Integrar modelo general de factores de transformación con escenarios para pronóstico #FOMIX

[TatianaMerino]

A partir de los modelos (diagramas de flujo y KSIM) de los talleres virtuales del pronóstico, se integró la información en un solo modelo.

Insumos

Diagramas VENSIM y modelos KSIM individuales en #68 #80 #110 #111 #108 #112 #113

Ruta: FOMIX\fmx_estudio_tecnico\pronostico\talleres\insumos\ksim

Diagramas de flujo

En: FOMIX\fmx_estudio_tecnico\pronostico\talleres\insumos\diagramas\vensim

• Diagrama completo: integrado_v2.mdl
• Diagrama del subsistema ambiental: sub_ambiental.mdl
• Diagrama del subsistema sectorial: sub_social_v2.mdl

KSIM

En: FOMIX\fmx_estudio_tecnico\pronostico\talleres\insumos\ksim\talleres

• Intensidades y conexiones recopiladas de los talleres, datos, e insumos: elementos_modelo.xlsx
• Datos de tasas de cambio
• KSIM base: esta carpeta contiene los insumos para hacer los escenarios y trabajar en los talleres

Insumos para talleres presenciales

En: FOMIX\fmx_estudio_tecnico\pronostico\talleres\insumos\ksim\escenarios

• Una carpeta para cada escenario con cuatro archivos: ksim_global.xlsx; matriz_alfa.xlsx; matriz_beta.xlsx; datos.xlsx
• Los libros "datos.xlsx" se leen en script para graficar las iteraciones de cada escenario

[TatianaMerino]

Insumo: sistema socioambiental

En: FOMIX\fmx_estudio_tecnico\pronostico\talleres\insumos

• sist_sociamb.ai
• sist_socioamb.png

@dpedroza74

[TatianaMerino]

Taller agricultura

e1_agr: modelo antes de ajuntar las funciones de distribución.

e2_agr: modelo con los ajustes siguientes:

• Las condiciones iniciales para simulación con distribución uniforme discreta con valor máximo preestablecido por Luis.
• Todas las funciones de las matrices alfa y beta se reconstruyeron. Los rangos de las distribuciones uniformes continuas (beta) y discretas (alfa, a excepción de los residuos) son 1-2.

Primera calibración del modelo e2_agr. Las modificaciones del modelo para su calibración están en FOMIX\fmx_estudio_tecnico\pronostico\talleres\insumos\ksim\escenarios\cal_agr ; esta carpeta tiene los datos y gráficas, así como una ppt con el proceso que se siguió. De las gráficas obtenidas, se eligieron los cuatro escenarios con los parámetros del modelo completos como e3, e4 y e5, donde e5 corresponde al modelo final de la calibración.

Cada escenario está en una carpeta independiente con las características necesarias para correr las gráficas en R @iaga

Escenario	Datos de calibración
e2	inicial
e3	pre_estrategico
e4	estrategico_d2
e5	final

[iaga]

@TatianaMerino se incluyeron en las carpetas los archivos con las gráficas de los escenarios y los Rmarkdown.

Observaciones:

• Dejar los nombres de las columnas como salen de crystal ball: no cambiar a número
• Verificar que la hoja con los valores de prueba se llame "Datos1" sin espacio
• Corroborar por qué una variable de interacción quedó en medio de la hoja con valores de prueba para el escenario 2
• Verificar que la hoja con valores de prueba y estadísticas tengan las mismas variables: Revisar escenario 2

[iaga]

Script para generar las gráficas con todas las condiciones iniciales

Cada carpeta debe contener, además de los archivos en excel, dos archivos:

• dicccionario_abrev.csv. El diccionario con el significado de las abreviaturas del modelo.
• ex_xxx.Rmd. El archivo Rmd que genera el html con las gráficas de los escenarios. ex es el número d escenario y xxx el nombre del taller.

Para correr el código es necesario modificar en la cabecera del Rmd los parámetros p_esc que representa el escenario, p_nombre_del taller, p_time el intervalo de tiempo de la simulación, p_vars las variables que se desean graficar y p_conf_level el intervalo de confianza.

params: p_esc: e1 p_nombre_taller: Agricultura p_time: !r c('0', '5', '10', '15', '20', '25') p_vars: !r c('AGR', 'CFOR', 'URB', 'VACUI') p_conf_level: 0.95

Importante: Es posible incluir hasta 20 variables, en caso de necesitarse más, es necesario modificar el script