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MODELOS DE EVALUACIÓN INTEGRADA (IAMS) APLICADOS AL CAMBIO CLIMÁTICO Y LA TRANSICIÓN ENERGÉTICA

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MAYO 2021   -  Volumen: 96 -  Páginas: 316-321

DOI:

https://doi.org/10.6036/9922

Autores:

IGNACIO DE BLAS -
LUIS JAVIER MIGUEL GONZALEZ
- CARLOS DE CASTRO CARRANZA

Materias:

  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (CAUSAL MODELLING / MODELOS CAUSALES )
  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (SIMULACIÓN )

Descargas:   357

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   21 septiembre 2020

Fecha Evaluando :   21 septiembre 2020

Fecha Aceptación :   16 noviembre 2020

¿Le interesa este artículo? Puede comprar el artículo a través de la plataforma de pago de PayPal o tarjeta de crédito (VISA, MasterCard,...) por 20 €.


Palabras clave:
modelos de evaluación integrada, cambio climático, dinámica de sistemas, energía
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El cambio climático que actualmente se está produciendo es debido al incremento de la concentración de gases de efecto invernadero (GEI) en la atmósfera como consecuencia de la actividad humana. El gran número de factores y variables que, de manera directa o indirecta, afectan a las emisiones de GEI, así como las múltiples y complejas relaciones entre ellas, dificulta la toma de decisiones sobre las mejores medidas que deben adoptarse para frenar o paliar el cambio climático y el análisis de las consecuencias que cada decisión arrastra. Ello ha motivado el desarrollo de complejos modelos de simulación denominados Modelos de Evaluación Integrada (IAMs) o de Energía-Economía-Medio Ambiente (modelos E3), centrados especialmente en el cambio climático. El desarrollo y uso de estos modelos para orientar las decisiones políticas en materia de cambio climático ha crecido muy notablemente en los últimos años, como se pone de manifiesto en los informes del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC). Este trabajo es una revisión panorámica de los principales IAMs existentes y analiza sus principales características. El trabajo se centra especialmente en el análisis de las limitaciones de los IAMs actuales, que deberían marcar los desarrollos futuros de estas herramientas.

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