Desarrollo de MIP para maximizar co-beneficios y minimizar trade-offs entre servicios ecosistémicos y conservación de biodiversidad en planes de zonificación

Abstract

La conservación de biodiversidad lleva tiempo siendo un importante factor en planificación territorial. La reciente integración que han tenido los servicios ecosistémicos (SSEE, en singular SE) en estos planes, ha abierto la posibilidad de identificar co-beneficios y trade-offs entre estos servicios y la conservación de biodiversidad. Un ejemplo de co-beneficio, es el beneficio obtenido en secuestro de carbono al resguardar un bosque para proteger a los orangutanes que habitan en él. Un ejemplo de trade-off, es la relación entre el SE de pesca recreativa, y la conservación de las especies acuáticas en un mismo río: no se pueden lograr ambos simultáneamente. En el presente estudio, se crea un modelo MIP (mixed integer programming), formulado con weighted goal programming, técnica comúnmente usada en optimización multiobjetivo. El MIP es capaz de planificar considerando estos co-beneficios y trade-offs, y es aplicado a un caso de estudio, correspondiente a la planificación territorial para la conservación de 139 especies acuáticas en el río Daly, al norte de Australia. En la planificación, se toman en consideración tanto la conservación de biodiversidad, como los SSEE que provee el río. El objetivo es minimizar los costos del plan, garantizando que se alcancen una variedad de metas de conservación y de SSEE. Para esto, se estructuró el problema separando el río en 865 unidades hidrológicas, que pueden ser asignadas como máximo a una de las cinco zonas generadas, de las cuales tres tienen como objetivo la conservación de biodiversidad y SSEE compatibles (co-beneficios), y dos la explotación de los SSEE que no son compatibles con la conservación de biodiversidad, ni con otros SSEE (trade-off). Se usa el mismo caso de estudios que en \citep{Hermoso}, para poder comparar los resultados del MIP con los de la heurística usada en el artículo citado. La contribución de este estudio, es proveer el primer MIP de planificación territorial capaz de ampliar la asignación binaria de conservar o no conservar, a una asignación con múltiples opciones. La comparación con el método usado por \citep{Hermoso}, muestra que el enfoque MIP tiene tres ventajas sobre la heurística: mejores soluciones (se alcanzan los mismos objetivos a menor costo, y también se superan los objetivos al mismo costo), capacidad de fijar soluciones con características específicas, y la posibilidad de agregar consideraciones adicionales al modelo. En este caso, se agregan restricciones de presupuesto, global y por zonas.