Debido al creciente interés en el desarrollo de este tipo de modelos se planteó la realización de un software orientado al modelado práctico en el campo de la ecología, aunque potencialmente aplicable a cualquier otra disciplina. Dada la facilidad de manejo del software desarrollado, esta herramienta no se encuentra exclusivamente limitada al uso científico sino que también puede ser utilizada en el desarrollo de prácticas de modelado integradas en cursos avanzados de licenciatura, puesto que no es necesario tener experiencia previa en el campo de la informática.

La herramienta, que denominaremos Model-Lab, nació orientada a la realización de prácticas de modelado ecológico en la licenciatura de Ciencias del mar. Esta necesidad surge del hecho de que en las últimas décadas, el nivel de conocimiento sobre los procesos ecológicos que suceden en el medio marino ha avanzado notablemente, y paralelo a éste ha surgido el interés por el desarrollo de modelos matemáticos como herramienta para describir y predecir el efecto de los cambios ambientales sobre, por ejemplo, las concentraciones y flujos de elementos biogeoquímicamente importantes en el océano, especialmente el carbono (Evans y Fasham, 1993). Son numerosos los modelos construidos con la finalidad de analizar la dinámica del sistema planctónico en el océano. A menudo, los sistemas planctónicos se describen mediante modelos conceptuales de compartimentos, donde cada uno de estos compartimentos representa un nivel trófico o un grupo taxonómico y las interacciones entre ellos se expresan mediante los flujos establecidos entre los mismos (Odum, 1985). Existen precedentes en el desarrollo de software dedicado al modelado de procesos ecológicos tanto a nivel científico y de investigación, por ejemplo el paquete Ecowin (Ferreira, 1995) como a nivel académico (Ewell, 1989).

Por otro lado, y dado el extensivo uso de modelos matemáticos en esta y otras ramas de la ciencia, como la física, la química, etc..., existen también algunas herramientas de modelado más o menos polivalentes, como StelaÔ o Simulink-MatlabÔ .

Model-Lab se podría encuadrar como una herramienta de modelado polivalente, especialmente pensada para resultar sencilla de utilizar, y útil tanto en el campo académico como investigador.

 

2. Objetivos

• Desarrollar una herramienta de modelado de fácil manejo para estudiantes o investigadores sin conocimientos de programación de ordenadores.
• Dicha herramienta deberá permitir cubrir de forma efectiva las etapas y metodología o fases típicas de desarrollo de un modelo matremático.

1. Características o propiedades de Model-Lab

1. Identificación de los componentes del sistema.

1. Fuentes

2. Elementos de proceso

Representarán todo elemento del modelo involucrado en algún proceso de almacenamiento o transformación, por ejemplo, un organismo vivo o un reactor químico.

3. Módulos

1. Inclusion de estos componentes en una jerarquia logica

Esta fase será cubierta con la inclusión en el diseño del modelo de módulos que permitan jerarquizar el diseño, del modo explicado anteriormente.

 

2. Determinacion de las respuestas fundamentales de los componentes a su entorno y a otros componentes.

Esta fase supondrá la introdución de la funcionalidad que rige el comportamiento de cada componente dentro del modelo, lo que se hace mediante la definición de los parámetros y ecuaciones como parte de cada uno de los componentes. Cada componente puede contener cualquier número de parámetros y ecuaciones. Cualquier variable perteneciente a un componente puede ser utilizada como parte de una ecuación de otro componente si en el modelo conceptual se ha establecido relación entre ambos y si dicha variable se ha declarado como visible desde otros componentes del modelo. Esta última característica permite la ocultación de variables que deben ser internas a un componente impidiendo el acceso desde otros.

 

3. Definir los estados en el que los componentes (objetos) pueden existir y como los estados pueden cambiar.

Esta fase estaría cubierta parcialmente por la definición de las ecuaciones, aunque no se soporta la creación o destrucción dinámica de componentes.

 

4. Determinar como y cuando se comunican los componentes entre sí.

Esta fase se cubre parcialmente con la implementación de las ecuaciones y con la ya descrita la posibilidad de incluir las variables de unos componentes dentro de las ecuaciones que rigen el funcionamiento de los otros componentes.

 

5. Codificación del modelo en un lenguaje de ordenador.

Esta fase se obvia puesto que una vez diseñado el modelo e incluidas las ecuaciones, la herramienta ya es capaz de evaluar numéricamente la respuesta funcional del modelo sin necesidad de ningún tipo de codificación adicional.

 

Tras estas fases que conducen al dieño de un modelo, podríamos añadir las siguentes fases, que también se cubren en buena parte con nuestra herramienta:

 

6. Evaluación numérica del modelo

Model-Lab realiza una interpretación matemática de las ecuaciones introducidas de forma iterativa permitiendo obtener así una salida numérica de la evolución temporal del modelo.

También se proporciona una salida gráfica que permite observar de forma más rápida y efectiva el comportamiento de las variables del modelo.

 

7. Ajuste de los parámetros del modelo.

A menudo en un modelo se han de realizar variaciones de distintos párametros para conseguir un mejor ajuste de la respuesta del modelo. Para facilitar esta tarea se dispone de una pantalla que permite acceder directamente a todos los parámetros definidos dentro de los componentes del modelo, en vez de tener que localizarlos a través de los componentes.

Para facilitar la evaluación de los cambios producidos en el modelo como respuesta a la modificación de algún parámetro, se permite la comparación de datos históricos con los datos actuales.

 

8. Validación del modelo con datos reales.

• Por un lado se pretendía una herramienta útil para la docencia, especialmente a nivel universitario, así que deberá primar la sencillez, la facilidad de uso y la orientación didáctica, pensando en alumnos de ramas no tecnológicas y que por ello no tendrán seguramente conocimientos especialmente profundos de informática.

• Por otro lado, debía conseguirse una herramienta suficientemente potente como para poder construir modelos reales relativamente complejos, de forma que pudiera resultar útil en tareas de investigación; esto implica sobre todo una alta flexibilidad de los modelos que se puedan construir.

• Deberá ofrecer una interfaz gráfica para diseñar el modelo creando componentes que se podrán interconectar. Esto permitirá implementar el diseño conceptual del modelo de forma visual.
• Se podrán implementar componentes que se subdividan a su vez en otros. Un modelo podrá pues presentar una estructura en forma de árbol. Se soporta de esta forma la definición de una entidad que se subdivide en otras entidades o elementos a un nivel de detalle más bajo.
• Cada uno de estos componentes contendrá variables o constantes. Las variables tendrán una ecuación asociada que determina su funcionamiento. En estas ecuaciones podrán incluirse variables de otros componentes que estén conectados al actual, representando así los flujos entre ellos.
• Deberá poderse incluir datos procedentes de fuentes externas (ficheros).
• La herramienta llevará a cabo una evaluación de las ecuaciones introducidas de forma iterativa, obteniendo así series temporales de datos.
• Deberá poder visualizarse la salida de los datos en formato gráfico o numérico.
• Para el análisis de sensibilidad del modelo, será interesante poder comparar datos procedentes de distintas evaluaciones del modelo, es decir, deberá poder almacenar datos históricos. También será útil poder realizar análisis estadísticos sencillos.

• El módulo de diseño del modelo.
• El módulo de evaluación del modelo.
• El módulo de salida de datos.

1. Módulo de diseño.

• Constantes o parámetros: son aquellas a las que el usuario asocia un valor que no se va a modificar a lo largo de la ejecución del modelo.
• Variables definidas por una ecuaciones matemática, que debe ser evaluada en cada iteración del modelo. El modelo permite introducir un valor inicial para estas variables para permitir la evaluación de expresiones del tipo X_t+1=f(X _t).
• Constantes calculadas: son variables definidas por una expresión pero que sólo ha de evaluarse en la primera iteración del modelo, permaneciendo su valor constante a partir de ese momento.

• Componente SISTEMA: puede ser accedido desde todos los demás componentes del modelo, resultando útil por ejemplo para definir constantes o variables que deban ser accedidas desde cualquier componente del modelo. Como Model-Lab se orienta a modelos temporales, por defecto el componente tiene definida una variable de nombre Tiempo, definida simplemente como Tiempo=Tiempo+1, partiendo de 0, aunque puede ser modificada esta definición por el usuario.
• Componente FICHEROS: es el que permite acceder a ficheros de datos externos al modelo.
• Componente CONDICIONES_STOP: este componente, al contrario que los anteriores, tiene acceso a todos los demás componentes del modelo Las ecuaciones que se introduzcan dentro de este componente son evaluadas por el sistema, y si devuelven un valor distinto de 0, se detienen la evaluación del modelo. Se pueden introducir todas las condiciones que se desee. Cuando cualquiera de ellas se cumple, el sistema presenta un mensaje de aviso, permitiendo al usuario detener el modelo, continuar, o continuar pero además desactivando esta condición de parada de forma que no vuelva a ser evaluada.

1. El módulo de evaluación del modelo.

Este módulo es el encargado de evaluar matemáticamente el modelo y de obtener resultados numéricos a partir de las ecuaciones que lo componen. Su lógica es relativamente sencilla: evalúa cada componente, y dentro de cada componente, cada una de las ecuaciones de éste. Una vez acaba de evaluar todos los componentes del modelo, si no se cumple ninguna de las condiciones de parada, vuelve a empezar de nuevo, iterando de esta forma el modelo hasta que se cumpla una condición de parada (el usuario también puede detener el proceso a voluntad).

 

2. El módulo de salida de datos.

1. CONCLUSIONES

El desarrollo de este tipo de software presenta grandes ventajas en términos de construccion de modelos, extensibilidad de los mismos y adaptación a todo tipo de circunstancias. La primera de ellas está en el apoyo que proporciona en el modelado conceptual y en la facilidad para describir comportamientos tanto a nivel individual como jerárquico, a un mínimo coste en términos de diseño y sin necesidad de programación. Cada uno de los compartimentos se construye a medida del propio usuario y el enfoque del modelo puede modificarse simplemente añadiendo o adaptando los diferentes objetos de un modelo básico.

Por tanto, este tipo de herramientas permite diversificar las distintas fuentes de los procesos de conocimiento involucrados en el modelado de ecosistemas reales, procesos que, por naturaleza, deben ser interdisciplinares.

Además, ha demostrado ser una herramienta de gran utilidad en el ámbito académico, para facilitar la comprensión y la realización de prácticas por parte de los estudiantes de ciencias relacionadas con la biología y la ecología, disciplinas éstas donde está introduciéndose la modelización de sistemas como un conocimiento necesario, pero que hasta el momento adolece de herramientas útiles y asequibles para la realización de prácticas que ofrezcan a los estudiantes la posibilidad de conocer de forma más directa qué es y como funciona un modelo.

Gracias a la posibilidad de jerarquizar su construcción, se salva de forma bastante eficaz la complejidad que alcanzaría un modelo si debiera construirse definiendo todos sus componentes a un mismo nivel.

 

2. Agradecimientos