¿Cómo tomar mejores decisiones en el sector forestal?

Investigadores de la Universidad Noruega de Ciencias de la Vida (NMBU) exploraron las posibilidades de introducir el riesgo en los modelos del sector forestal (FSM). Han encontrado un procedimiento paso a paso, que tiene un objetivo principal:
Ayudar a los responsables de la toma de decisiones a facilitar su trabajo.


Investigadores de Noruega encontraron que para incorporar el riesgo en los FSM, la teoría de conjuntos difusos y las técnicas de optimización robustas parecen nuevos enfoques prometedores, junto con métodos que ya están en uso, como la simulación de Monte Carlo y, en particular, el escenario y el análisis de sensibilidad.

Los investigadores propusieron un procedimiento escalonado que combinaba optimización determinista, análisis de sensibilidad, simulación de Monte Carlo y análisis de escenarios, con el fin de lograr un objetivo principal:

Ayudar a los responsables en la toma de decisiones a facilitar sus organizaciones.

El uso de modelos del sector forestal (FSM), que incluyen la selvicultura, las industrias forestales y las interacciones de mercado entre ellas, ha aumentado fuertemente en la última década. Casi todos los FSM comparten la característica común de ser deterministas, es decir, los riesgos o las incertidumbres no se consideran explícitamente. Los modelos determinísticos son “intentos de primer paso” en el modelado de la evaluación y, a menudo, carecen de descripciones cuantitativas del riesgo, importantes para la toma de decisiones.

Puede acceder al artículo completo a través del siguiente enlace: Incorporating risk in forest sector modeling – state of the art and promising paths for future research

Está activada la opción de hasta 50 descargas del artículo de forma gratuita. Si hay algún problema, se puede contactar a su autor Rafal Chudy por correo: rafal@forest-monitor.com


Fuente: Incorporating risk in forest sector modeling – state of the art and promising paths for future research Rafal P. Chudy, Hanne K. Sjølie & Birger Solberg

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