Rene Thom: Padre de la Teor\u00eda de Cat\u00e1strofes<\/SPAN><\/B> Cuando uno comienza a hablar de modelos<\/SPAN><\/B> (alg\u00fan d\u00eda entrar\u00e9 a fondo en el tema) los oyentes siempre suelen asociarlo a complejas ecuaciones y constructos matem\u00e1ticos<\/SPAN><\/B> que intentan predecir como se comportar\u00e1 determinado<\/SPAN><\/B> objeto o recurso<\/SPAN>, ya sea natural o artificial, en un futuro m\u00e1s o menos pr\u00f3ximo. Sin embargo una hip\u00f3tesis o un teor\u00eda ya son en si mismas <\/SPAN>modelos <\/SPAN>\u201cconceptuales\u201d pero modelos<\/SPAN><\/B> al fin al cabo. Y sobre ellas se ha edificado la ciencia durante siglos. Estos constructos no resultan ser m\u00e1s que simplificaciones de la realidad<\/SPAN><\/B> que intentan emularla haciendo uso de unas pocas variables entre el marasmo de todas aquellas que pueden afectar al objeto o proceso de estudio. Por tanto, son las premisas de sus arquitectos y no el \u201cbatiburrillo\u201d del desarrollo matem\u00e1tico<\/SPAN><\/B> a que dan lugar la clave de su \u00e9xito o fracaso<\/SPAN><\/B>. Existen una enorme variedad de modelos, como por ejemplo: cualitativos, cuantitativos, deterministas, probabil\u00edsticos, predictivos, posdictivos, (\u2026). Desde un punto de vista formal, se considera que los deterministas<\/SPAN><\/B>, es decir los basados en sistemas de ecuaciones diferenciales, son los m\u00e1s elegantes y sofisticados. Sin embargo<\/SPAN>,<\/B> en la naturaleza, a menudo resulta imposible aplicarlos, por los que se acude a los probabilistas<\/SPAN><\/B>. En la pr\u00e1ctica, numerosos constructos de esta catadura son mixtos, por lo que no tienen cabida en el grosero bosquejo de clasificaci\u00f3n al que alud\u00ed en el p\u00e1rrafo anterior. Pero ya es hora de entrar en materia. Cuando m\u00e1s complejo es un problema a modelizar<\/SPAN>, generalmente porque intervienen muchas variables, y a menudo interaccionan entre ellas, tanto m\u00e1s dif\u00edcil resulta que el constructo tenga \u00e9xito<\/SPAN><\/B>. Acertar con las variables clave puede terminar siendo en la pr\u00e1ctica como buscar una aguja en un pajar. <\/SPAN>Digamos que los modelos reflejan el estado de conocimiento de una comunidad cient\u00edfica en un momento dado<\/SPAN><\/B>, por lo cual, desde el punto de vista de la filosof\u00eda de la ciencia<\/SPAN><\/B>, queda impl\u00edcito que en el mejor de los casos podr\u00eda refutarse, pero no decir que representan fielmente la \u201crealidad\u201d.<\/SPAN><\/B> Ahora bien, m\u00e1s tarde o m\u00e1s temprano se constatar\u00e1 que \u201cfallan\u201d (a no ser que formalicen triviales), siendo sustituidos por otros, y as\u00ed ad nausean<\/I>. La cuesti\u00f3n estriba en que una y otra vez, durante un lapso de tiempo concreto, ayuden a predecir algo \u201cadecuadamente\u201d. Salida de un modelo de circulaci\u00f3n <\/SPAN><\/B>general de la atm\u00f3sfera Sin embargo, ya en primera instancia aparecen dos tipos de problemas<\/SPAN><\/B>, al menos en recursos naturales. El primero es la universalidad<\/SPAN><\/B> del producto y el segundo si se pueden corroborar o refutar en la pr\u00e1ctica<\/SPAN><\/B>, de tal modo que cumplan su prop\u00f3sito. As\u00ed por ejemplo, de un modelo que realice predicciones a 40 a\u00f1os dudosamente puede decirse que es refutable o corroborable<\/SPAN><\/B> (soslayando los problemas que muchas escuelas filos\u00f3ficas han detectados en estos conceptos poperianos). La raz\u00f3n estriba en que<\/SPAN><\/B> cuando se alcanza el umbral temporal de la predicci\u00f3n, ya se han elaborado otro sinf\u00edn de ellos m\u00e1s refinados, por cuanto la ciencia ha progresado desde su formulaci\u00f3n. De esta forma, en ciertas especialidades abundan publicaciones que presentan estos productos sin que se pueda decir nada al respecto sobre sus bondades o debilidades, con la excepci\u00f3n de que existan problemas formales detectables e intr\u00ednsecos a los mismos. Muchas veces los m\u00e1s veros\u00edmiles fracasar\u00edan pero son aceptados por<\/SPAN><\/B> entrar en resonancia con lo que una comunidad cient\u00edfica considera como v\u00e1lido en un momento dado. Otros por el contrario, podr\u00e1n ser m\u00e1s acertados, pero son rechazados<\/SPAN><\/B> (incluso su publicaci\u00f3n) al no cumplir los requisitos anteriores, calific\u00e1ndoseles de disparatados o simplemente de err\u00f3neos. \u00bfEntrar\u00e1n en esta tesitura los actuales modelos de circulaci\u00f3n general de la atm\u00f3sfera o de la atm\u00f3sfera-oc\u00e9ano? El tiempo dictar\u00e1 sentencia. Pasemos ahora al primer tipo de dificultades comentado. <\/SPAN> Abundan os modelos, como por ejemplo los que intentan predecir la erosi\u00f3n o la<\/SPAN><\/B> hidrolog\u00eda de una ladera<\/FONT><\/A>\u201d cuyo principal obst\u00e1culo a sortear resulta ser su universalidad<\/SPAN><\/B>. He visto y le\u00eddo muchos. Sin embargo, tras a\u00f1os de experiencia puedo decir sin temor a equivocarme que fallan como una<\/SPAN><\/B> \u201cescopeta de ferias<\/SPAN><\/B>\u201d. Generalmente, sus arquitectos comienzan a estudiar un ladera concreta (nunca hay dos iguales), bajo una vegetaci\u00f3n o usos del suelo determinados y un clima espec\u00edfico, acumulando datos durante un lapso breve de tiempo (los proyectos de investigaci\u00f3n no dan para m\u00e1s). Despu\u00e9s intentan detectar las variables que rigen el problema, elaboran matem\u00e1ticamente una formulaci\u00f3n <\/SPAN>y proponen su producto al p\u00fablico. Obviamente en su lugar de estudio podr\u00e1n predecir m\u00e1s o menos bien<\/SPAN><\/B>, aunque incluso a menudo ni all\u00ed. Luego<\/SPAN><\/B>, en el mejor de los casos, intentan<\/SPAN><\/B> (ellos u otros investigadores) testarlos en otros ambientes y aqu\u00ed comienza el problema<\/SPAN><\/B>. Lo que en un lugar funciona en otro no. Empero la mayor\u00eda de ellos admiten parametrizaciones, es decir ciertas constantes deben calibrarse en el nuevo sitio antes de correr el producto. Resulta que esta \u00faltima operaci\u00f3n tambi\u00e9n requiere a\u00f1os de recogida de datos, por lo que estos suelen ser insuficientes, so pena que resulte m\u00e1s viable hacer otro modelo nuevo, lo cual a veces es m\u00e1s econ\u00f3mico. Me explico, para los casos de la erosi\u00f3n y la hidrolog\u00eda de laderas, dada la enorme variabilidad clim\u00e1tica de muchos ambientes, como lo es el mediterr\u00e1neo, se necesitan muchos a\u00f1os con vistas a obtener un cuadro sin\u00f3ptico aceptable. Pero en muchas disciplinas se presentan problemas similares o equivalentes. Lo mismo ocurre con las funciones de edafotransferencia y los \u00edndices de calidad del suelo<\/SPAN><\/B> (que no dejan de ser modelos, aunque muy simples), que tan solo son v\u00e1lidas a nivel local. Sin embargo se persevera en buscar el Santo Grial: su universalidad<\/SPAN>.<\/B> Humedad del suelo en la Cuenca del ri\u00f3 Jucar Salida de un <\/SPAN>modelo de simulaci\u00f3n<\/FONT><\/A><\/SPAN><\/SPAN> En otras ocasiones, como es el caso de la USLE<\/FONT><\/A> (Ecuaci\u00f3n Universal de perdida de suelos<\/FONT><\/A>), se sabe desde hace tiempo que no funcionan<\/SPAN><\/B> y tambi\u00e9n las razones. Sin embargo<\/SPAN><\/B>, debido a que los gestores medioambientales derrochan enormes cantidades de dinero para ofrecer al p\u00fablico (de poco m\u00e1s sirven) mapas de riesgos erosivos, y hablar despu\u00e9s sin conocimiento de causa de las toneladas de suelo que perdemos, etc., etc., sigue aplic\u00e1ndose con preocupante asiduidad<\/SPAN><\/B> <\/SPAN>Me comentaba un d\u00eda Carlos Roquero<\/SPAN><\/B> (antiguo Catedr\u00e1tico de edafolog\u00eda de la ETSI Agr\u00f3nomos de la UPM) que uno de los padres de la USLE se lamentaba que su fracaso era debido a que no se aplicaba correctamente. Don Carlos acertadamente le respondi\u00f3 que la culpa era suya por haberla etiquetado cono \u201cUniversal\u201d, cuando hab\u00eda sido testado en estaciones experimentales de EE.UU., bajo condiciones muy concretas: suelos profundos, escasa pendiente, sin pedregosidad, etc. <\/SPAN> No existe un \u00fanico proceso erosivo, sino m\u00faltiples<\/FONT><\/A>, y cada uno regido por variables diferentes<\/FONT><\/A>. Sin embargo, lo que se le pide a los investigadores es una estima global, lo cual es imposible. Pero de alg\u00fan sitio hay que sacar dinero. En consecuencia, muchos expertos aplican la USLE y \u201ca tomar vientos\u201d. Eso s\u00ed, la mayor\u00eda de ellos saben sobradamente que es dinero malgastado. Otro producto basura en el marcado. En otras palabras, se sigue trabajando a sabiendas de que la USLE ni es universal ni funciona<\/SPAN><\/B>. Del mismo modo, los modelizadores intentan demostrar desesperadamente que su modelo funciona, realizando cualquier maniobra \u201cad hoc\u201d<\/SPAN><\/B> para conseguirlo. Permitirme que os comente una historia que me narr\u00f3 mi amigo Juan S\u00e1nchez, Catedr\u00e1tico de la UV y exdirector del CIDE. En un macroproyecto europeo sobre cambio clim\u00e1tico<\/SPAN><\/B>, unos participantes holandeses hab\u00edan desarrollado un modelo hidrol\u00f3gico<\/SPAN><\/B>. Este deb\u00eda ser testado en una de las zonas de estudio, que result\u00f3 ser la tierra de Don Quijote (La Mancha). Pues bien, cuando fueron a validarlo se toparon con que hab\u00eda \u201chorizontes petroc\u00e1lcicos<\/FONT><\/A> o calicretas<\/SPAN><\/B>\u201d, es decir capas del suelo subsuperficiales que pueden llegar a estar tan endurecidas como una roca. Sin embargo bajo ellas generalmente se sigue extendiendo suelo deleznable. Como no hab\u00edan considerado tal eventualidad (es decir, no se hab\u00edan preocupado por profundizar en conocer las caracter\u00edsticas ed\u00e1ficas de la zona de estudio) aquello no funcionaba. Enojados, recogieron sus enseres y se fueron a Chipre a probar suerte (creo recordar que por all\u00ed tambi\u00e9n abundan este tipo de horizontes). Dicho de otro modo: \u201csi la naturaleza no se acomoda al modelo, busquemos en donde esto ocurra<\/SPAN><\/B> con vistas a demostrar sus bondades. Pues a lo que vemos: \u00bfPodemos decir que en todos estos casos (y en otros muchos) los modelizadores cumplen con los c\u00e1nones de la ciencia?<\/SPAN><\/B> Sinceramente pienso que no<\/SPAN><\/B>. Si un modelo falla, o si no es corroborable-refutable en un plazo razonable de tiempo, no puede considerase un producto cient\u00edfico en el sentido estricto del t\u00e9rmino. Sin embargo la literatura cient\u00edfica contempor\u00e1nea se encuentra repleta de publicaciones de esta guisa<\/SPAN><\/B>. Lamentablemente resulta m\u00e1s dif\u00edcil publicar trabajo con datos de campo que proponer un modelo, y cuanto m\u00e1s elegante y complejo (personalmente considero que se trata de dos conceptos que se pegan de patadas) mejor. \u00bfY funcionar\u00e1? Eso que lo hagan otros. Nosotros ya hemos cumplido, tambi\u00e9n lo he escuchado. No he encontrado libros de filosof\u00eda de la ciencia<\/SPAN><\/B> (pero puede haberlos) que hablen del dudoso status epistemol\u00f3gico de los modelos num\u00e9ricos de simulaci\u00f3n predictivos<\/SPAN><\/B>. Personalmente considero que en muchos casos son necesarios pero: (i) no hay que confundir predicciones con la realidad <\/SPAN><\/B>(por ejemplo no disponemos de datos fiables sobre p\u00e9rdida de suelo por erosi\u00f3n a escalas geogr\u00e1ficas amplias) y (ii) hay que poner coto y orden a tanta publicaci\u00f3n sobre nuevos modelos, muchos de los cuales no son corroborables ni refutables en la pr\u00e1ctica<\/SPAN><\/B> so pena de gastarse enormes cantidades de dinero y tiempo para testar cada uno de ellos y mostrar su validez, universalidad o \u201crango geogr\u00e1fico de pertinencia\u201d. Nos faltan datos de campo, no modelos a la hora de realizar muchos estudios. Esta s\u00ed que es la pura realidad<\/SPAN><\/B>. ![](\"\/blogs\/universo\/wp-content\/blogs.dir\/42\/files\/159\/o_Rene%20Thom.jpg\")
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