Forest management decision support system for forest plantations in Brazil : a multicriterial approach

Ribeiro Nobre, Silvana (2019). Forest management decision support system for forest plantations in Brazil : a multicriterial approach. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Montes, Forestal y del Medio Natural (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.57236.

Descripción

Título: Forest management decision support system for forest plantations in Brazil : a multicriterial approach
Autor/es:
  • Ribeiro Nobre, Silvana
Director/es:
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha de lectura: 2019
Materias:
Palabras Clave Informales: Multicriteria Decision Making; Decision Support System; Forest Management Decision Support System; Group Decision Making; Sustainable forest management; Collaborative Decision Making; Compromise Programming
Escuela: E.T.S.I. Montes, Forestal y del Medio Natural (UPM)
Departamento: Ingeniería y Gestión Forestal y Ambiental
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Los bosques han sido la fuente principal de fibras, alimentos, agua, biodiversidad, energía, recreación, belleza escénica y servicios ecológicos. La ciencia de la gestión forestal abarca el desafío de trabajar con los bosques de una manera que produzca los beneficios requeridos ahora sin comprometer los beneficios y opciones futuros. El concepto de manejo forestal optimizado se ha ampliado en las últimas décadas. La presión hacia la sostenibilidad social, económica y ambiental impulsa la investigación para cubrir estas demandas mediante la mejora de modelos, la introducción de nuevos métodos y la adición de enfoques de planificación amplia en el Sistema de Apoyo a la Decisión Forestal (FMDSS). Los conflictos que surgen entre el deseo de consumir recursos naturales y su conservación hacen necesario el empleo de la Teoría de la Decisión Multicriterio. Brasil, uno de los diez mayores productores de madera del mundo, tiene la segunda cubierta forestal más grande del planeta. También utiliza modelos de optimización que representan el crecimiento de los bosques integrados con sistemas de apoyo a decisiones. Sin embargo, los modelos de planificación forestal y los Sistemas de Apoyo a la Decisión no están desarrollados de manera uniforme, tampoco están disponibles para todos los tipos de problemas encontrados en el país. Los gestores de plantaciones forestales brasileñas tienen que enfrentar frecuentes conflictos cuando buscan ganancias relacionadas con la eficiencia (mejor productividad a costos más bajos) y eficacia (mas ganancias con el mínimo impacto social y ambiental). Los principales países productores de madera y celulosa tienen a sus gestores interactuando constantemente para ajustar las demandas de procesamiento de la industria frente a las demandas de plantaciones forestales de rápido crecimiento y altamente productivas. El proceso de decisión en tales casos busca un compromiso que acomode objetivos en conflicto. Por lo tanto, esta tesis doctoral tiene como objetivo desarrollar un Sistema de Apoyo a la Decisión de Gestión Forestal (FMDSS) basado en técnicas de Toma de Decisiones Multicriterio (MCDM) para respaldar la Toma de Decisiones en Grupo (GDM) en el contexto diversificado de plantaciones forestales en Brasil. De hecho, el objetivo es desarrollar un conjunto de modelos para optimizar el manejo forestal integrado en un DDS para satisfacer las necesidades de los tomadores de decisiones de los diferentes tipos de organización de plantaciones forestales que operan en Brasil. Este conjunto de modelos abarca modelos de programación matemática, modelos de procesos y de datos estructurados para que sean lo suficientemente versátiles como para apoyar la toma de decisiones interactivas. FORSYS, una acción COST europea FP0804, un caso de estudio representativo que podría contribuir a la comprensión del uso de FMDSS en todo el mundo, se utilizó para describir las principales preocupaciones de los gestores forestales. Además, un caso de restauración de bosques de Sao Paulo expuso pautas esenciales con respecto al diseño de la Gestión del Conocimiento (KM) para apoyar adecuadamente un FMDSS robusto. Se desarrolló un modelo de programación matemática generalizable y se integró en un Sistema de Apoyo a la Decisión, llamado Romero©. El DSS se desarrolló siguiendo rigurosamente la teoría de la decisión multicriterio y las pautas proporcionadas por los dos estudios de caso mencionados anteriormente. Otro estudio de caso ilustra cómo Romero© puede apoyar procesos de decisión a gran escala de múltiples stakeholders. Se simuló una situación de una compañía de celulosa integrada verticalmente para proporcionar un escenario real en el que los gestores forestales tienden a acortar las rotaciones debido a las tasas de interés generalmente altas practicadas en Brasil, mientras que los gestores industriales tienden a solicitar rotaciones más largas debido a la correlación positiva entre la edad y la densidad de la madera. Romero© demostró sus habilidades para apoyar la interacción entre stakeholders que tienen expectativas diversas con respecto al manejo forestal. De manera expresa, no se confirmó la hipótesis de que los gerentes industriales tenían inicialmente que la rotación en edades mayores podría mejorar la producción industrial. El apoyo de Romero© fue esencial para considerar e inspeccionar todos los aspectos de la solución, fue un proceso de toma de decisiones basado en información preconizado por la literatura. La conclusión general es que el desarrollo de Romero© contribuye potencialmente a la investigación de manejo forestal con aplicación de técnicas de MCDM y programación compromiso. Además, a través de la aplicación del caso de estudio, Romero demostró que el análisis de escenarios estratégicos sigue siendo una herramienta clave para evaluar los impactos futuros de las decisiones a corto plazo. ----------ABSTRACT---------- Forests have been the primary source of fibers, food, water, biodiversity, energy, recreation, scenic beauty, and environmental services. Forest management science encompasses the challenge of working with forests in a way that produces required benefits now without compromising future benefits and choices. The concept of optimized forest management has become broader in recent decades. Pressure toward social, economic, and environmental sustainability pushes up research to cover these demands by improving models, introducing new methods, and adding holistic planning approaches in forest management decision support systems (FMDSS). The conflicts that arise between the desire to consume natural resources and the desire to preserve them make the multicriteria decision theory necessary. Brazil, one of the ten largest timber producers in the world, has the second largest forest cover on the planet. It also uses optimization models that represent the growth of forests integrated with decision support systems that assist managers in their decisions. However, forest planning models and applied decision support systems are not uniformly developed and available for all types of problems encountered in the country. Brazilian forest plantation managers have to face many conflicts when continuously seeking gains regarding efficiency (higher productivity at lower costs) and efficacy (higher profits with minimum social and environmental impacts). Leading producing countries on timber, pulp, and fiberboard have their managers constantly interact to fine-tune industry processing demands vis-a-vis the demands of highly productive fast-growing forest plantations. The decision process in such cases seeks a compromise that accommodates frequently conflicting objectives. Therefore, this research work aims to develop a forest management decision support system (FMDSS) based on multicriteria decision-making (MCDM) techniques to support group decision-making (GDM) in the diversified context of forest plantations in Brazil. Explicitly, the objective is developing a set of models to optimize forest management embedded in a DDS to meet the needs of the decision-makers of the different types of forest plantation organizations that operate in Brazil. This set of models encompasses multicriteria mathematical programming models, processes, and data models structured in such a way to be versatile enough to support interactive group decision-making. FORSYS, an FP0804 European COST action and a representative case study that could contribute to the understanding of the use of FMDSS worldwide, was used to outline the forest manager's main concerns. Also, a Sao Paulo forest restoration case exposed essential guidelines regarding Knowledge Management (KM) design to support a robust FMDSS adequately. A generalizable mathematical programming model was developed and embedded in a Forest Management Group Decision Support System (FMGDSS), called Romero©. The FMGDSS was developed by following the multi-criteria decision theory rigorously and the guidelines provided by the two previously mentioned case studies. Another case study illustrates how Romero© can support large-scale multi-stakeholder’s decision processes. A vertically integrated pulp company situation was simulated to provide a real scenario where forest managers tend to shorten the rotations due to the usually high-interest rates practiced in the Brazilian banking system; meanwhile, the industrial managers tend to ask for larger ones due to the positive correlation between age and wood density. Romero© demonstrated its abilities to support interaction among stakeholders that have different expectations regarding forest management. Expressly, the hypothesis that mill managers initially have, that older ages rotation could improve mill production, was not confirmed. Romero©’s support was essential to consider and inspect all aspects of the solution; it was an information-based decisionmaking process as preconized by literature. An overall conclusion is that Romero©’s development potentially contributes to forest management research applying MCDM techniques and compromise to industrial forest plantation problems. Furthermore, through the case study application, Romero© demonstrated that strategic scenario analysis is still a key tool to evaluate future impacts of short-term decisions.

Proyectos asociados

Tipo
Código
Acrónimo
Responsable
Título
FP7
269257
ForEAdapt
INSTITUTO SUPERIOR DE AGRONOMIA
Knowledge exchange between Europe and America on forest growth models and optimisation for adaptive forestry
Horizonte 2020
691149
SuFoRun
CONSORCI CENTRE DE CIENCIA I TECNOLOGIA FORESTAL DE CATALUNYA
Models and decision SUpport tools for integrated FOrest policy development under global change and associated Risk and UNcertainty

Más información

ID de Registro: 57236
Identificador DC: https://oa.upm.es/57236/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:57236
Identificador DOI: 10.20868/UPM.thesis.57236
Depositado por: Archivo Digital UPM 2
Depositado el: 12 Nov 2019 07:57
Ultima Modificación: 13 May 2020 22:30
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