Teoría de sistemas en Ciencias de la Tierra

Como ya sabemos, el medio ambiente incluye un conjunto diverso de elementos que lo componen (abióticos y bióticos) y las relaciones que se establecen entre ellos. Por este motivo, un estudio centrado en los componentes por separado puede no ser suficiente para su comprensión y lo más adecuado es recurrir a una visión global del medio ambiente mediante el denominado enfoque holístico.

Enfoque holístico para estudiar el medio ambiente

Tradicionalmente la ciencia ha planteado el estudio de los problemas desde un punto de vista reduccionista, dividiendo el objeto de estudio en sus partes más sencillas y observándolas de forma individual. Sin embargo, esta forma de plantear el estudio es inútil cuando el problema que se quiere estudiar es muy complejo, un sistema en el que existan importantes relaciones entre los elementos que lo forman.

La teoría general de sistemas permite plantear la observación científica del medio ambiente desde el denominado enfoque holístico, que proporciona una visión amplia y global, estudiando el sistema como un conjunto complejo de componentes y sus relaciones. Aunque el enfoque reduccionista puede ser útil para obtener conocimiento sobre un determinado elemento aislado, el enfoque holístico es más apropiado para estudiar sistemas complejos como el medio ambiente, donde el total es mucho más que la suma de sus componentes.

Principios de la teoría general de sistemas

Un sistema es un conjunto de componentes que interaccionan y establecen relaciones entre sí, de manera que las modificaciones que sufra uno de ellos afecta al resto de los componentes y al sistema en su totalidad.

Como hemos visto anteriormente, el medio ambiente es un sistema complejo donde sus componentes establecen fuertes relaciones entre sí. La totalidad es más que la suma de las partes y las propiedades del conjunto no se pueden atribuir a la suma de las propiedades individuales de los componentes. Por tanto, es necesario recurrir al enfoque holístico para estudiarlo.

Efecto mariposa

Una consecuencia de lo anterior es que resulta difícil predecir el comportamiento de sistemas complejos, donde pequeñas variaciones en alguno de los componentes pueden producir efectos a gran escala que afecten al sistema en su totalidad. A este fenómeno se le denomina efecto mariposa y se ilustra con la metáfora de una mariposa que al batir sus alas provoca un huracán al otro lado del planeta. De este modo, una pequeña alteración en el medio ambiente puede tener consecuencias a escala global.

Tipos de sistemas

tipos de sistemas

Los sistemas complejos pueden dividirse en otros sistemas más sencillos y éstos a su vez, en otros más sencillos todavía. El nivel de detalle dependerá de la información que se quiera obtener en el estudio.

Los sistemas se clasifican según los intercambios de materia y energía que se producen entre el sistema y sus alrededores en:

  • Sistemas abiertos: intercambian energía y materia.
  • Sistemas cerrados: intercambian energía pero no materia.
  • Sistemas aislados: no intercambian ni energía ni materia.

En el mundo real, la gran mayoría de los sistemas son abiertos, pero puede ser interesante en ocasiones considerarlos como sistemas cerrados o aislados para simplificar su estudio.

Además, los sistemas también se pueden clasificar según su evolución en el tiempo y se dividen entre:

  • Sistemas estáticos: sus propiedades, componentes y relaciones no cambian con el tiempo.
  • Sistemas dinámicos: sus propiedades, componentes y relaciones cambian con el tiempo.

Modelos simplificados para estudiar sistemas complejos

Para simplificar la realidad y facilitar su estudio es frecuente recurrir al uso de modelos. Los modelos son versiones reducidas de sistemas complejos y dependiendo de cómo se plantee el modelo (de las simplificaciones que proponga) se obtendrá una información u otra.

Los modelos simulan la realidad, pero no lo son. Un buen modelo permite estudiar el sistema que representa y predecir su comportamiento. Además, son útiles para experimentar con situaciones que no podrían llevarse a cabo en la realidad. Sin embargo, los modelos siempre se van a diferenciar del sistema real en mayor o menor medida, al ser simplificaciones del mismo.

Modelos de caja negra y caja blanca

modelos de caja

Para estudiar los sistemas se utilizan mayoritariamente dos tipos de modelos, conocidos como modelos de caja negra y de caja blanca.

  • Modelo de caja negra: Sólo se estudian las entradas y salidas de materia, energía e información.
  • Modelo de caja blanca: Se estudian tanto las entradas y salidas de materia, energía e información como los componentes del sistema y sus interacciones.

Para elaborar un modelo simplificado a partir de un sistema complejo se determina cuáles son sus componentes, cuáles son las interacciones que establecen y si existen subsistemas. Dependiendo de la información que se quiera obtener, se escogen los componentes a incluir en el modelo y qué variables se van a estudiar, descartando el resto para reducir la complejidad. A continuación, se establecen las relaciones causa-efecto entre los componentes e interacciones del sistema mediante el uso de diagramas causales. Finalmente, se valida el modelo comprobando si es capaz de simular la realidad y hacer predicciones sobre el comportamiento del sistema que representa.

Diagramas causales

Los diagramas causales representan las relaciones causa-efecto que se establecen entre las variables de un sistema y son útiles para estudiar cómo se regula el sistema. Las relaciones pueden ser de dos tipos: simples (positivas, negativas, encadenadas) o complejas (bucles de retroalimentación).

Las relaciones causa-efecto simples indican la influencia directa de una variable sobre otra y pueden ser:

  • Positivas o directas (+): El aumento de una variable implica el aumento de la otra, o viceversa.
  • Negativas o inversas (-): El aumento de una variable implica la disminución de la otra, o viceversa.
  • Encadenadas: Se dan cuando se relacionan más de dos variables. Si el número de relaciones negativas es par, la relación resultante (entre la primera y la última variable) es positiva. Si el número de relaciones negativas es impar, entonces la relación resultante es negativa.

Las relaciones causa-efecto complejas, también denominadas bucles de retroalimentación, indican que las acciones de una variable sobre otra provocan que, a su vez, ésta actúe sobre la primera. Es decir, una variable se altera como consecuencia de sus propias acciones. Los bucles de retroalimentación pueden ser:

  • Positivos: El cambio de una variable en un sentido (positivo o negativo) produce un cambio sobre otra variable en el mismo sentido y ésta, a su vez, actúa sobre la primera de la misma forma. Se produce un refuerzo positivo sobre el proceso inicial y suelen estar asociados a procesos de crecimiento.

  • Negativos: El cambio de una variable en un sentido (positivo o negativo) produce un cambio sobre otra variable en el mismo sentido y ésta, a su vez, actúa sobre la primera en el sentido opuesto. Se produce una regulación del proceso inicial llegando a un estado de equilibrio dinámico (sistemas homeostáticos).

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Oleh

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