Modelo bioeconômico para suporte à decisão em sistemas pecuários

Abstract

Os administradores rurais tomam decisões dentro de ambientes incertos e dinâmicos. Essas características, associadas à racionalidade limitada, podem levar à formulação de modelos mentais que refletem a realidade de forma distorcida. Nesse contexto, os procedimentos de modelagem e simulação constituem importantes ferramentas para entender o funcionamento dos sistemas de produção e para auxiliar a tomada de decisão em diferentes cenários. Assim, nesta pesquisa, propõe-se um macromodelo de enfoque sistêmico do ambiente agropecuário como ferramenta de apoio à decisão, capaz de representar a complexidade de uma unidade de produção pecuária, de forma a suprir as deficiências de compreensão e gestão do sistema, bem como de auxiliar no processo de aprendizagem do produtor rural. Para melhor compreender o modelo geral e suas facetas, esta tese está estruturada com base em três pilares: (i) modelagem conceitual; (ii) modelagem matemática; e (iii) simulação. Na modelagem conceitual, vários submodelos, também chamados de modelos de entrada, foram incorporados e adaptados de estudos já existentes, destacando-se: meteorológico, pasto, animal, lavoura, solo e as interfaces pasto-animal e pasto-solo. Esses submodelos combinados originam e configuram a estrutura da unidade de produção. Entre as principais saídas do modelo proposto, destacam-se os resultados econômicos baseados na produtividade agropecuária. O refinamento do modelo conceitual baseou-se no método Delphi, que permitiu a coleta de dados e particularidades do objeto de estudo e orientou seu desenvolvimento. Posteriormente, para a integração dos submodelos, utilizou-se modelagem matemática baseada em equações diferenciais e integrais. Por fim, para o desenvolvimento da simulação computacional, as equações matemáticas foram incorporadas ao software iThink 9.1.4, que utiliza a metodologia dinâmica de sistemas para a construção de modelos representativos da realidade, permitindo a construção de distintos cenários de produção pecuária. A validação do modelo bioeconômico ocorreu de forma específica nas modelagens conceituais e matemáticas; no entanto, a validação da simulação final será objeto de trabalhos futuros, com o intuito de identificar as principais lacunas e limitações que devem ser repensadas e desenvolvidas, bem como as variáveis a serem otimizadas sob o ponto de vista teórico-prático.

Rural managers make decisions in uncertain and dynamic environments. These characteristics, associated with bounded rationality can lead to the formulation of mental models that reflect reality in a distorted way. In this context, the procedures for modeling and simulation are important tools to understand how the production systems operate and to make decisions in different scenarios. Thus, in this research, we propose a macro model with a systemic approach of the farm environment as a tool for decision making support, capable of representing the complexity of a livestock production unit, in order to overcome the difficulties in understanding and managing the system, as well as to assist the producers in their learning process. To better understand the general model and its facets, this thesis is structured based on three pillars: (i) conceptual modeling; (ii) mathematical modeling; and (iii) simulation. In conceptual modeling, several submodels, also called input models, were incorporated and adapted from existing studies, including: meteorological, pasture, animal, crop, soil, and the interfaces pasture-animal and pasture-soil. These submodels combined originate and shape the structure of the production unit. Among the main outputs of the proposed model, we highlight the economic results, based on agricultural productivity. The refinement of the conceptual model was based on the Delphi method, which allowed the collection of data and peculiarities of the object of study and guided its development. Subsequently, for the integration of these submodels, we used mathematical modeling based on differential and integral equations. Finally, for the development of computer simulation, mathematical equations were incorporated into iThink 9.1.4 software, which uses the system dynamics methodology to build representative models of reality, allowing the construction of different scenarios of livestock production. The validation of the bioeconomic model occurred specifically in the conceptual and mathematical modeling; however, the final validation of simulation will be the goal of future studies, aiming to identify the main gaps and weaknesses that should be rethought and developed, as well as the variables to be optimized both from the theoretical and practical perspectives.