Aplicación de un análisis de ciclo de vida (LCA) a la agricultura en dos localidades argentinas

MARIANA TOTINO

Fronteras

Orientación Gráfica Editora SRL

Lugar: Buenos Aires; Año: 2010 vol. 9 p. 36 - 41

1667-3999

Cuando abordamos la investigación de un sistema complejo, uno de los problemas que se presenta es: ¿cómo desarrollar indicadores cuantitativos que representen en forma adecuada un sistema complejo? Sólo eligiendo un limitado grupo de las escalas y dimensiones posibles. Esto genera, inevitablemente, una dramática reducción de los resultados que pueden obtenerse, perdiéndose la posibilidad de una visión integradora del sistema. Pero, ¿qué es un sistema complejo? Según Rosen (1977) ?un sistema complejo es aquel que nos permite distinguir varios subsistemas dependiendo enteramente de cómo nosotros elegimos interactuar con el sistema?. Es decir, complejo es un adjetivo que se refiere a las características del proceso de evaluación o valoración más que una propiedad inherente al sistema mismo. Rosen apunta a una dimensión epistemológica del concepto de complejidad, la cual está relacionada con la inevitable existencia de diferentes perspectivas relevantes, las cuales no pueden ser todas mapeadas al mismo tiempo por un único modelado. Por otro lado, los modelos sólo pueden ver una parte de la realidad, la parte en la cual está interesado el modelador. Es decir, cualquier representación científica de un sistema complejo está reflejando sólo un conjunto de nuestras posibles relaciones (interacciones potenciales) con él (Giampietro, 2005). Según plantea Giampietro, la inevitable existencia de visiones no equivalentes sobre cuál debe ser el conjunto de cualidades relevantes a ser consideradas cuando se modela un sistema natural, es un punto crucial en la discusión sobre ciencia de la sustentabilidad. Al abordar el estudio de un sistema complejo como lo es el agrícola, nos encontramos con la imposibilidad de hacerlo basándonos exclusivamente en modelos reduccionistas tradicionales. Es decir, desde hace algunos años y a medida que los avances tecnológicos se hicieron cada vez más veloces, las ciencias que intentan abordar los problemas de sustentabilidad necesitan cada vez más de herramientas alternativas que permitan tener una visión lo más amplia posible de dichas problemáticas. En palabras de Giampietro: ?El enfoque reduccionista puede definirse como el enfoque basado en sólo un indicador medible (beneficio monetario, o un indicador biofísico de eficiencia), una sola dimensión (definición económica o biofísica de tareas), una única escala de análisis (una granja o un país), un objetivo (la maximización de la eficiencia económica) y un único horizonte de tiempo (un año)?, y continúa: ?Los científicos deberían ser capaces de proveer un input flexible consistente en un análisis integrado multi-escala (generando un espacio de información coherente pero heterogéneo capaz de representar cambios y dinámicas a diferentes niveles jerárquicos y en relación a diferentes formas de conocimiento científico disciplinario) (Giampietro, 2005.)No puede dejar de aceptarse que cualquier teoría, cualquier modelo, son meras simplificaciones de la realidad, la cual es imposible de asequir en su totalidad. Por esta razón, el presente trabajo propone una metodología de análisis basada en los postulados de la ciencia Post Normal y la Econoía Ecológica. Según Funtowicz y Ravetz (1993), la ciencia Post Normal plantea un ?diálogo interactivo donde los sistemas son considerados como dinámicos y complejos, con un alto grado de incertidumbre, y están abiertos a sufrir una interacción constante para proveer una guía en la elección de estrategias apropiadas para resolver problemas?. Por otro lado, la Economía Ecológica es un campo de estudios transdisciplinar, y puede definirse como la ciencia de la gestión de la sostenibilidad. Estudia a las sociedades como organismos vivos que tienen funciones tales como la captación de energía, utilización de los recursos y energía de la naturaleza y eliminación de sus residuos (metabolismo social). Este metabolismo, urbano, rural e industrial, funciona de distintas maneras en diferentes etapas, desde la captación de la energía hasta su eliminación. (Toledo, 2008). Sabemos que los estudios enfocados en impacto ambiental deben tratar con sistemas que poseen múltiples escalas espaciales y temporales, además de estar íntimamente relacionados con factores sociales y económicos. Es por esta razón que tomar en cuenta un único método de análisis de impacto ambiental es muy probable que origine pérdida de información o, en el peor de los casos, conclusiones y subsecuentes implementaciones erróneas. De hecho, muy frecuentemente la elección del método a ser empleado se hace sobre la base de una preocupación injustificada sobre un único parámetro, el cual, por más importante que pueda ser, nunca podrá proveer una respuesta sintética al problema complejo y multifacético del impacto ambiental (Ulgiati, et al, 2006).