Modelado de evaluación integrada

La modelización de evaluación integrada ( IAM ) o modelización integrada ( IM ) ^{[ a ]} es un tipo de modelización científica que intenta vincular las características principales de la sociedad y la economía con la biosfera y la atmósfera en un marco de modelización. El objetivo de la modelización de evaluación integrada es facilitar la formulación de políticas informadas, generalmente en el contexto del cambio climático ^{[ 2 ],} aunque también en otras áreas del desarrollo humano y social. ^{[ 3 ]} Si bien el detalle y el alcance de las disciplinas integradas varían considerablemente según el modelo, toda la modelización de evaluación integrada climática incluye procesos económicos, así como procesos que producen gases de efecto invernadero. ^{[ 4 ]} Otros modelos de evaluación integrada también integran otros aspectos del desarrollo humano, como la educación, ^{[ 5 ]} la salud, ^{[ 6 ]} la infraestructura ^{[ 7 ]} y la gobernanza. ^{[ 8 ]}

Estos modelos están integrados porque abarcan múltiples disciplinas académicas, incluyendo economía y ciencias climáticas , y para modelos más completos también sistemas energéticos , cambio de uso del suelo , agricultura , infraestructura , conflictos, gobernanza, tecnología, educación y salud . El término evaluación proviene del uso de estos modelos para proporcionar información que permita responder preguntas de política. ^{[ 9 ]} Para cuantificar estos estudios de evaluación integrada, se utilizan modelos numéricos. La modelización de la evaluación integrada no proporciona predicciones para el futuro, sino que estima cómo serían los posibles escenarios. ^{[ 9 ]}

Existen diferentes tipos de modelos de evaluación integrada. Una clasificación distingue entre los modelos que cuantifican trayectorias o escenarios de desarrollo futuros y proporcionan información sectorial detallada sobre los procesos complejos modelados. Estos se denominan modelos basados ​​en procesos. En segundo lugar, existen modelos que agregan los costos del cambio climático y la mitigación del cambio climático para obtener estimaciones de los costos totales del cambio climático. ^{[ 4 ]} Una segunda clasificación distingue entre los modelos que extrapolan patrones verificados (mediante ecuaciones econométricas ) y los modelos que determinan soluciones económicas óptimas (a nivel global) desde la perspectiva de un planificador social, asumiendo un equilibrio (parcial) de la economía. ^{[ 10 ] [ 11 ]}

El Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC) se ha basado en modelos de evaluación integrada basados ​​en procesos (PB-IAM ^{[ 13 ]} ) para cuantificar escenarios de mitigación. ^{[ 14 ] [ 15 ]} Se han utilizado para explorar diferentes vías para mantenerse dentro de los objetivos de política climática, como el  objetivo de 1,5 °C acordado en el Acuerdo de París . ^{[ 16 ]} Además, estos modelos han sustentado investigaciones que incluyen la evaluación de políticas energéticas ^{[ 17 ]} y simulan las vías socioeconómicas compartidas . ^{[ 18 ] [ 19 ]} Entre los marcos de modelado notables se incluyen IMAGE, ^{[ 20 ]} MESSAGEix, ^{[ 21 ]} AIM/GCE, ^{[ 22 ]} GCAM, ^{[ 23 ]} REMIND- MAgPIE , ^{[ 24 ] [ 25 ]} y WITCH-GLOBIOM. ^{[ 26 ] [ 27 ]} Si bien estos escenarios son muy relevantes para las políticas públicas, su interpretación debe hacerse con cuidado. ^{[ 28 ]}

Los modelos de no equilibrio incluyen ^{[ 29 ]} aquellos basados ​​en ecuaciones econométricas y economía evolutiva (como E3ME), ^{[ 30 ]} y modelos basados ​​en agentes (como el modelo DSK basado en agentes ). ^{[ 11 ]} Estos modelos generalmente no asumen agentes racionales y representativos, ni equilibrio de mercado a largo plazo. ^{[ 29 ]}

Los modelos de evaluación integrada de costo-beneficio son las principales herramientas para calcular el costo social del carbono , o el costo social marginal de emitir una tonelada más de carbono (como dióxido de carbono) a la atmósfera en cualquier momento. ^{[ 31 ]} Por ejemplo, los modelos DICE, ^{[ 32 ]} PAGE, ^{[ 33 ]} y FUND ^{[ 34 ]} han sido utilizados por el Grupo de Trabajo Interinstitucional de EE. UU. para calcular el costo social del carbono y sus resultados se han utilizado para el análisis del impacto regulatorio. ^{[ 35 ]}

Este tipo de modelización se lleva a cabo para encontrar el coste total de los impactos climáticos, que generalmente se consideran una externalidad negativa no capturada por los mercados convencionales. Para corregir esta falla del mercado , por ejemplo, mediante un impuesto al carbono , se requiere el coste de las emisiones. ^{[ 31 ]} Sin embargo, las estimaciones del coste social del carbono son muy inciertas ^{[ 36 ]} y lo seguirán siendo en el futuro previsible. ^{[ 37 ]} Se ha argumentado que «los análisis de política climática basados ​​en IAM crean una percepción de conocimiento y precisión ilusoria, y pueden engañar a los responsables políticos haciéndoles creer que las previsiones que generan los modelos tienen algún tipo de legitimidad científica». ^{[ 38 ]} Aun así, se ha argumentado que intentar calcular el coste social del carbono es útil para comprender el efecto de ciertos procesos en los impactos climáticos, así como para entender mejor uno de los determinantes de la cooperación internacional en la gobernanza de los acuerdos climáticos. ^{[ 36 ]}

Los modelos de evaluación integrada no se han utilizado únicamente para evaluar ámbitos relacionados con el medio ambiente o el cambio climático. También se han utilizado para analizar patrones de conflicto, los Objetivos de Desarrollo Sostenible , ^{[ 39 ]} tendencias en diversas áreas temáticas en África, ^{[ 40 ]} y seguridad alimentaria. ^{[ 41 ]}

Todos los modelos numéricos tienen deficiencias. Los Modelos de Evaluación Integrada para el cambio climático, en particular, han sido severamente criticados por supuestos problemáticos que llevaron a sobreestimar enormemente la relación costo/beneficio para la mitigación del cambio climático, al tiempo que se basaban en modelos económicos inapropiados para el problema. ^{[ 42 ]} En 2021, la comunidad de modelado de evaluación integrada examinó las brechas en lo que se denominó el "espacio de posibilidades" y cómo podrían consolidarse y abordarse mejor. ^{[ 43 ]} En un  documento de trabajo de octubre de 2021, Nicholas Stern argumenta que los IAM existentes son inherentemente incapaces de capturar las realidades económicas de la crisis climática en su estado actual de rápido progreso. ^{[ 44 ] : §6.2}

Los modelos que emplean metodologías de optimización han recibido numerosas críticas, una de las más destacadas, sin embargo, se basa en las ideas de la teoría de sistemas dinámicos , que entiende los sistemas como cambiantes sin una trayectoria determinista ni un estado final. ^{[ 45 ]} Esto implica un número muy grande, o incluso infinito, de posibles estados del sistema en el futuro, con aspectos y dinámicas que no pueden ser conocidos por los observadores del estado actual del sistema. ^{[ 45 ]} Este tipo de incertidumbre en torno a los estados futuros de un sistema evolutivo se ha denominado incertidumbre «radical» o «fundamental». ^{[ 46 ]} Esto ha llevado a algunos investigadores a solicitar más trabajo sobre la gama más amplia de futuros posibles y a pedir investigación de modelado sobre aquellos escenarios alternativos que aún no han recibido atención sustancial, por ejemplo, escenarios posteriores al crecimiento. ^{[ 47 ]}

Los IAM también han sido criticados por subestimar el papel de la electricidad renovable primaria, generada principalmente a través de la energía eólica y solar , y conceptos de integración estrechamente relacionados, como el acoplamiento sectorial , la electrificación del uso final y la conversión de energía en energía (power-to-X) , mientras que sobreestiman el papel de la bioenergía y la captura y almacenamiento de carbono (CCS ) . Los investigadores también señalan una discrepancia importante entre la comunidad de modelado de IAM y la comunidad de modelado de sistemas energéticos, por lo que abogan por una mayor incorporación de los hallazgos de la comunidad de modelado de sistemas energéticos en los IAM. ^{[ 48 ]}

Dado que los modelos de evaluación integrados desempeñan un papel importante en las evaluaciones de mitigación del cambio climático —en particular en el trabajo del Grupo de Trabajo III del IPCC—, también han sido examinados por académicos en campos como los Estudios de Ciencia y Tecnología y la Ecología Política . Esta investigación argumenta que las prácticas y supuestos de modelado tienen implicaciones éticas ^{[ 49 ]} y pueden influir en los debates sobre políticas climáticas, por ejemplo, al moldear las expectativas sobre las vías de mitigación, como las que implican emisiones negativas. ^{[ 50 ] [ 51 ]} Además, se critica a los modelos de evaluación integrados por no abordar suficientemente las cuestiones de justicia. ^{[ 52 ]} Por lo tanto, algunos autores enfatizan el contexto social e institucional en el que se desarrollan y utilizan los modelos, y han sugerido combinar el modelado con otros enfoques, incluidos los métodos participativos o interdisciplinarios, para explorar una gama más amplia de futuros posibles. ^{[ 53 ] [ 54 ]}

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