Considerando el cambio climático en un modelo de producción forestal

Ingeniera Civil IndustrialEl cambio climático puede impactar sustancialmente en el sector forestal, existen diversos estudios que demuestran que los inviernos serán más cálidos y las temporadas secas aumentarán. El objetivo de este proyecto es elaborar un método que permita incluir el factor del calentamiento global en las decisiones de producción forestal. Esto a partir de un trabajo anterior, el cual concluye que agregar incertidumbre en estos modelos aumenta el beneficio esperado a través de la inclusión de 32 escenarios climáticos, agrupados en un árbol de escenarios. El aporte de este trabajo será especificar hasta qué punto es provechoso seguir aumentando los escenarios considerados. La complejidad del problema viene dada por la cantidad de datos a utilizar, ya que al aumentar el tamaño del árbol de escenarios, los tiempos de resolución incrementan considerablemente, esto ya que los escenarios comparten etapas, que deben tener valores comunes para las variables de decisión. Así, se obtiene un plan contingente, condicional a lo que ocurra en cada etapa, teniendo siempre la mejor respuesta. La metodología considera generar los escenarios de clima basado en predicciones ya hechas en distintas estaciones meteorológicas de Portugal, país donde está ubicada la zona de estudio. Luego, se busca construir un modelo de programación lineal, donde la decisión corresponde a qué áreas de un bosque talar en cada periodo. Se busca maximizar los beneficios obtenidos según los precios que corresponden a cada escenario. Para llegar a una solución con una gran cantidad de escenarios, será necesario utilizar un algoritmo que permita simplificar la resolución, en este caso Progressive Hedging, cuyo principio es resolver a través de la descomposición por escenarios. Se estudian mejoras al algoritmo, además de opciones de reducción y agrupación de escenarios, para mejorar la eficiencia del mismo. Los resultados obtenidos indican que la utilización de Progressive Hedging ofrece una eficiencia superior para instancias de gran tamaño. Esto a partir de las instancias mayores a los 300 escenarios, y además se concluye que el número óptimo de escenarios a considerar rodea los 650, en dicho punto el costo adicional para general la solución no se ve justificado, ya que la calidad de la misma no aumenta significativamente. Por otra parte, la técnica de clustering para la reducción de escenarios resultó efectiva para mejorar aún más los tiempos de resolución, considerando su correspondiente pérdida en la calidad de la solución