Simulação em silvicultura e agricultura

A simulação baseada em agentes pode ser uma ferramenta útil para o planejamento florestal e agrícola, pois pode ajudar a simular e entender as complexas interações entre as entidades do sistema. A simulação baseada em agentes é um método para projeto e análise de sistemas complexos. O método implementa o comportamento do sistema microscópico com agentes que interagem entre si e com o ambiente em que estão. Os agentes têm atributos, comportamentos – alguns dos quais são internos e alguns dos quais ocorrem na forma de interações com os agentes ao seu redor. Esse tipo de modelagem contribui para a análise de políticas. Ele faz isso estudando o impacto das mudanças comportamentais no sistema como um todo. Também analisa o impacto decorrente da absorção de impactos externos. Simulação baseada em agenteé, portanto, frequentemente abordar assuntos estratégicos. Este artigo aborda simulação baseada em agente para modelagem de crescimento de plantas. O planejamento agrícola e florestal pode fazer uso de tais modelos para previsão e tomada de decisões.

Aplicações exemplares em silvicultura e agricultura

A simulação baseada em agentes pode, por exemplo, modelar o crescimento e desenvolvimento de árvores em uma floresta e as interações entre as árvores e o ambiente. O modelo pode simular como diferentes fatores, como composição do solo, clima e competição por recursos, afetam o crescimento e a sobrevivência de árvores individuais e a saúde geral da floresta. O modelo também pode testar diferentes estratégias de manejo florestal, como desbaste ou corte raso, e seu impacto no ecossistema florestal.

A simulação baseada em agentes pode modelar as interações entre diferentes culturas, gado e meio ambiente em um sistema agrícola. O modelo pode simular como diferentes fatores, como qualidade do solo, clima e infestações de pragas, afetam o crescimento e o rendimento das plantações e a saúde e produtividade do gado. Além disso, o modelo pode testar diferentes práticas agrícolas, como rotação de culturas ou uso de fertilizantes, e seu impacto no sistema agrícola.

Modelo de simulação de crescimento de plantas pequenas em Python

O modelo de simulação a seguir em Python demonstra a modelagem baseada em agente e o conceito por trás. Usando, neste caso, apenas NumPy e matplotlib , implemento do zero um modelo simples de simulação de crescimento de plantas baseado em agentes. Neste modelo simples, as árvores crescem em células de grade em um mapa de grade e, ao passar de uma idade especificada, elas se reproduzem nas células disponíveis circundantes. As plantas morrem depois de uma idade especificada. O crescimento da planta também é afetado pela luz solar e pela altura da planta já obtida.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# global constants
GRID_SIZE = 10
INITIAL_PLANTS = 50
MAX_PLANT_HEIGHT = 10
MAX_PLANT_LIFETIME = 10
PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY = 0.1
SUNLIGHT_RANGE = (0.0, 1.0)

class Plant:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.height = 1
        self.lifetime = 0

    def grow(self, sunlight):
        if self.height < MAX_PLANT_HEIGHT:
            self.height += sunlight

        self.lifetime += 1

    def reproduce(self):
        if np.random.uniform(0, 1) < PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY:
            return Plant(self.x, self.y)
        else:
            return None

class Grid:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.plants = []

        # initialize plants
        for i in range(INITIAL_PLANTS):
            x = np.random.randint(0, self.size)
            y = np.random.randint(0, self.size)
            plant = Plant(x, y)
            self.plants.append(plant)

    def update(self):
        sunlight_map = self.get_sunlight_map()

        # grow existing plants
        for plant in self.plants:
            sunlight = sunlight_map[plant.x, plant.y]
            plant.grow(sunlight)

            # check if plant has reached max lifetime or height
            if plant.lifetime >= MAX_PLANT_LIFETIME or plant.height >= MAX_PLANT_HEIGHT:
                self.plants.remove(plant)
            else:
                # reproduce if possible
                new_plant = plant.reproduce()
                if new_plant is not None:
                    self.plants.append(new_plant)

    def get_sunlight_map(self):
        # generate a random sunlight map for the grid
        return np.random.uniform(SUNLIGHT_RANGE[0], SUNLIGHT_RANGE[1], size=(self.size, self.size))

    def plot(self):
        # create a plot of the grid with the plants
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.imshow(self.get_sunlight_map(), cmap='Greens', interpolation='nearest')

        for plant in self.plants:
            ax.plot(plant.y, plant.x, 'bo', markersize=plant.height)

        plt.show()

# create a grid object and plot it
grid = Grid(GRID_SIZE)
grid.plot()

# update the grid and plot it again
for i in range(10):
    grid.update()
    grid.plot()

Este é um modelo baseado em grade, e é assim que ele se parece após 1 iteração:

simulação de crescimento de plantas baseada em agentes

E aqui está a aparência da altura da planta (tamanho dos gráficos escalares) após 10 iterações:

Em uma futura postagem no blog, mostrarei como esses tipos de modelos são facilmente implementados com minha própria biblioteca abm_framework . Você pode ler mais sobre essa biblioteca aqui:

Link : Estrutura de simulação baseada em agente em Python
Link : Framework ABM para simulação em Python

Modelos maiores terão muitos atributos e modelos comportamentais cada vez mais bem pensados, mas os implementarão com base no mesmo conceito ou em um conceito simulado. Por exemplo, surto e propagação de doenças, diferentes espécies de plantas com diferentes resistências à propagação de doenças. Ou o impacto de verões secos versus úmidos pode ser analisado com um modelo de simulação baseado em agente semelhante a este. A qualidade do solo ou a superlotação seriam mais alguns exemplos de mecanismos que poderiam ser implementados em tal modelo para entender seu impacto.

É importante entender que um bom modelo, neste caso, não é necessariamente um modelo com milhares de atributos, mas sim um modelo e uma definição de cenário que responde efetivamente a uma questão de pesquisa definida ou objetivo de análise. Por exemplo, o “comportamento X” tem um impacto significativo no “KPI Y” ?

Conteúdo relacionado à simulação baseada em agentes em silvicultura

Os artigos a seguir o levarão mais longe em sua compreensão da simulação baseada em agentes e suas aplicações. Eles também incluem alguns exemplos que implementei com abm_framework :