Proyectando hacia el futuro: El programa Dinámica EGO/ Projecting towards the future: The Dinamica EGO software

Dinamica EGO [1] es un programa libre creado para para el análisis ambiental y la dinámica de paisajes, que permite la creación de tendencias futuras a partir de un auto-entrenamiento utilizando situaciones previas en distintos momentos temporales. La plataforma permite la creación de modelos a través de una interfaz gráfica en la que se incorporan las funciones de cálculo (functors), los datos iniciales (mapas y tablas) y los resultados (mapas, tablas y pesos o “weights”) mediante los conectores de sus puertos (Figura 1). Dinámica EGO tiene implementados unos motores de cálculo que permiten maximizar los recursos de hardware (procesado en paralelo, memoria, …).

Su principal uso se basa en la aplicación de diversas funciones de cálculo relacionadas con los cambios de las cubiertas superficiales y los usos del suelo, así como una parte del análisis de paisajes del que dispone la plataforma. De esta forma se genera un modelo con una gran flexibilidad en las variables que inciden en el cambio según el territorio analizado. El modelo resultante, una vez calibrado, permitirá el análisis y la propuesta de un escenario futuro de los cambios ocurridos a lo largo del tiempo en los usos del suelo o los paisajes.

Los resultados del análisis de tendencias futuras permiten también su aplicación para evaluar las posibles incidencias ambientales de las mismas. Algunos ejemplos de análisis ambientales utilizando el resultado pre-establecido con Dinámica se relacionan con el estudio de de distintos escenarios como la deforestación [2, 3], los cambios recientes de usos del suelo  y cambio climático [4, 5, 6] y también la evaluación de procesos relacionados con los recursos hídricos {7,8,9].

Dinamica EGO [1] is free software developed for environmental analysis and landscape dynamics, which allows the creation of future trends from a self-training procedure using previous situations at different times. The platform construct models through a graphical interface in which the calculation functions (functors), the initial data (maps and tables) and the results (maps, tables and weights) are incorporated through the connectors of its ports (Figure 1). Dynamica EGO has implemented calculation engines that allow maximizing hardware resources (parallel processing, memory, ...).

Its main use is based on the application of various calculation functions related to changes in land cover and land use structures, as well as a part of the analysis of landscapes available to the platform. In this way, a model with great flexibility is generated using the variables that affect the change according to the territory analyzed. The resulting model, once calibrated, will allow the analysis and the proposal of a future scenario of the changes that have occurred over time in land uses or landscapes.

The results of future trends analysis also allow their application to evaluate their possible environmental incidents. Some examples of environmental analyzes using the pre-established result with Dynamica EGO are linked  to the study of different scenarios such as deforestation [2, 3], recent changes in land use and climate change [4, 5, 6] and also the evaluation of processes related to water resources {7,8,9].

Descarga del programa/Sotware Download: https://csr.ufmg.br/dinamica/releases/

Figura.  Diseño gráfico con funciones y conectores para la modelización y validación de cambios de cubiertas/usos del suelo (LUCC)

Figure 1. Graphic Design with functions and connectors for Land Use/Cover Changes (LUCC) Modeling

[1] Ferreira, B.M, Soares Filho, B.S, Pereira, F.M.Q. 2019. The Dinamica EGO Virtual Machine. Science of Computer Programming. Doi: https://doi.org/10.1016/j.scico.2018.02.002

[2] Ghilardi, A., Bailis, R., Mas, J.-F., Skutsch, M., Elvir, J.A., Quevedo, A., Masera, O., Dwivedi, P., Drigo, R., Vega, E., 2016. Spatiotemporal modeling of fuel wood environmental impacts: Towards improved accounting for non-renewable biomass. Environ. Model. Softw. 82, 241–254. Doi. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.04.023

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