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System Dynamics System Dynamics is one approach to modeling the dynamics of complex systems such as population, ecological and economic systems, which usually interact strongly with each other. Systems Dynamics was founded in the early 1960s by Jay W. Forrester of the MIT Sloan School of Management with the establishment of the MIT System Dynamics Group. At that time, he began applying what he had learned about systems during his work in electrical engineering to everyday kinds of systems. What makes using System Dynamics different from other approaches to studying complex systems is the use of feedback loops. Stocks and flows are the basic building blocks of a System Dynamics model. They help describe how a system is connected by feedback loops which create the nonlinearity found so frequently in modern day problems. Computer software is used to simulate a system dynamics model of the situation being studied. Running "what if" simulations to test certain policies on such a model can greatly aid in understanding how the system changes over time.

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System Dynamics

System Dynamics is one approach to modeling the dynamics of complex systems such as population, ecological and economic systems, which usually interact strongly with each other.

Systems Dynamics was founded in the early 1960s by Jay W. Forrester of the MIT Sloan School of Management with the establishment of the MIT System Dynamics Group. At that time, he began applying what he had learned about systems during his work in electrical engineering to everyday kinds of systems.

What makes using System Dynamics different from other approaches to studying complex systems is the use of feedback loops. Stocks and flows are the basic building blocks of a System Dynamics model. They help describe how a system is connected by feedback loops which create the nonlinearity found so frequently in modern day problems.

Computer software is used to simulate a system dynamics model of the situation being studied. Running "what if" simulations to test certain policies on such a model can greatly aid in understanding how the system changes over time.

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USO DE MODELOS INTEGRADOS

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"modelo é um sistema de representação intencionalmente empobrecido e

simplificado da realidade".

 MONTMOLLIN (1978)

“modelo é uma abstração da realidade e que, portanto, assim deve ser

tratado. Porém, permite através de seus resultados inferirmos sobre o

mundo real que estamos simulando. “

SILVEIRA & QUADROS (2006)

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Histórico

- Avanço da informática

- Modelos em sistemas de produção: (Jones, 1997)

- Antes 1950: Contabilidade - Entre 50 e 60: programação linear (respostas das propriedades as políticas publicas (econômicas), redução de custos,etc) - Começo década 80: programação linear híbrida (simulação das interações entre os componentes de uma propriedade e considera decisões seqüências ao longo do tempo - mais realísticos) *ênfase em modelos de lavouras (comerciais), raros integram produção animal.

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Estes consideram que o produtor tem multi-objetivos a

serem alcançados e procuram maximizar lucro, fatores

ambientais, prioridades sociais do produtor, etc. Para isto

usam a metodologia de multi-objetivos proposta por

ROMERO & REHMAN (1989).

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Esta proposta continuava a apresentar certas deficiências:

- os modelos biológicos têm somente a função de gerar

dados para o programa de maximização;

- modificações nos resultados dos modelos biológicos são

obtidos a partir de manejos pré-concebidos;

- o modelo econômico é altamente afetado pelo manejo

biológico pré-escolhido.

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A integração de modelos socio-bio-econômicos deve

considerar que o produtor toma decisões muitas vezes

diferentes daquelas pré-concebidas inicialmente. Este fato

decorre de que o ambiente biológico e econômico vivido

pelo produtor a cada dia é resultante de ações praticadas por

ele em dias, semanas, meses ou anos anteriores (decisões) e

de outras, fora de seu controle direto, mas que irão

influenciar nas suas decisões.

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Portanto, podemos observar como ocorreu a evolução dos

modelos desde os simples (analise financeira) a modelos

complexos considerando culturas (crescimento, produção,

etc), animais, objetivos do tomador de decisão (produtor),

etc..

Fator determinante foi o avanço nas diversas áreas do

conhecimento (nutrição animal e da planta, solo,

reprodução, sanidade, economia, etc), mas principalmente

neste caso, da informática (computadores e programas).

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- Tipos de modelos:

Empíricos (local dependente)

Mecanisticos (princípios fisiológicos)

Mixtos

- Objetivos….CélulaÓrgãoSistemaAnimalRebanho….

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B A N C O D E D A D O S

Conhecimento Ordenado

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Utilizando os dados disponíveis foi desenvolvido a

metodologia de modelos integrados de decisão (MID) para

gerar cenários que permitam entender os complexos

sistemas socio-bio-econômicos da região sudoeste do

estado do Rio Grande do Sul, com ênfase naqueles que

envolvem o binômio bovinos de corte (as fases de

recria/terminação) - lavoura de arroz.

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ArgentinaUruguay

Brazil

NorthCamposRio de La Platagrassland

Figura 1. Campos do norte no ecossistema do Rio de La Plata.

Campos Norte

Campos do Rio de la Plata

Sistemas socio-bio-econômicos = Ecossistema

“...Diversos autores tem discutido ausência de arvores neste ecossistema... A situação do balanço negativo de água em parte do ano e solo com uma textura fina e com deficiência de aeração são condições que beneficiam as pastagens em relação as arvores...” Soriano, (1992). Rio de la Plata grassland. In: Ecosystems of the world. v. 8A. Amsterdam: Elservier Scientific publishing company. pp. 367‑407.

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Sub-modeloPlanta

Sub-modelo Animal

Fezes

Urina

Ingestão MassaSeleção Verde

M

antilho

Massa

verdeM

ineraisAgua

TemperaturaFotoperiodo

ChuvaVento

TemperaturaFotoperiodoIrradiação

TemperaturaChuvaVento

Sub-modelo Abiotico

Sub-modelo Solo

TemperaturaFotoperiodoIrradiação

Sub-modelo Arroz

Res

tev

a

Sub-modelo Econômico

-Preços

-Balanço

Animais:-Comprar/Vender-Suplementar-Mover animais

Econômica:-Empréstimo-Pagamento

Planta:-Cortar-Colher-Fogo

Solo:-Adubar-Irrigar

Sub- ModeloDecisão do Produtor

Figura 2. Modelo Integrado de Decisões (MID), modelos envolvidos.

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As informações usadas pelo produtor podem ser classificadas como

“natural” e “simuladas”:

Natural - são aquelas baseadas em experiências, informações e

conhecimento e que são adaptadas à novas circunstâncias para a

resolução de seus problemas.

Simuladas - são aquelas baseadas em dados científicos

quantitativos.

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Figura 3. Modelo Integrado de Decisão a nível de Propriedade

Projeções:

- Clima- Preços produtos/insumos

Decisão Natural (t=0)

- Atitudes- Objetivos

t=0

Variáveis (t=1)- Disponibilidade de Pasto - Rebanho:- Peso- Lotação- Balanço- N e P no solo- ….

t=1

Decisão Natural (t=1)

- Atitude- Objetivos

Variáveis (t=0)- Disponibilidade de Pasto - Rebanho:- Peso- Lotação- Balanço- N e P no solo- ….

Fusão

Inputs

Influência

Natural

Simulado

Decisão

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A operacionalização do Modelo Integrado de Decisões (MID), como pode ser percebido pelo exposto anteriormente passa por algumas etapas:

- reconhecimento dos sistemas praticados na região;- concepção teórica das vantagens e desvantagens dos sistemas;- desenvolvimento, adaptação ou validação de modelos biológicos e econômicos;- geração de dados e análise dos resultados.

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Os modelos envolvidos produzem resultados diários,

pois os mesmos simulam produções para o tempo de

um dia. Cada potreiro da propriedade simulada gera

saídas, como por exemplo: minerais e água no solo,

produção de matéria seca, peso dos animais, etc.

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Para testar a operacionalidade do enfoque

proposto, tomou-se, para simulação, a propriedade

rural de 100 hectares, com três potreiros e mesmas

condições econômicas e biológicas iniciais,

havendo uma diferença entre as duas situações: o

comportamento do produtor (informação “natural”),

PRODUTOR1 e PRODUTOR2.

PRODUTOR1 pode ser descrito como mais

“conservador”, enquanto PRODUTOR2 adota

algumas tecnologias.

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Mês

J F M A M J J A S O N D

Fazenda1 Intervalo decisão* 3 3 3 3 2 1 1 1 2 2 3 3

Mínimo peso p/ vendaanimais (kg)

460 460 460 460 460 460 460 450 450 450 460 460

Suplementa animais não não não não não não não não não não não não

Fertiliza potreiros não não não não não não não não não não não não

Diferimento não não não não não não não não não não não não

Venda do Arroz não não não não não sim sim não não não não não

Mínimo peso p/ compraanimais (kg)

250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250

Intervalo decisão* 3 3 3 3 2 1 1 1 2 2 3 3

Mínimo peso p/ vendaanimais (kg)

450 450 450 450 450 450 450 420 420 420 450 450

Suplementa animais não não não não sim sim sim sim não não não não

Fertiliza potreiros não não não não não não não não não não não não

Diferimento não não não não não não não sim sim sim não não

Venda do Arroz não não não não sim sim sim sim sim sim não não

Fazenda2

Mínimo peso p/ compraanimais (kg)

250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250 250

*1=cada semana,2= cada 2 semanas,3= cada 4 semanas.

Tabela 1- Plano de Decisão dos produtores

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Pastagem Azevém / arrozModelos:

-Solo - Solo-Planta - Planta-Animal

Campo NativoModelos:

-Solo-Planta-Animal

Modelo:Econômico

Decisão doProdutor

Modelo:Climatico

Figura 4. Modelo de Decisões Integradas (MID) aplicado ao caso do sistema de produção da região sudoeste do Rio Grande do Sul.

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Condições Iniciais 10 de Janeiro:

Potreiro 1 (20 Ha): Arroz

Potreiro 2 (50 Ha): 50 Novilhos em recria ( 300 kg), campo nativo

Potreiro 3 (30 ha): 20 Novilhos em terminação ( 400 kg), campo nativo

Gasto Família: US$ 200,00

Gasto 1 empregado: US$ 180,00

Banco: US$ 1.000,00

Divida: US$ 2.000,00

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M I D

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Mês Dia AnimaisPot1

Media Pot1(Kg)

AnimaisPot2

Media Pot2(Kg)

AnimaisPot3

Media Pot3(Kg)

Arroz(Ton)

Debito(US$)

Balanço(US$)

Jan 1 0 0.00 50 300.12 20 400.06 0 2000.00 1000.00Jan 28 0 0.00 50 304.63 20 409.74 0 2000.00 1000.00Feb 54 0 0.00 50 311.37 20 424.65 0 2016.00 586.29Mar 80 0 0.00 50 318.55 20 440.19 0 2032.13 47.70Apr 106 0 0.00 50 326.16 20 450.79 0 2392.94 0.00Apr 119 0 0.00 50 333.91 20* 462.21 0 0.00 0.00May 125 0 0.00 50 335.24 0 0.00 0 0.00 4880.17May 132 0 0.00 30 324.72 20 368.80 0 0.00 4880.17May 146 0 0.00 30 325.86 20 372.19 0 0.00 4880.17Jun 158 0 0.00 30 324.37 20 373.21 15 0.00 4346.36Jun 172 0 0.00 30 321.64 20 371.83 15 0.00 4346.71Jul 184 0 0.00 30 318.19 20 370.76 15 0.00 3934.55Jul 190 20 379.98 30 317.40 0 0.00 15 0.00 3934.40Jul 197 20 392.49 10 291.41 20 324.08 15 0.00 3934.23Jul 203 20 410.36 10 20** 290.56 250.00 20 320.77 0 0.00 3934.23Jul 210 20 428.45 30 259.56 20 317.97 0 0.00 3350.34Aug 223 20 440.10 30 256.43 20 314.77 0 0.00 2954.30Aug 236 20 472.78 30 255.35 20 314.03 0 0.00 2954.30Sep 249 20 483.22 30 257.62 20 317.19 0 0.00 2559.30Sep 255 0 0.00 30 20 257.95 250.00 20 317.98 0 0.00 11790.30Sep 262 20 341.95 50 260.85 0 0.00 0 0.00 7894.80Sep 268 20 350.38 50 264.01 0 0.00 0 0.00 7894.80Oct 275 20 362.05 50 271.94 0 0.00 0 0.00 7408.35Oct 281 0 0.00 50 278.64 20 373.18 0 0.00 7408.35Oct 294 0 0.00 50 287.78 20 388.01 0 0.00 7408.35Nov 318 0 0.00 50 296.45 20 402.73 0 0.00 7015.22Dec 339 0 0.00 50 299.74 20 410.75 0 0.00 6484.11Dec 365 0 0.00 50 304.13 20 417.17 0 0.00 6092.72*venda animais, ** compra animais

Fazenda 1 – Condições dos animais e econômicas no momento da toma de decisão

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Fazenda 2 – Condições dos animais e econômicas no momento da toma de decisão

Mês Dia AnimaisPot1

Media Pot1(Kg)

AnimaisPot2

Media Pot2(Kg)

AnimaisPot3

Media Pot3(Kg)

Arroz(Ton)

Debito(US$)

Balanço(US$)

Jan 1 0 0.00 50 300.12 20 400.06 0 2000.00 1000.00Jan 28 0 0.00 50 304.63 20 409.74 0 2000.00 1000.00Feb 54 0 0.00 50 311.37 20 424.65 0 2016.00 586.29Mar 80 0 0.00 50 318.55 20 440.19 0 2032.13 47.70Apr 106 0 0.00 50 327.52 20* 450.79 0 2392.94 0.00Apr 112 0 0.00 50 328.66 0 0.00 0 0.00 5124.75Apr 119 0 0.00 30 322.46 20 366.01 0 0.00 5124.75May 132 0 0.00 30 325.54 20 372.97 0 0.00 4726.61May 146 0 0.00 30 326.31 20 376.32 0 0.00 4726.61Jun 158 0 0.00 30 324.17 20 377.45 15 0.00 4192.24Jun 172 0 0.00 30 321.76 20 377.44 15 0.00 4168.05Jul 184 0 0.00 30 318.97 20 383.12 15 0.00 5686.97Jul 197 0 0.00 30 314.18 20 392.30 5 0.00 5505.99Jul 203 20 413.29 30 313.29 0 0.00 5 0.00 5479.53Jul 210 20 431.27 10 286.43 20 326.76 5 0.00 5327.98Aug 223 20 443.60 10 282.25 20 336.84 5 0.00 4818.56Aug 229 0 0.00 10 280.80 20 347.18 5 0.00 12977.90Aug 236 20 364.83 10 40** 280.54 250.00 0 0.00 5 0.00 12914.80Aug 242 20 376.43 50 257.67 0 0.00 0 0.00 6509.81Sep 268 20 404.15 50 263.59 0 0.00 0 0.00 6114.86Oct 281 20 409.27 50 274.46 0 0.00 0 0.00 5625.24Oct 288 0 0.00 50 281.49 20 428.58 0 0.00 5625.24Oct 294 0 0.00 50 290.25 20 432.24 0 0.00 5625.24Oct 301 0 0.00 50 292.90 0 0.00 0 0.00 14123.00Nov 307 0 0.00 30 20 286.62 250.00 20 339.58 0 0.00 13730.00Nov 314 0 0.00 50 282.83 20 347.47 0 0.00 9623.64Dec 340 0 0.00 50 286.92 20 353.63 0 0.00 9103.73Dec 365 0 0.00 50 291.01 20 358.60 0 0.00 8712.34

*venda animais, ** compra animais

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Tabela 2. Produção e utilização de matéria seca (MS) simulada por potreiro.Potreiro Fazenda Produção

MS/ha/anoIngestãoMS/ha/ano

Utilização%

Fazenda1 2948,4 666,1 22,6Potreiro1Fazenda2 2818,2 601,4 21,4Fazenda1 6088,1 1530,2 25,1Potreiro2Fazenda2 6071,6 1489,1 24,5Fazenda1 5992,8 1371,4 22,8Potreiro3Fazenda2 5825,2 1198,6 20,6

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Figura 5. Relação mensal entre a produção de MS e o consumo animal no Potreiro 3 da Fazenda 1.

0200400600800

100012001400

J F M A M J J A S O N D

Producao de MS Consumo de MS

Kg/Ha

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Tabela 3. Renda bruta produzida por cada potreiro nas duas fazendas.Potreiro Fazenda Peso vivo

kg/ha/anoArroz*

kg/ha/anoRenda bruta

US$/ha/anoFazenda1 141,00 750,00 293,60Potreiro1Fazenda2 113,40 750,00 264,70Fazenda1 80,78 - 75,10Potreiro2Fazenda2 95,14 - 84,70Fazenda1 77,13 - 71,70Potreiro3Fazenda2 96,21 - 85,60

* 15% do total de 5 ton/ha/ano

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Apesar das mesmas condições físicas inicias, ao final do

ano o cenário para as duas fazendas é diferente. Este fato

demonstra a capacidade do MID em incorporar o sistema

“natural” de decisão do produtor. Portanto, o cenário final

gerado para cada produtor e o resultado de decisões que

o mesmo toma durante o ano considerando as suas

preferências e crenças.

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Exemplo de uso do modelo animal

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TemperaturaFotoperíodo

ChuvaVento

TemperaturaFotoperíodo

ChuvaVento

TemperaturaFotoperíodoIrradiação

TemperaturaFotoperíodoIrradiação

TemperaturaChuvaVento

TemperaturaChuvaVento

SubModeloAbiótico

SubModeloAbiótico

SubModeloPasto

SubModeloPasto

SubmodeloAnimal

SubmodeloAnimal

Fezes

UrinaFez

es

Urina

Consumo Massa Seleção Verde

Consumo Massa Seleção Verde

Mantilho

Massa verde

Minerais

Água

Mantilho

Massa verde

Minerais

Água

SubModeloSolo

SubModeloSolo

Figura 7. Diagrama do modelo pastoral biológico.

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-Disponibilizar o módulo de simulação de produção animal em todas as fases de produção: crescimento, engorda, gestação e lactação, num software desenvolvido em Visual Basic, como ferramenta de apoio a tomada de decisão por produtores e extensionistas;

-Incrementar o banco de dados de parâmetros alimentares utilizados em alimentação animal, principalmente através da inclusão de dados de produção e composição do campo natural oriundos de solos areníticos e basaltícos.

Objetivos:

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M O D E L O A N I M A L

Restrição de consumo:

- Disponibilidade < 1200 kg/ha

- Estresse térmico

- Degradabilidade do alimento

Degradabilidade do alimento:

- Qualidade e Parâmetros de degradabilidade

- Restrição Física

Ganho de Peso:

- Relação proteína digestivel e energia metabolizavel

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Para a simulação das condições dos animais a campo, seis diferentes situações podem estar ocorrendo:

1 - Suprimento de energia e proteína abaixo da mantença

2 - Suprimento de proteína abaixo da mantença

3 - Suprimento de energia abaixo da mantença

4 - Suprimento de energia e proteína em equilíbrio para ganho

5 - Suprimento de energia e proteína acima da mantença, com proteína limitando ganho

6 - Suprimento de energia e proteína acima da mantença, com energia limitando ganho

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0200400600800

10001200140016001800

J F M A M J J A S O N D

Figura 9. Produção de Matéria Seca do campo nativo em Bagé-RS, 1985-1989

kg/ha

Máximo Média Mínimo

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Figura 10. Percentagem de Proteína do campo nativo em Bagé-RS, 1985-1989

02468

1012141618

J F M A M J J A S O N D

Percentagem

Máximo Média Mínimo

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Figura 11. Digestibilidade “in vitro”do campo nativo em Bagé-RS, 1985-1989

01020304050607080

J F M A M J J A S O N D

Percentagem

Máximo Média Mínimo

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Figura 12. Comparação do ganho de peso de animais em campo nativo, simulado para três anos, em Bagé-RS

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1986 1987 1988