Diseño de una plataforma para el análisis de indicadores prospectivos para aplicaciones energía ambiente economía
Autor: Restrepo Cardona, Juan Esteban
Asesor: Mesa Betancur, Guillermo León (Thesis advisor)
Fecha: 2009
Programa: Bogotá - Medicina -Fisioterapia
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: Esta propuesta de trabajo dirigido de grado, TDG, se formula en el marco de los proyectos de investigación que se vienen desarrollando desde el año 2004 bajo el esquema energía ambiente economía (EAE) usando el modelo Markal como un sistema para el apoyo a la toma de decisiones en planeación (DSS) de proyectos en los sectores industria y transporte y sus dimensiones e impactos energéticos, económicos y ambientales. En general, para cada uno de los escenarios prospectivos desarrollados, se formulan y se generan indicadores los cuales pretenden valorar el impacto de diferentes alternativas, por ejemplo, de diseño energético y ambiental para Metroplus o sustitución energética en la industria. Con la realización de este TDG se pretende facilitar el entendimiento, uso y gestión de los resultados de los modelos por parte de los decisores, y aportar en el diseño de herramientas prospectivas. / Abstract. This proposal directed work grade, TDG, is formulated within the framework of investigation projects that have been developed since 2004 under the scheme economy energy environment (EAE) using the Markal model as a system for the support to the decision making in planning (DSS) of projects in the sectors industrial and transport and its dimensions and impacts energy, economic and environmental. In general, for each one of the developed prospective scenes, they are formulated and indicators are generated which try to value the impact of different alternatives, for example, of energy and environmental design for metroplus or substitution energetics in the industry. With the accomplishment of this TDG it is tried to facilitate the understanding, use and management of the results of the models on the part of the decision makers, and to contribute in the design of prospective tools.

DISEÑO DE UNA PLATAFORMA PARA EL ANÁLISIS DE INDICADORES
PROSPECTIVOS PARA APLICACIONES ENERGÍA AMBIENTE ECONOMÍA
JUAN ESTEBAN RESTREPO CARDONA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
FACULTAD DE MINAS
SEDE MEDELLÍN
MEDELLÍN, 2009DISEÑO DE UNA PLATAFORMA PARA EL ANÁLISIS DE INDICADORES
PROSPECTIVOS PARA APLICACIONES ENERGÍA AMBIENTE ECONOMÍA
JUAN ESTEBAN RESTREPO CARDONA
TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO DE
SISTEMAS E INFORMÁTICA
DIRECTORA
PATRICIA JARAMILLO ÁLVAREZ
PROFESORA ASISTENTE
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
FACULTAD DE MINAS
SEDE MEDELLÍN
MEDELLÍN, 2009CONTENIDO
RESUMEN ...................................................................................... vii
ABSTRACT ..................................................................................... vii
INTRODUCCIÓN ..............................................................................8
ALCANCE ........................................................................................................ 9
OBJETIVOS .................................................................................................. 10
1. FORMULACIÓN ........................................................................1 1
1.1 MARCO TEÓRICO ................................................................................ 11
1.1.1 ESQUEMA DE MODELAMIENTO ENERGÍA – AMBIENTE –
ECONOMÍA ...................................................................................................... 11
1.1.2 INDICADORES PROSPECTIVOS ......................................................... 13
1.2 DISEÑO DEL SISTEMA DE INDICADORES ........................................ 14
1.2.1 CLASIFICACIÓN DE LOS INDICADORES ........................................... 16
1.2.2 ESQUEMA GENERAL EAE INDUSTRIA Y TRANSPORTE ................. 19
2. IMPLEMENTACIÓN .................................................................. 24
3. SISTEMATIZACIÓN DEL SISTEMA DE INDICADORES ......... 36
3.1 ESTRUCTURA GENERAL DE LA PLATAFORMA ............................... 37
3.2 BASE DE DATOS ................................................................................. 38
3.3 APLICATIVO WEB ................................................................................ 40
3.4 SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA, SIG ............................. 42
4. ANÁLISIS DE RESULTADOS .................................................. 45
4.1 EJEMPLO 1 ........................................................................................... 45
4.2 EJEMPLO 2 ........................................................................................... 46
4.3 EJEMPLO 3 ........................................................................................... 48
4.4 EJEMPLO 4 ........................................................................................... 52
CONCLUSIONES ...........................................................................5 5
BIBLIOGRAFÍA ..............................................................................5 6
ANEXOS .........................................................................................5 8
iiiLISTA DE FIGURAS
Figura 1. Diagrama de Actividades ................................................................... 16
Figura 2. Sistema Energético de Referencia sector transporte 2006 ............... 20
Figura 3. Sistema Energético de Referencia, sector industria 2006 ................ 21
Figura 4. Zonas críticas por calidad del aire, definidas en el proyecto POMCA.
Fuente para la definición de zonas para indicadores geográficos. Subíndice
j .................................................................................................................. 30
Figura 5. Esquematización de la plataforma de trabajo EAE. ........................... 38
Figura 6. Pantallazo 1, Interfaz de consulta, aplicativo web. ............................ 41
Figura 7. Pantallazo 2, Interfaz de consulta, aplicativo web. ............................ 42
Figura 8. Pantallazo 3, Interfaz de consulta, SIG-EAE. .................................... 43
Figura 9. Pantallazo 4, Interfaz de consulta, SIG-EAE. .................................... 44
Figura 10. Distribución porcentual de los costos para los escenarios de
restricciones de Metroplús.......................................................................... 46
Figura 11. Emisiones por habitante de CO, CO y MP en el Valle de Aburrá
2
para los escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0 y ESC1REG1 y
ESC2REG1. ............................................................................................... 48
Figura 12. Porcentaje del consumo de cada Energético en el sector transporte
para los escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0. ........................................ 51
Figura 13. Porcentaje del consumo de cada Energético en el sector transporte
para los escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0. ........................................ 52
Figura 14. Cambio porcentual de los costos del sistema con respecto al año
anterior ....................................................................................................... 53
ivLISTA DE TABLAS
Tabla 1. Restricciones sobre los escenarios de demanda formulados para el
modelo MARKAL-Tte AMVA ...................................................................... 21
Tabla 2. Restricciones de análisis formuladas para el modelo MARKAL-
Industria 2006 ............................................................................................. 22
Tabla 3. Índices ................................................................................................. 24
Tabla 4. Listado de escenarios por modelo. Subíndice s .................................. 25
Tabla 5. Listado de Energéticos. Subíndice e ................................................... 26
Tabla 6. Listado de dispositivos de demanda. Subíndice d .............................. 26
Tabla 7. Listado de demandas finales consideradas. Subíndice k.................... 27
Tabla 8. Listado de subsectores industriales. Subíndice l ................................ 27
Tabla 9. Listado de contaminantes modelados. Subíndice p ............................ 28
Tabla 10. Listado de años modelados sector Transporte. Subíndice t ............. 28
Tabla 11. Listado de años modelados sector Industria. Subíndice t ................. 28
Tabla 12. Listado de zonas geográficas. Subíndice j ........................................ 28
Tabla 13. Listado de variables. ......................................................................... 30
Tabla 14. Formulación de indicadores .............................................................. 31
vLISTA DE ANEXOS.
ANEXO 1 Formulación matemática de los indicadores .................................... 58
viRESUMEN
Esta propuesta de Trabajo Dirigido de Grado, TDG, se formula en el marco de
los proyectos de investigación que se vienen desarrollando desde el año 2004
bajo el esquema Energía Ambiente Economía (EAE) usando el modelo Markal
como un sistema para el apoyo a la toma de decisiones en planeación (DSS)
de proyectos en los sectores industria y transporte y sus dimensiones e
impactos energéticos, económicos y ambientales. En general, para cada uno
de los escenarios prospectivos desarrollados, se formulan y se generan
indicadores los cuales pretenden valorar el impacto de diferentes alternativas,
por ejemplo, de diseño energético y ambiental para Metroplus o sustitución
energética en la industria.
Con la realización de esta TDG se pretende facilitar el entendimiento, uso y
gestión de los resultados de los modelos por parte de los decisores, y aportar
en el diseño de herramientas prospectivas.
Palabras Claves: prospectiva, indicadores, modelamiento, aplicativo
ABSTRACT
This proposal Directed Work Grade, TDG, is formulated within the framework of
investigation projects that have been developed since 2004 under the scheme
Economy Energy Environment (EAE) using the Markal model as a system for
the support to the decision making in planning (DSS) of projects in the sectors
industrial and transport and its dimensions and impacts energy, economic and
environmental. In general, for each one of the developed prospective scenes,
they are formulated and indicators are generated which try to value the impact
of different alternatives, for example, of energy and environmental design for
Metroplus or substitution energetics in the industry.
With the accomplishment of this TDG it is tried to facilitate the understanding,
use and management of the results of the models on the part of the decision
makers, and to contribute in the design of prospective tools.
Key Words: prospective, indicators, models, applications
viiINTRODUCCIÓN
Según Medina1, mediante el proceso de toma de decisiones se realiza la
elección de una solución a un problema entre las alternativas disponibles, la
diferencia entre cada una de estas es la forma en la cual se llega a ella y las
consecuencias que trae con sigo su elección. Este proceso de toma de
decisiones está enmarcado en la solución de problemas donde se encuentran
al menos más de una alternativa de solución, de lo contrario la decisión se
reduciría a llevar o no a cabo la acción correspondiente
En algunas situaciones es difícil saber de manera intuitiva cual es la mejor
solución a nuestro problema, por lo que se hace necesario utilizar un sistema
de apoyo a las decisiones (DSS, definido así por sus siglas en inglés Decision
Support System), por medio del cual se estime y evalué las posibles
alternativas para tener una mejor visión de las causas que se generarían al
tomar una decisión; es responsabilidad del decisor tomar la alternativa más
conveniente basado en dichas estimaciones. Un DSS "combina recursos
intelectuales individuales con las capacidades de un ordenador para mejorar la
calidad de las decisiones (son un apoyo informático para los encargados de
tomar decisiones sobre problemas semiestructurados)”2
Aunque los DSS brinden un apoyo informático a los tomadores de decisiones,
los resultados que éste arroja muchas veces no son suficientes para entender
completamente la dinámica del problema que se está abordando y le es
necesario utilizar otras herramientas e indicadores que permitan y faciliten el
entendimiento de dichos resultados.
Con la realización de este Trabajo Dirigido de Grado, TDG, se pretende facilitar
el entendimiento, uso y gestión de los resultados arrojados por modelos de
planeación tipo DSS con metodologías de escenarios y otros métodos en
investigación de operaciones, implementando un sistema de indicadores
prospectivos como herramienta de análisis para sus resultados, y
proporcionando al tomador de decisiones una plataforma informática adecuada
para el despliegue de los indicadores. Se diseña una plataforma con un
1 MEDINA, Ramón. Toma de decisiones. [En línea] (2006) [última consulta: 20 de marzo del
2009]. Disponible en <http://ramonmedina.name/files/universidad/td/td0001.pdf >.
2 PGW Keen, MSS Morton. Decision support systems: an organizational perspective. Addison-
Wesley Publishing Company, 1978.
8aplicativo web para la consulta directa de los indicadores en formato tabular, y
un sistema de información geográfica, SIG, que facilitará el análisis de los
indicadores por medio de representación espacial y de gráficas.
Este trabajo está organizado en seis capítulos, el capítulo uno aborda todo el
diseño del sistema de indicadores. El capítulo dos trata sobre la
implementación del sistema de indicadores. El capítulo tres explica la
arquitectura y funcionamiento de toda la plataforma para la generación y
despliegue de los resultados e indicadores. El cuarto capítulo presenta los
resultados obtenidos con los indicadores y algunos ejemplos de situaciones
donde la consulta de indicadores puede ser valiosa para la solución de
problemas o la gestión. Y en los dos últimos capítulos se presentan algunas
conclusiones obtenidas del desarrollo de este trabajo y la bibliografía utilizada
para su realización. Se presenta también un capítulo de anexos que contienen
la formulación matemática completa de los indicadores y algunos elementos de
ayuda para la consulta de indicadores en las bases de datos.
ALCANCE
Este TDG se formula en el marco de los proyectos de investigación que se
vienen desarrollando desde el año 2004 bajo el esquema Energía Ambiente
Economía, EAE, usando el modelo Markal como un sistema para el apoyo a la
toma de decisiones en planeación (DSS) de proyectos en los sectores industria
y transporte y sus dimensiones e impactos energéticos, económicos y
ambientales para el Área Metropolitana del Valle de Aburrá, AMVA.
Mediante la participación en estos proyectos, se logra la implementación de un
sistema de indicadores prospectivos para el análisis de los resultados del
proyecto “Evaluación de alternativas para la planificación energética sostenible
de los sectores industrial y transporte del Área Metropolitana del Valle de
Aburrá”* y en general para los proyectos desarrollados bajo el esquema
Energía Ambiente Economía. Este sistema de indicadores se presenta como
un desarrollo particular guiado a la síntesis y gestión de los resultados de los
proyectos de análisis y, como un desarrollo novedoso en cuanto vincula un
sistema de análisis en un marco prospectivo definido por la metodología de
escenarios del esquema EAE. Al respecto no se pretende realizar un desarrollo
* Convenio 612 de 2005, Documento Final 2007, entre Universidad Nacional de Colombia sede
Medellín, Área Metropolitana del Valle de Aburrá.
9conceptual en materia de prospectiva sino acoplar a los escenarios de análisis
de los proyectos de referencia, indicadores que permitan medir y valorar la
pertinencia del escenario, calificar uno respecto a otros y en esta medida
aportar herramientas que permitan seleccionar el esquema regulatorio al que
se desea tender en la región y propiciar las medidas y proyectos necesarios,
embebidos en la configuración de cada uno de los escenarios.
El despliegue de los indicadores implica su integración a la plataforma de
trabajo EAE∗, la cual, es un conjunto de aplicativos informáticos que se han
venido desarrollando al margen de la ejecución de los proyectos de referencia,
permitiendo así que tanto los indicadores como los resultados de los modelos
realizados en cada proyecto se almacenen en una base de datos central para
ser consultados a través de dichos aplicativos.
OBJETIVOS
Diseñar e implementar un sistema de indicadores para el análisis de resultados
de las aplicaciones del esquema energía ambiente economía en el Área
Metropolitana del Valle de Aburrá.
• Aportar en la conceptualización del análisis prospectivo a través de
indicadores.
• Integrar el sistema de indicadores a un aplicativo de consulta web y un
sistema de información geográfica para la visualización de los
resultados.
∗
La plataforma de trabajo EAE no es un producto acabado, por el contario, ésta se actualiza
constantemente de acuerdo a las necesidades de cada uno de los proyectos que se
encuentran en ejecución; así la plataforma incorpora nuevas funcionalidades según los
requerimientos de cada proyecto. A la fecha, la plataforma sigue evolucionando y mejorando
las versiones anteriores.
101. FORMULACIÓN
1.1 MARCO TEÓRICO
Para comenzar a hablar del sistema de indicadores prospectivos desarrollados
como producto de este TDG y de la participación en el “Grupo de Análisis y
modelamiento Energía-Ambiente-Economía”, es necesario en primera instancia
hablar de manera general del esquema de modelamiento Energía-Ambiente-
Economía y del proyecto “Evaluación de alternativas para la planificación
energética sostenible de los sectores industrial y transporte del Área
Metropolitana del Valle de Aburrá”, como cimientos de los cuales se
despliegan dichos indicadores; además presentar de forma global un
acercamiento al concepto de indicadores prospectivos, con el fin de generar
claridad y coherencia para el lector.
1.1.1 ESQUEMA DE MODELAMIENTO ENERGÍA – AMBIENTE –
ECONOMÍA
El esquema de modelamiento Energía Ambiente Economía, EAE, permite
simular estrategias de desarrollo para la planeación de cualquier localidad,
región o nación, buscando que los intereses energéticos, ambientales y
económicos no estén en contraposición, y por el contrario se integren,
orientando esfuerzos a la eficiencia, economía y mejoramiento del medio
ambiente, permitiendo la evaluación de los impactos económicos (costos de
inversión, operación y mantenimiento, fijos y variables, entre otros), energéticos
(consumos de combustible), y ambientales (emisiones de contaminantes)
desde acciones individuales hasta acciones colectivas.
Desde el año 2004 se ha venido introduciendo este tipo de modelamiento como
un instrumento de apoyo a la toma de decisiones para el análisis y planeación
en entornos urbanos, como los sectores transporte o industria, en las
principales entidades planificadoras de la Región Metropolitana. Estas
aplicaciones se realizaron con el modelo MARKAL, el cual es uno de los
modelos tipo EAE más ampliamente usados en el mundo.
El modelo MARKAL es un modelo de programación lineal multi-periodo,
caracterizado por la representación detallada de los dispositivos tecnológicos y
11los energéticos en cada etapa de extracción, transformación, distribución y
consumo del sistema energético de una región (…) El modelo evalúa
diferentes combinaciones energético-tecnológicas para cumplir las demandas y
optimizar una función objetivo, dada típicamente como una función de mínimo
costo. Un número de dispositivos tecnológicos de demanda compiten para
satisfacer una demanda en particular y un número de tecnologías de
producción competirán para producir los energéticos3.
La solución del modelo apunta a la satisfacción de un conjunto de demandas
especificadas exógenamente, para todos los periodos de tiempo. Estas
demandas están en términos de las necesidades energéticas de los
subsectores socioeconómicos en consideración, por ejemplo procesos
industriales, calentamiento de agua para el sector residencial, movilidad de
pasajeros en el sector transporte, etc4.
En general, los modelos del tipo EAE, permiten evaluar los impactos
resultantes sobre la matriz de energéticos y sobre las emisiones de
contaminantes de manera objetiva y cuantificable, como producto de alguna
modificación sobre el sistema. Así, la parte ambiental deja de ser un criterio
ponderado subjetivamente en los análisis y pasa a ser un indicador real de
eficiencia energética y de bienestar5.
En el caso particular del proyecto marco, “Evaluación de alternativas para la
planificación energética sostenible de los sectores industrial y transporte del
Área Metropolitana del Valle de Aburrá”, se ofrece un análisis integrado de
variables energéticas, económicas y ambientales de los sectores industria y
transporte de la región Metropolitana.
Para el sector transporte se evaluaron escenarios asociados al Plan
Maestro de Movilidad 2006-2020 de la región según diferentes niveles
de éxito de los planes de integración modal del transporte colectivo
público y diferentes características tecno-energéticas y de demanda de
cada modo. Los resultados muestran los beneficios ambientales,
energéticos y económicos de la integración modal en la región y de la
3 Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Empresas Publicas de Medellín, Área Metropolitana
del Valle de Aburrá. “Evaluación integrada ambiente - energía - economía para la planificación sostenible
de núcleos locales, caso de aplicación Área Metropolitana del Valle de Aburrá”. Medellín: Universidad
Nacional de Colombia, Sede Medellín, 2005.Pp. 7
4 Ibíd., Pp.7
5 Ibíd., Pp.8
12introducción de energéticos más limpios en la canasta, especialmente la
masificación del gas natural. Igualmente se analizó el sistema de
transporte masivo de pasajeros, de mediana capacidad, Metroplús, para
diferentes alternativas: buses impulsados con gas natural vehicular,
buses impulsados con diesel local, buses impulsados con Euro-diesel III
importado desde el golfo de México, una flota de buses mixta en
proporciones 50/50 gas natural y diesel local y buses híbridos de diesel
local. Los resultados resaltan las ventajas ambientales y económicas de
la utilización de gas natural vehicular en este sistema, por encima de las
demás alternativas tecnológicas consideradas.
Para el sector industrial se evaluaron diferentes escenarios de cambio
en la vocación tecno-energética de las industrias y sus impactos en
términos económicos y sobre las emisiones de contaminantes a la
atmósfera. Así, el análisis ofrece una plataforma de discusión para la
viabilización y priorización de proyectos y/o instrumentos económicos o
regulatorios, encaminados a la reducción de emisiones de
contaminantes en las industrias, soportado en un análisis integral de
metas de reducción para la región6.
1.1.2 INDICADORES PROSPECTIVOS
Los indicadores pueden considerarse como una de las herramientas de gestión
más importantes en cuanto reportan a decisores y analistas, información
sintetizada y prevalorada sobre una situación en particular. La valoración de la
información para la construcción de un indicador incluye la comparación y
jerarquización de dicha información frente a otros datos o variables relevantes
del entorno a gestionar y por tanto la información que ofrece incluye procesos
de medición, valoración y calificación facilitando el análisis de tendencias en la
información, cualitativas o cuantitativas según la necesidad. Así, la
implementación de sistemas de indicadores facilita la valoración del éxito o
evolución en el tiempo de los procesos de gestión.
Los sistemas de indicadores se usan de forma típica para ir midiendo diferentes
impactos sobre un sistema. En general se realizan sobre información
6 Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Área Metropolitana del Valle de Aburrá.
“Evaluación de Alternativas para la Planificación Energética Sostenible de los Sectores
Industrial y Transporte del Área Metropolitana del Valle De Aburrá”. Medellín, Colombia, 2007.
13instantánea, es decir para datos actuales recopilados en las variables a medir,
y se actualiza cada año a medida que se tiene información. En ese sentido
sirven para hacer análisis histórico y analizar la evolución y tendencias de las
variables medidas.
Existe gran cantidad de literatura sobre indicadores, disponible en internet y en
medio físico, que incluye desde la conceptualización y la metodología de
construcción de indicadores hasta la posibilidad de revisión de sistemas de
indicadores de diversas naturalezas y entidades -locales, nacionales e
internacionales-. Para mayor consulta se remite al lector a la búsqueda y
revisión de dicha literatura, entre otros [ 2] [ 4] [ 11].
El sistema de indicadores desarrollado difiere de ese modelo en cuanto
propone diseñar los indicadores para medir la evaluación de propuestas de
escenarios futuros. En ese sentido se analiza la evolución de los indicadores y
se puede tomar decisiones sobre cual escenario será más benéfico en el largo
plazo o cuáles son los umbrales que promueven resultados deseables.
1.2 DISEÑO DEL SISTEMA DE INDICADORES
Si bien, la utilización de modelos bajo el esquema EAE han servido como
herramienta de apoyo a la toma de decisiones en materia de planeación de
ciudad desde el punto de vista energético, económico y ambiental, la
interpretación de los resultados de estos modelos no son siempre fáciles de
entender por parte del decisor, es por esto, que surge la necesidad de
implementar un sistema de indicadores que facilite el entendimiento de dichos
resultados.
Para que el sistema de indicadores sea de gran utilidad se plantea frente a tres
características importantes, un análisis prospectivo, un análisis geográfico y un
análisis sistemático. Cada una de estas explicadas a continuación:
Análisis prospectivo
El sistema de indicadores se diseña para medir la evaluación de propuestas de
escenarios futuros y así poder tomar decisiones sobre cual escenario será más
benéfico en el largo plazo. El análisis entonces requiere entender que la
selección de un escenario por encima de otro implica que para llevarlo a
realidad en la gestión, se deben garantizar, facilitar o promover la realización
de acciones para configurar las características que definieron el escenario.
14Análisis geográfico
El análisis geográfico se propone como elemento importante porque ofrece una
visión de análisis por zonas* y permite jugar con diferentes escalas. Los análisis
referidos a zonas geográficas permitirán presentar resultados de eficiencia en
la gestión y seguimiento, para zonas con conflictos ambientales por emisiones
de fuentes fijas y/o brindar balances o elementos técnicos de seguimiento para
diferentes planes o proyectos en distintas zonas de la región.
Este aspecto que se presenta en más detalle en la siguiente sección, es muy
importante puesto que a pesar de que los resultados de los modelos se ofrecen
a escalas geográficamente desagregadas, las consultas por zonas representa
una tarea que requiere un nivel de especialización en el entendimiento del
modelo. Los indicadores entonces pretenden sistematizar esa tarea para
diferentes zonas geográficas seleccionadas según su relevancia en la gestión
de proyectos para mejora de calidad del aire.
Análisis sistemático
El despliegue de los resultados de los indicadores debe hacerse por medio de
aplicativos informáticos que le brinden al decisor las herramientas necesarias
para la interpretación de los indicadores, y de igual manera, para el
desarrollador o analista le debe ser fácil la generación y actualización de los
indicadores cuando sus fuentes cambien. Esta sistematización se realiza
mediante los aplicativos ya desarrollados entorno a la ejecución de los
proyectos de referencia, los cuales consta de una base de datos para el
almacenamiento de la información y resultados de los modelos, un aplicativo
vía Web como interfaz general para la consulta directa de la base de datos y un
sistema de información geográfica, SIG, para la representación espacial de la
información de los proyectos. La sistematización del sistema de indicadores se
explica más detalladamente en el capítulo 3.
La consolidación del sistema y su sistematización progresiva en función de los
resultados constituye un aporte novedoso y una herramienta de análisis de
gran importancia para el diseño de proyectos de gestión a partir de los
resultados.
* Las zonas a las que se harán referencia son todas comprendidas bajo el Área Metropolitana
del Valle de Aburrá, debido a que son las zonas analizadas en el los proyectos marco de
referencia.
15Para detallar los procesos que se llevarán a cabo dentro del entorno en el que
el sistema de indicadores va a interactuar, se utilizará un diagrama de
actividades que permita modelar los aspectos dinámicos de éste, ver Figura 1
Refiérase a sistema como el aplicativo por el que se desplegarán los resultados
de los indicadores, ya sea el SIG o vía Web.
USUARIO SISTEMA ORACLE
Mostrar
Consultar
opciones del
indicador
indicador
Elegir Seleccionar
indicador datos
Visualizar Desplegar Procesar
información información información
Figura 1. Diagrama de Actividades
En las siguientes dos secciones se presenta la propuesta de definición de
indicadores para el análisis entre escenarios EAE formulados para los modelos
Industria y transporte del proyecto de referencia
1.2.1 CLASIFICACIÓN DE LOS INDICADORES
Los indicadores formulados se diseñaron para el análisis de la evolución de
diferentes resultados de cada una de las dimensiones EAE, para un escenario
en particular o para comparación de varios escenarios. En este sentido se
definen cerca de 40 indicadores que pueden evaluarse de diversas formas,
según pertinencia, esto es, cada indicador puede evaluarse para un escenario,
16o para varios escenarios de forma comparativa o puede estimarse de forma
agregada o por zona geográfica, etc. Así se proponen tres formas de
clasificación con el propósito de organizar mejor los análisis en el informe y en
los aplicativos y presentar mejor el alcance de los mismos. Criterios de
clasificación:
(cid:57) Número de escenarios de análisis
(cid:57) Dimensiones de análisis
(cid:57) Carácter espacial
Un indicador puede clasificarse en todos los criterios, por ejemplo un indicador
puede ser útil para comparar 2 escenarios respecto a la variable económica en
un municipio específico.
El criterio Número de escenarios de análisis se refiere a si el indicador es útil
para analizar la evolución de una variable en el tiempo en un escenario o si es
útil para comparar varios escenarios. Así:
• Indicadores de referencia entre escenarios: Indicadores que permiten el
análisis comparativo entre los diferentes escenarios de modelación, ya sea
de resultados totales, o de resultados periodo a periodo en el horizonte de
planificación.
Los indicadores de comparación permiten conocer las diferencias entre los
escenarios formulados, y comparar los resultados de los proyectos o planes
que se tienen en cuenta en cada uno de los escenarios. Con estos
indicadores y con un criterio de análisis definido puede hacerse una
caracterización de los escenarios con mayor impacto para la gestión en el
mediano plazo. En la Tabla 14 se presentan los indicadores desarrollados,
todos a excepción de los indicadores 16, 17, 20 y 21 se consideran
indicadores aptos para la referencia entre escenarios.
• Indicadores de análisis por escenario: Indicadores que permiten el análisis
de la evolución periodo a periodo del escenario en el horizonte de
planificación.
Con estos indicadores se puede hacer una caracterización de los cambios
energéticos, económicos y ambientales obtenidas en el horizonte de
17planificación para un escenario específico. Permite la valoración de la
pertinencia de los escenarios.
El criterio Dimensiones de análisis se refiere al tipo de variable de análisis del
indicador, si es una variable de la dimensión económica o ambiental o la
combinación de estás.
• Indicadores por Dimensión: se refiere a los indicadores que dan información
sobre una sola de las dimensiones de análisis. Pueden ser:
Indicadores Tecnológicos
Indicadores Energéticos
Indicadores Económicos
Indicadoress Ambientales
• Indicadores combinados: se refiere a los indicadores que dan información
sobre al menos dos de las dimensiones básicas del esquema EAE en forma
combinada. Pueden ser:
Indicadores Tecno - Económicos
Indicadores Tecno – Ambientales
Indicadores Tecno – Energéticos
Indicadores Económico – Ambientales
Indicadores Económico – Energéticos
Indicadores Ambientales – Energéticos
El criterio Carácter espacial se refiere a sí el indicador se calcula para una zona
geográfica de influencia en particular o si es agregado para la región
metropolitana.
En general las aplicaciones realizadas para Industria y Transporte permiten
obtener resultados y análisis a escalas geográficas muy detalladas. El cálculo
sistemático de los indicadores para diferentes zonas geográficas, de diferentes
niveles de agregación, ofrece la posibilidad de obtener una serie de resultados
útiles en la gestión de proyectos particulares por zonas o para análisis
específicos en un sector. En general los resultados pueden agregarse al nivel
18deseado partiendo del modelo, pero el montaje sistemático de dicho análisis a
través del sistema de indicadores, en diferentes zonas específicas para la
gestión permitirá agilizar el trabajo de interpretación y aplicación.
Se proponen 24 zonas geográficas definidas a partir de 2 criterios: relevancia
político administrativa y criticidad respecto a problemas de calidad del aire (ver
Figura 4). El primer grupo se refiere básicamente a las divisiones municipales y
se considera cada uno de los municipios más la división interna por zonas en el
municipio de Medellín. El segundo grupo se refiere a las 7 zonas críticas por
calidad del aire propuestas en el marco del proyecto POMCA [ 15].
Los indicadores geográficos equivalen entonces a la estimación de los
indicadores para cada zona geográfica. También se formulan indicadores de
índole exclusivamente geográfica. Pueden ser:
Indicadores Geográficos – Ambientales
Indicadores Geográficos – Económicos
Indicadores Geográficos – Tecnológicos
Indicadores Geográficos – Energéticos
1.2.2 ESQUEMA GENERAL EAE INDUSTRIA Y TRANSPORTE
Se ha hecho énfasis en que el sistema de indicadores es una herramienta
diseñada para el análisis específico de los modelos tipo EAE realizados. Así, se
presentan los elementos determinantes de la estructura de los modelos como
soporte a la formulación del sistema de ecuaciones de los indicadores.
El esquema de análisis EAE involucra tres dimensiones de análisis, Energía,
Ambiente y Economía, para representar y analizar la gestión sobre los sectores
energéticos a través de los impactos sobre las dimensiones mencionadas, en
particular sobre la configuración tecno-energética, consumos de combustibles,
emisiones de contaminantes a la atmósfera y costos del sistema.
El proyecto Marco de análisis se centra en el análisis de los sectores Industria y
transporte de la Región Metropolitana, presentando en detalle y a través del
sistema de referencia Energético, RES, la configuración general de dichos
sistemas respecto a sus esquemas de demanda final y configuración tecno-
energética y ambiental. La estructura de resultados se basa en un sistema de
escenarios que representan la posible ocurrencia de eventos fututos de
19acuerdo a proyectos o planes para la gestión tecnológica, energética o
regulatoria.
Para cada línea de trabajo o sector, Industria y Transporte, se definen un RES
particular y un conjunto de escenarios de análisis, los cuales definen en general
el alcance de los indicadores (posibilidades de comparación entre escenarios,
análisis por zona geográfica o análisis por tipo de variable, etc). Las Figura 2 y
Figura 3 presentan respectivamente los RES del sector Transporte ([ 14], Libro
2) y el sector Industria ([ 14], Libro 1) y las Tabla 1 y Tabla 2 presentan los
listados de escenarios de análisis para cada uno de los modelos Transporte e
Industria.
Figura 2. Sistema Energético de Referencia sector transporte 2006
20ENC SRC PRC DMD DM Subsectores Energéticos Tec. de Tecnologías de Tecnologías de Demanda industriales PMI WNR sedeR .psnarT ertserret
abastecimiento proceso Demanda
ELC
Electricidad
BCF
Borra de café Luminaria Iluminación MMC
BPL
Fique PAP
BCO
ET PCL
Cáscara de coco Horno
Alta Temperatura
BMD
CVL
Madera
COA
Carbón Quemador ASF
D AD ie US sL Sel DSD L A + U AUS Secador Baja TemET peratura BAT
CUR
Aceite usado
KER
Caldera CVL
Kerosene
PCR EAG
Crudo de rubiales
PCL MAD
Crudos livianos
DFO Motor Motricidad OTR
FuelOil
GNA TER
Gas Natural
GLP Otros Otros TXT
Gas licuado
GSL
Gasolina
Figura 3. Sistema Energético de Referencia, sector industria 2006
Para el sector transporte se formularon dos escenarios de configuración de la
demanda final, Propenso al sistema integrado y Averso al sistema integrado, y
para cada uno de ellos se modelaron restricciones tecnológicas, energéticas y
ambientales que permitirán comparar de forma objetiva los impactos de dichas
restricciones sobre cada uno de los escenarios generales de demanda. Las
restricciones se presentan en la Tabla 1.
Se construye el modelo en 2 escenarios generales, para cada uno de los
cuales se evalúan 10 restricciones. Esto equivale a un conjunto de 20 corridas
cada una con atributos de escenario – restricción. Así, pueden considerarse 20
i j
escenarios diferentes de evaluación del sector transporte, donde el sistema de
indicadores estará guiado a la evaluación de cada uno de ellos y entre ellos.
Tabla 1. Restricciones sobre los escenarios de demanda formulados para el modelo
MARKAL-Tte AMVA
Restricción Descripción
1er Conjunto de Restricciones
21No restringe el modelo a seleccionar una alternativa particular para la operación
REM0
del nuevo sistema de transporte masivo de mediana capacidad – Metroplús –.
Supone la operación del nuevo sistema de transporte masivo de mediana
REM1
capacidad – Metroplús – con vehículos GNV.
Supone la operación del nuevo sistema de transporte masivo de mediana
REM2
capacidad – Metroplús – con vehículos DSL (A.C.P.M. local).
Supone la operación del nuevo sistema de transporte masivo de mediana
REM3 capacidad – Metroplús – con vehículos ED2 importado desde el Golfo de
México).
Supone la operación del nuevo sistema de transporte masivo de mediana
REM4
capacidad – Metroplús – con una flota mixta de vehículos 50% DSL + 50% GNV.
Supone la operación del nuevo sistema de transporte masivo de mediana
REM5 capacidad – Metroplús – con vehículos híbridos de motor eléctrico abastecido
por DSL (A.C.P.M. local).
2do Conjunto de Restricciones
Supone un desarrollo inercial en el horizonte de planificación en términos
energéticos, teniendo en cuenta las series históricas de consumo de
REG0
combustible. La restricción se impone suponiendo que el Sistema Metroplús
opera con vehículos GNV.
Masificación del uso de GNV en el parque automotor del dominio de estudio:
REG1 vehículos particulares, públicos y de carga. La restricción se impone suponiendo
que el Sistema Metroplús opera con vehículos GNV.
Sustitución del consumo de GSL por gasolina oxigenada con alcohol carburante
REG2 de caña (E10), a partir del año 2008. La restricción se impone suponiendo que el
Sistema Metroplús opera con vehículos GNV.
Sustitución del consumo de DSL por biodiesel de aceite de palma (B10), a partir
REG3 del año 2012. La restricción se impone suponiendo que el Sistema Metroplús
opera con vehículos GNV.
Para el sector Industria se define un escenario general de configuración de la
demanda y sobre este se evalúan 25 restricciones tecnológicas, energéticas y
ambientales, con énfasis en el análisis de procesos de eficiencia tecnológica,
penetración de gas natural y restricciones de imposición de techos de
emisiones. Las restricciones se presentan en la Tabla 2. Puede considerarse
25 escenarios de evaluación del sector industria donde el sistema de
indicadores estará guiado a la evaluación de cada uno de ellos y entre ellos
Tabla 2. Restricciones de análisis formuladas para el modelo MARKAL-Industria 2006
Grupo Nombre Descripción
E0 Sin restricciones
G1
E_Base Restricciones BASE
Mejora de eficiencia de DMD (Hornos) que atienden DM Alta
E2_EF_AT
Temperatura. 7 a 12%. Restricciones BASE
Mejora de eficiencia de DMD que atienden DM Baja Temperatura.
E2_EF_BT
G2 10 a 15%. Restricciones BASE
Mejora de eficiencia de DMD que atienden DM Motricidad 5%.
E2_EF_M
Restricciones BASE
E2_EF_O Mejora de eficiencia de DMD que atienden DM Otros 2%.
22Grupo Nombre Descripción
Restricciones BASE
E2_EFF Mejora de eficiencia todos los DMD. Restricciones BASE
E3_DM5 MyT. Reducción de la DM útil 5%. Eff Base. Restricciones Base
G3
E3_DM10 MyT. Reducción de la DM útil 10%. Eff Base. Restricciones Base
Penetración de GNA en DMD para DM ET Alta Temp.
E4_AT
Restricciones Base
Penetración de GNA en DMD para DM ET Baja Temp.
E4_BT
Restricciones Base
G4
Sustitución DMD-Motores por Motores de Alta eficiencia.
E4_M
Restricciones Base
E4_DM Penetración de GNA en DMD para AT, BT y M. Restricciones Base
E4_0_GN Penetración de GNA en DMD para AT, BT y M. Restricciones E0
Techos de emisión globales de CO2. Reducción CO2 5%.
G5_B05
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de CO2. Reducción CO2 10%.
G5_B10
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de CO2. Reducción CO2 15%.
G5_B15
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de CO2. Reducción CO2 20%.
G5_B20
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 5%.
G5_BMP05
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 10%.
G5 G5_BMP10
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 15%.
G5_BMP15
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 20%.
G5_BMP20
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 50%.
G5_BMP50
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 60%.
G5_BMP60
Restricciones BASE
Techos de emisión globales de MP. Reducción MP 70%.
G5_BMP70
Restricciones BASE
Es claro que no todas las comparaciones entre escenarios aportan información
significativa y por ello el diseño de los indicadores incluye la selección de
cuales escenarios son susceptibles de compararse entre sí. Para el sector
transporte por ejemplo, la restricción REM1 supone la operación del sistema
Metroplús con vehículos de GNV y la restricción REG1 supone la masificación
del uso del GNV en el resto del sector transporte del AMVA (ver Tabla 1).
Dichos escenarios proponen cambios en sectores diferentes del sistema
modelado y sus resultados podrían considerarse como complementarios. En
otro caso, las restricciones REM1 (Metroplús operado con GNV) y REM2
(Metroplús operado con ACPM), representan escenarios que representan dos
opciones diferentes para un mismo evento y por tanto la comparación entre
ellos si dará información de las ventajas o desventajas de cada escenario.
232. IMPLEMENTACIÓN
En el capítulo anterior se establecieron las características importantes que
deben tener los indicadores para el análisis de los resultados de los modelos
del proyecto marco. Ahora, en esta sección, se presenta toda la formulación de
los indicadores en base a dichas características y según los alcances
propuestos para gestión.
Un indicador se refiere a un resultado proveniente del cálculo de una variable
de interés, así, puede formularse una ecuación compuesta por variables y
parámetros y expresada por una ecuación lineal. La formulación matemática
define entonces la programación e implementación del sistema.
Conceptos básicos
Un sistema de ecuaciones lineales está compuesto por variables, parámetros,
índices y conjuntos. Las variables representan las decisiones que se obtienen
como resultado del proceso de cálculo. Los parámetros indican los valores de
entrada de las ecuaciones, los índices representan las entidades para las
cuales se establecen las ecuaciones y los conjuntos representan los entornos
de validez de las ecuaciones y se determinan para los índices.
Para el caso de los modelos EAE los indicadores son estimaciones derivadas
de los resultados. En las Tabla 3 a Tabla 13 se presentan los elementos
variables, parámetros, índices y conjuntos para la formulación de los
indicadores.
Tabla 3. Índices
índice Entidad asociada Descripción
Cada uno de los escenarios de modelación. 20 escenarios para
s Escenario
transporte y 25 escenarios para industria. 45 Totales.
Cada uno de los combustibles o energéticos que componen las
e Energético canastas energéticas de evaluación. 7 energéticos de Transporte,
14 energéticos Industriales. 21 totales.
Demandas finales modeladas para cada sector. 9 demandas de
k Demanda final
Transporte, 4 demandas Industriales. 13 totales.
Subsectores en los cuales se divide el sector industria en el
l Subsector Industrial
AMVA, 13 en total
Cada uno de los dispositivos tecnológicos de demanda final. 5
d Tecnología tecnologías de Transporte (tipos de vehículos), 12 tecnologías
Industriales (calderas, hornos, otros). 17 totales
24índice Entidad asociada Descripción
Cada uno de los contaminantes modelados. 6 contaminantes
p Contaminante
asociados al sector industria, 5 asociados al transporte. 11 totales
Cada una de las zonas geográficas definidas para análisis de
j Zona
indicadores geográficos. 34 según la tabla 8
t Periodo 2002 a 2020 cada 2 años, 10 años en total
Tabla 4. Listado de escenarios por modelo. Subíndice s
Escenarios Sector (Modelo) Subíndice s
ESC1 REM0 TRN 1
ESC1 REM1 TRN 2
ESC1 REM2 TRN 3
ESC1 REM3 TRN 4
ESC1 REM4 TRN 5
ESC1 REM5 TRN 6
ESC2 REM0 TRN 7
ESC2 REM1 TRN 8
ESC2 REM2 TRN 9
ESC2 REM3 TRN 10
ESC2 REM4 TRN 11
ESC2 REM5 TRN 12
ESC1 REG0 TRN 13
ESC1 REG1 TRN 14
ESC1 REG2 TRN 15
ESC1 REG3 TRN 16
ESC2 REG0 TRN 17
ESC2 REG1 TRN 18
ESC2 REG2 TRN 20
ESC2 REG3 TRN 20
BASE IND-UERE 21
Eff_AT IND-UERE 22
Eff_BT IND-UERE 23
Eff_M IND-UERE 24
DM_AT IND-UERE 25
DM_BT IND-UERE 26
DM_M IND-UERE 27
Eff_DMD IND-UERE 28
DM_DMD IND-UERE 29
MYT IND-UERE 30
G1_CO IND-AMVA06 31
G1_Base IND-AMVA06 32
G2_Eff_AT IND-AMVA06 33
G2_Eff_BT IND-AMVA06 34
G2_Eff_M IND-AMVA06 35
G2_Eff_O IND-AMVA06 36
G2_Eff_DMD IND-AMVA06 37
G3_MYT5 IND-AMVA06 38
G3_MYT10 IND-AMVA06 39
G4_GN_AT IND-AMVA06 40
G4_GN_BT IND-AMVA06 41
G4_DMD_MporN IND-AMVA06 42
25Escenarios Sector (Modelo) Subíndice s
G4_GN_0 IND-AMVA06 43
G5_ENV_MAXEM MP IND-AMVA06 44
G5_ENV_MAXEM CO2 IND-AMVA06 45
Tabla 5. Listado de Energéticos. Subíndice e
Código Energéticos Sector Subíndice e
ELC Electricidad TRN e IND 1
GSL Gasolina TRN e IND 2
DSL Diesel TRN e IND 3
GNV Gas Natural Vehicular TRN 4
E10 Etanol mezcla al 10% TRN 5
B10 Biodiesel mezcla al 10% TRN 6
ED2 Eurodiesel 2 TRN 7
AUS Aceite Usado IND 8
BCF Borra de café IND 9
COA Carbón IND 10
DFO Fuel oil IND 11
GLP Gas Licuado de Petróleo IND 12
GNA Gas Natural IND 13
PCL Crudo Liviano IND 14
BMD Madera IND 15
BCO Cáscara de coco IND 16
DAU DSL + AUS IND 17
PCR Crudo Rubiales IND 18
BPL Pulpa (Fique) IND 20
KER Kerosene IND 20
Tabla 6. Listado de dispositivos de demanda. Subíndice d
Dispositivos
Sector Subíndice d
Transporte
Autos y pick-ups TRN 1
Taxis TRN 2
Buses y Colectivos TRN 3
Volquetas y Camiones TRN 4
Motos TRN 5
Caldera IND 6
Horno IND 7
Luminarias eficientes IND 8
Luminarias
IND 9
tradicionales
Molino IND 10
Motor Alta Eficiencia IND 11
Motor Tradicional IND 12
Otros IND 13
26Dispositivos
Sector Subíndice d
Transporte
Quemador IND 14
Refrigerador industrial IND 15
Secador IND 16
Torre IND 17
Otros IND 18
Tabla 7. Listado de demandas finales consideradas. Subíndice k
Demanda Sector Subíndice k
Tte. Aéreo de Pasajeros TRN 1
Tte. Ferroviario Pasajeros Público Colectivo TRN 2
Tte. Carretero Carga TRN 3
Tte. Carretero Pasajeros Privado Colectivo TRN 4
Tte. Carretero Pasajeros Público Colectivo TRN 5
Tte. Carretero Pasajeros Privado Individual Moto TRN 6
Tte. Carretero Pasajeros Privado Individual TRN 7
Tte. Carretero Pasajeros Público Individual TRN 8
Tte. Carretero Pasajeros Público Colectivo Metroplús TRN 9
Energía Térmica Alta Temperatura IND 10
Energía Térmica Baja Temperatura IND 11
Motricidad IND 12
Molienda IND 13
Otros IND 14
Iluminación IND 15
Refrigeración IND 16
Tabla 8. Listado de subsectores industriales. Subíndice l
Abrev.
Subsector Subíndice l
Subsector
Asfaltos, Derivados del Petróleo ASF 1
Bebidas, Alimentos, Tabaco BAT 2
Curtimbres CUR 3
Cerámicos y Vítreos CVL 4
Extracción, agregados EAG 5
Maderero MAD 6
Metalmécanico MMC 7
Otras Industrias OTR 8
Papel, Cartón, Pulpa, Impresión PAP 9
Plásticos, Cauchos PCE 10
Químico QMC 11
Terciario TER 12
Textil, Confección TXT 13
27Tabla 9. Listado de contaminantes modelados. Subíndice p
Contaminante Sector Subíndice p
CO TRN, IND 1
CO2 TRN, IND 2
SO2 IND 3
MP TRN, IND 4
NOX TRN, IND 5
COV TRN, IND 6
Tabla 10. Listado de años modelados sector Transporte. Subíndice t
Año Condición Subíndice t
2002 Año calibrado 1
2004 Año calibrado 2
2006 Año proyectado 3
2008 Año proyectado 4
2010 Año proyectado 5
2012 Año proyectado 6
2014 Año proyectado 7
2016 Año proyectado 8
2018 Año proyectado 9
2020 Año proyectado 10
Tabla 11. Listado de años modelados sector Industria. Subíndice t
Año Condición Subíndice t
2004 Año calibrado 1
2006 Año calibrado 2
2008 Año proyectado 3
2010 Año proyectado 4
2012 Año proyectado 5
2014 Año proyectado 6
2016 Año proyectado 7
2018 Año proyectado 8
2020 Año proyectado 9
2022 Año proyectado 10
Tabla 12. Listado de zonas geográficas. Subíndice j
Zona Subíndice j
Área Metropolitana del Valle de Aburrá 1
Barbosa 2
Copacabana 3
Girardota 4
28Zona Subíndice j
Bello 5
Medellín 6
Itagüí 7
Envigado 8
Sabaneta 9
Caldas 10
La Estrella 11
Comuna 1(Popular) 12
Comuna 2(Santa Cruz) 13
Comuna 3(Manrique) 14
Comuna 4(Aranjuez) 15
Comuna 5(Castilla) 16
Comuna 6(Doce de Octubre) 17
Comuna 7(Robledo) 18
Comuna 8(Villa Hermosa) 20
Comuna 9(Buenos Aires) 20
Comuna 10(La Candelaria) 21
Comuna 11(Laureles – Estadio) 22
Comuna 12(La América) 23
Comuna 13(San Javier) 24
Comuna 14(El Poblado) 25
Comuna 15(Guayabal) 26
Comuna 16(Belén) 27
Zonas críticas propuesta POMCA
Norte del AMVA entre Cop. y Gir. 28
Centro Occidente de Medellín 29
Sector Unal - UdeA 30
Zona centro de Medellín 31
Zona sur de Medellín 32
Zona Industrial de Itagüí 33
Zona Industrial Sabaneta – La Estrella 34
29Figura 4. Zonas críticas por calidad del aire, definidas en el proyecto POMCA. Fuente
para la definición de zonas para indicadores geográficos. Subíndice j
Tabla 13. Listado de variables.
Variable Nombre Descripción Fuente
# de vehículos por tipo, que conforman el Modelo EAE
VEH Vehículos
parque automotor para cada escenario
CON Consumo Consumo energético por tipo de combustibles Modelo EAE
EMI Emisión Emisiones de contaminantes en toneladas. Modelo EAE
Costos totales del sistema para la satisfacción Modelo EAE
COS Costos
de las demandas finales.
Costos asociados a la inversión en nuevas Modelo EAE
CIN Costos Inversión
tecnologías.
Costos asociados a la inversión en nuevas Modelo EAE
COM Costos O&M
tecnologías.
CEN Costos Energéticos Costos asociados a la inversión en Modelo EAE
30Variable Nombre Descripción Fuente
Combustibles.
Tecnologías Inversión en dispositivos de demanda Modelo EAE
TIN
Industriales industriales
IND Industrias Número de Industrias. Modelo EAE
Información
POB Población Número estimado de habitantes
secundaria
Listado de Indicadores
En la Tabla 14 se presenta el listado de indicadores propuestos con su
descripción y fórmula matemática general. Para guiar la lectura de esta tabla se
presenta como ejemplo el Indicador 5:
Indicador 5: Porcentaje de Vehículos por Energético: Porcentaje
con respecto al total, de vehículos operados por combustible.
Resultados esperados: Para cada escenario se obtendrá el dato de
cuál es el porcentaje con respecto al total, de vehículos que operan
con diesel, gasolina y gnv, para cada año de análisis. Como resultado
puede mostrar la vocación o tendencia energética del parque
automotor en el tiempo bajo el escenario.
Formula: VEHes / VEHs. Indica el número de vehículos por energético
y por escenario sobre el total de los vehículos por escenario.
Tabla 14. Formulación de indicadores
No. Nombre Descripción Formula
Número total de vehículos resultado de la
Número de
modelación para cada uno de los escenarios.
I 1 Vehículos en el VEHs
Estima el número de vehículos necesarios
Escenario
para satisfacer la demanda de movilidad.
Número de Número de vehículos resultado de la
modelación en cada uno de los escenarios
vehículos en el
I 2 según el tipo de energético que emplean, VEHes
escenario según el
numero de vehículos de Diesel, o de Gasolina,
tipo de energético
etc.
Número de Número de vehículos según el dispositivo
vehículos en el resultado de la modelación para cada uno de
I 3 VEHds
escenario según el los escenarios. p.e numero de Buses y
tipo de dispositivo Colectivos, Motos, Taxis.
Número de
Número de vehículos según el dispositivo y
vehículos en el energético resultado de la modelación para
I 4 escenario según el cada uno de los escenarios. p.e. numero de VEHdes
dispositivo y el Buses y Colectivos operados con diesel, Motos
energético operadas con gasolina, Taxis operados con
31No. Nombre Descripción Formula
gas, etc.
Porcentaje con respecto al total de vehículos
operados con cada energético. p.e. para cada
% de Vehículos escenario permite conocer por ejemplo cual es
I 5 VEHes / VEHs x100
por Energético el porcentaje de los vehículos modelados
operados con diesel, con gasolina, con etanol,
etc.
Porcentaje con respecto al total de industrias
que utilizan un energético en particular,
% de Industrias
I 6 permite conocer por ejemplo el porcentaje de INDes / INDs
por Energético
industrias que usan carbón para sus procesos
productivos.
Porcentaje del consumo de cualquier
energético con respecto al consumo total de
% del consumo de
I 7 combustibles en un escenario, permite conocer CONes / CONs
cada Energético
la distribución porcentual del consumo de
combustibles.
Costo de todo el sistema en cada escenario
sobre la población del AMVA. Permite evaluar
Costos del sistema
I 8 el impacto económico en la región de la COSs / POBj
por habitante
puesta en marcha de los escenarios de
modelación propuestos.
Costo de inversión en combustibles por
habitante. Permite evaluar el impacto
Costos de
económico en la región de la inversión en
I 9 energéticos por CENes / POBj
combustibles para la satisfacción de las
habitante
demandas finales, ya sean de industria o de
transporte.
Costo de inversión en nuevas tecnologías por
habitante. Permite evaluar el impacto
Costos de
económico en la región de la inversión nuevas
I 10 Tecnologías por CINs / POBj
tecnologías para la satisfacción de las
habitante
demandas finales, ya sean de industria o de
transporte.
Emisión de Toneladas totales de emisión de
contaminantes en el AMVA por habitante.
Contaminantes por
I 11 Permite hacer una evaluación del impacto EMIps / POBj
habitante en el
ambiental para cada uno de los sectores
AMVA
modelados.
Porcentaje de las emisiones totales asociadas
a un dispositivo de demanda. Permite evaluar
% de emisiones la distribución de emisiones según cada uno
I 12 por dispositivo de de los dispositivos, y de esta manera hacer EMIkps / EMIs
demanda una caracterización de las demandas que
tienen un mayor impacto en la producción de
contaminantes.
Porcentaje de las emisiones totales asociadas
a un energético. Permite hacer una
% de emisiones caracterización de las emisiones según el
I 13 EMIeps / EMIps
por Energético energético empleado, y de esta manera
conocer cuales son los responsables de una
mayor emisión.
% De los costos Porcentaje del costo total del sistema en el
asociados a la escenario, asociado a la inversión en
I 14 inversión en tecnologías. Permite hacer una evaluación de CINs / COSs x 100
nuevas la distribución de los costos para satisfacer las
tecnologías demandas finales.
I 15 % De los costos Porcentaje del costo total del sistema en el COMs / COSs x 100
32No. Nombre Descripción Formula
asociados a la escenario asociado a la operación y
operación y mantenimiento de tecnologías. Permite hacer
mantenimiento una evaluación de la distribución de los costos
para satisfacer las demandas finales.
Porcentaje del costo total del sistema en el
% De los costos escenario asociado al la inversión en
I 16 asociados a energéticos. Permite hacer una evaluación de CENs / COSs x 100
Energéticos la distribución de los costos para satisfacer las
demandas finales.
Costos de Costo de Tecnologías en el escenario vs Total
Tecnología vs en toneladas de emisiones. Permite hacer una
I 17 CINde vs EMIps
Emisiones a la caracterización de tecnologías a partir de su
Atmósfera impacto económico y ambiental.
Emisión de Emisiones totales de un contaminante en la
contaminante por zona j por habitante en la zona j. Permite hacer
I 18 EMIpjs / POBj
habitante en la evaluaciones de producción de contaminantes
zona j en zonas especificas del AMVA.
Porcentaje del total de emisiones de
% de Emisiones contaminantes que representa la zona j.
I 19 de contaminantes Permite hacer una evaluación de la situación EMIpjs / EMIps
de la zona j ambiental de la zona con respecto al resto del
AMVA.
Porcentaje de cambio de los costos del
% Cambio de los sistema año a año (variación con respecto al
año anterior, p.e: cambio de costos del 2006 al
Costos del sistema (COSs)t +1)/
I 20 2008) dentro de un mismo escenario de
en el horizonte de (COSs)t) -1 *100
modelación. Indicador que permite ver la
planificación
variación de los costos a medida que avanza
el horizonte de planificación.
Porcentaje de cambio de las emisiones del
sistema año a año (variación con respecto al
% Cambio de año anterior, p.e: cambio de emisiones del
emisiones en el 2006 al 2008) dentro de un mismo escenario ((EMIps)t+1 /
I 21
horizonte de de modelación. Indicador que permite ver la (EMIps)t)-1*100
planificación variación de la producción de contaminantes a
medida que avanza el horizonte de
planificación.
Porcentaje de vehículos por tipo, con respecto
al total de vehículos, operados con cada
% de Vehículos
energético. P.e. para cada escenario:
I 22 por tipo y VEHdes / VEHds x100
porcentaje de los vehículos por tipo (buses,
Energético
taxis, etc) modelados operados con diesel, con
gasolina, con etanol, etc.
Comparación del Número de vehículos obtenidos de la
I 23 parque automotor modelación de un escenario comparado con VEHs vs VEHs+i
entre escenarios otro escenario.
% Cambio del Porcentaje de cambio del parque automotor
año a año dentro de un mismo escenario de ((VEHs)t+1 / (VEHs)t) -
parque automotor
I 24 modelación. Indicador que permite ver la 1 * 100
en el horizonte de
variación de la inversión en vehículos para la
planificación
satisfacción de la demanda.
% Cambio del
consumo de un Porcentaje de cambio en el consumo año a
año de un mismo energético para un escenario
energético en un ((CONes)t+1/(CONes)t)
I 25 de planificación a través de los 10 periodos. Se
escenario para el -1*100
puede conocer el aumento o la disminución del
horizonte de
consumo de DSL, GSL, etc.
planificación
33No. Nombre Descripción Formula
Inversión que hace el modelo en cada uno de
Inversión por
I 26 los escenario en los diferentes dispositivos CINds vs CINds+i
dispositivo
para satisfacer la demanda.
Porcentaje de vehículos según el tipo con
respecto al total de los vehículos resultado de
% de Vehículos
I 27 la modelación. p.e. para cada escenario VEHdes / VEHds x100
por tipo
permite conocer el porcentaje de los vehículos
totales representado por los buses, taxis, etc.
Consumo Consumo agregado de las industrias
Energético por modeladas pertenecientes a un mismo
I 28 Subsector subsector industrial. Se puede conocer el CONls
industrial en cada consumo agregado de todos los energéticos
escenario de cada uno de los subsectores industriales.
% Del consumo Distribución porcentual del consumo
Energético por energético total industrial para cada uno de los
I 29 Subsector subsectores industriales. p.e. que porcentaje CONls / CONs x 100
industrial por representa el sector textil dentro del consumo
escenario energético global.
% Del consumo Porcentaje que representan del consumo
energético industrial el consumo de cada uno
total por
I 30 de los dispositivos que se modelan. p.e. CONds / CONs x 100
dispositivo de
permite estimar el porcentaje de consumo que
demanda
representan las calderas.
Porcentaje del consumo total industrial
% Del consumo
representado por las cuatro demandas
I 31 total industrial por CONks / CONs x 100
industriales modeladas. P.e. permite conocer
demanda
el porcentaje de consumo en Alta Temperatura
% de Dispositivos Porcentaje de inversión por tipo de dispositivo
industriales por y energético. Permite conocer en un escenario
I 32 TINdes / TINs x 100
tipo y Energético en particular el % de inversión en hornos
en cada escenario eficientes de gas natural
Porcentaje del total de emisiones industriales
% De emisiones asociado a cada uno de los subsectores
I 33 por subsector industriales. p.e. de las emisiones totales, EMIlps / EMIps x 100
Industrial porcentaje asociado al subsector
metalmecánico.
Subsectores Permite conocer el número de industrias
I 34 industriales por pertenecientes a un mismo subsector industrial INDlj
zona geográfica en cada una de las zonas geográficas.
% De emisiones Porcentaje de emisiones asociado a los
por zona diferentes subsectores industriales en cada
I 35 geográfica y por zona geográfica. p.e. Permite conocer cuál es EMIlpsj / EMIpsj x 100
subsector el porcentaje de emisiones industriales en
industrial Itagüí asociado al subsector Químico.
% De inversión en Inversión de los diferentes subsectores
industriales en nuevos dispositivos de
dispositivos
I 36 demanda. Se puede conocer cuál de los TINlds / TINds x 100
industriales por
sectores es el que necesita invertir más en
subsector
motores, calderas, etc.
Consumo de energéticos en los diferentes
Consumo municipios del Área Metropolitana. p.e. es
I 37 energéticos por posible conocer cuál es el consumo de diesel CONjs
Zona geográfica del sector industrial en el municipio de
Medellín
% Del consumo Porcentaje de consumo de energéticos con
I 38 CONjs/CONs x 100
energético por respecto al total del sistema en cada una de
34No. Nombre Descripción Formula
zona geográfica las zonas geográficas.
Comentarios
El diseño y análisis de indicadores para el seguimiento y análisis de resultados
es de más fácil implementación en el sector Industria, dado que la
configuración espacial del sector es más estable y consecuentemente se puede
seguir con mayor confiabilidad, el desempeño en el tiempo de indicadores por
zona geográfica o de indicadores de consumo o alternativas tecnológicas.
El sector transporte propone mayor nivel de dificultad dado que la distribución
espacial y temporal de la movilidad es variable y su estimación tiene asociado
un nivel de incertidumbre dado por la metodología de cálculo y los datos fuente;
adicionalmente el sector presenta una dinámica más activa que cualquier otro
sector. Lo anterior indica que la confiabilidad de los resultados de los
indicadores está asociada al nivel de incertidumbre de la información y del
modelo. Por ejemplo si el sistema de movilidad real cambia significativamente
respecto a los escenarios planteados en el modelo los indicadores perderán
validez respecto a la gestión real. No obstante lo anterior, es posible establecer
indicadores para el análisis de los escenarios específicos modelados,
especialmente respecto a la configuración del parque automotor y otros
relacionados con la configuración tecno-energética resultante de dichos
escenarios.
353. SISTEMATIZACIÓN DEL SISTEMA DE INDICADORES
Como se pudo observar del capítulo anterior, la implementación de un sistema
de indicadores necesita la manipulación y procesamiento de mucha
información, lo cual obliga al uso de herramientas informáticas que faciliten la
creación de los indicadores y la consulta de los mismos.
Para la implementación y visualización del sistema de indicadores como
herramienta de análisis, fue necesario integrarlo a la plataforma de trabajo EAE
la cual se compone de una base de datos central, BD EAE, un sistema de
información geográfica, SIG EAE, y un aplicativo web. Esta plataforma se ha
ido desarrollando durante la ejecución de los proyectos de referencia, y se ha
ido actualizando y mejorando en base a las necesidades de los mismos. Para
el desarrollo del proyecto marco se adecuo la plataforma para brindarle soporte
al sistema de indicadores implementado.
El sistema de indicadores se basa en la obtención de resultados obtenidos a
través de una serie de pasos y cálculos sistemáticos sobre los datos
almacenados en la base de datos general de la plataforma. Estos pasos
implican un costo computacional adicional a las consultas de la base de datos
que puede variar dependiendo de la velocidad de la conexión. Para aumentar
la eficiencia en la consulta de indicadores y en virtud a que los datos
almacenados en la base de datos son estáticos, se generaron tablas
especialmente para almacenar los resultados de los indicadores después de su
generación. Esto significa que la generación de resultados de indicadores se
realiza solamente las veces que el analista considere necesario según el
cambio en los datos fuente y luego las consultas se generan sobre las tablas
necesarias.
Los procedimientos de generación de indicadores se elaboraron y corrieron
mediante un aplicativo desarrollado en el ambiente de trabajo Visual Studio
2005 bajo el lenguaje programación C-Sharp. Este aplicativo establece la
conexión a la BD-EAE para la consulta de los resultados de los modelos del
proyecto marco, luego hace las operaciones y cálculos pertinentes para crear
cada indicador, y por último, realiza la escritura del los resultados de los
indicadores en la BD-EAE. El aplicativo utiliza una serie de procedimientos que
recorren todos los posibles datos y genera todos los posibles resultados a partir
36de una clase con varios métodos, tantos como tipos de indicadores se
diseñaron.
Una vez guardados los indicadores en la BD-EAE, es posible la visualización
de estos por medio de los aplicativos de consulta WEB y SIG-EAE, los cuales
cada uno brinda una visión diferente para el análisis de los mismos.
3.1 ESTRUCTURA GENERAL DE LA PLATAFORMA
En esta sección se describe de manera general la secuencia y comunicación
entre las partes de la plataforma EAE, y las tres secciones siguientes describen
de manera más detallada los aplicativos que componen la plataforma
Para que la plataforma se mantenga estable y consistente, es necesario que se
lleven a cabo una serie de pasos en un orden establecido. A continuación se
describe esta secuencia de pasos y se presenta la Figura 5 como
esquematización de la plataforma en general.
1. Montaje y corrida de los modelos Markal® y su interfase de trabajo
Answer®, Este software constituye un componente externo a la
plataforma al tener restricciones de licenciamiento. La información de los
modelos es almacenada en una base de datos en Access.
2. Creación y llenado de la base de datos BD-EAE, a partir de los
resultados obtenidos en ASWER. Este proceso requiere la utilización de
ingeniería inversa para la consulta de la BD en Access y el acoplamiento
con la estructura de tablas en la BD-EAE.
3. Generación de indicadores, una vez almacenados los resultados de los
modelos en la BD-EAE, se corren los procedimientos para la creación de
indicadores.
4. Consulta de la información relacionada a los modelos EAE. El aplicativo
web y el SIG EAE consultan la BD-EAE para el despliegue y análisis de
los resultados e indicadores.
37Figura 5. Esquematización de la plataforma de trabajo EAE.
Observación: La ejecución de los tres primeros pasos solo son necesarios
cuando se generan nuevos modelos EAE o cuando se desee actualizar los
resultados de los modelos ya almacenados anteriormente. En todo momento se
puede utilizar los aplicativos de consulta web y SIG para el análisis de los
resultados e indicadores de los proyectos marco de referencia.
3.2 BASE DE DATOS
La base de datos BD EAE, está implementada sobre Oracle 10g con análisis
de las entidades y restricciones (tanto triggers como procedimientos) que sean
compatibles con Oracle 9i y Oracle 8i. Esta base de datos es una aplicación
diseñada para albergar cuatro diferentes tipos de información:
• Información general base
• Datos y parámetros procesados para el modelamiento Markal
• Resultados del modelamiento
• Datos y resultados de procedimientos diseñados para la generación de
indicadores de los resultados del modelamiento
38Para ello fue necesario el análisis detallado de cada uno de los tipos de
información mencionados
Dentro del primer grupo se incluyen los datos de orden secundario o primario
requeridos para el proyecto, entre ellos, Inventario de BLAs, Inventario de
industrias, Información del parque automotor, información técnico-energética de
los diferentes dispositivos, descripción de fuentes de consulta, etc. Todos ellos
con atributos de fecha de actualización o levantamiento.
En el segundo grupo se incluyen la información asociada a las variables del
modelo, lo cual exige un análisis detallado del esquema de optimización y
relación entre variables en el modelo, el cual dará la información de flujos y
atributos requerido para el análisis de la información en el contexto EAE.
El tercer grupo, los resultados, exige la construcción de un tercer módulo del
modelo de datos, puesto que los resultados en general se asocian a variables
(de entrada) combinadas. Por otro lado la estructura debe incluir el juego de
varios modelos y varios escenarios por modelo y por ello la base de datos se
construye con capacidad de manejar un volumen muy grande de datos.
El cuarto grupo combina información de los 3 grupos anteriores en cuanto los
indicadores exigieron la integración de información base nueva y, utiliza la
información aportada por los datos y resultados del modelo. Exigió la
construcción de un módulo adicional del modelo de datos para almacenar los
resultados de los indicadores.
El modelo de datos mantiene consistencia con la estructura de los modelos
tipo EAE, especialmente con la estructura del modelo Markal. El análisis de los
cuatro tipos de información (presentados anteriormente) de los proyectos
realizados permitió establecer las entidades requeridas de una manera lógica,
tal que se evitaran al máximo la repetición de registros o datos y cuidando la
integridad y escalamiento de los mismos dentro del modelo.
Estas entidades son capaces de distinguir y soportar el juego de varios
modelos por proyecto y varios escenarios por modelo, albergando así una gran
cantidad de información. Debido a esto y al alto coste en tiempo de ejecución
de las consultas que esto implicaría, estas tablas se diseñaron de manera que
se pueda rebajar la carga de información en ellas y optimizar el rendimiento de
la base de datos, transformando datos complejos a un conjunto de estructuras
de datos más pequeñas, que además de ser más simples y más estables, son
más fáciles de mantener.
39Para una descripción más detallada se remite al lector a la referencia [ 14] Libro
4.
3.3 APLICATIVO WEB
Este aplicativo de consulta se desarrolló en PHP5 (Hypertext Preprocessor),
con compatibilidad con PHP4, de licencia libre, el cual ofrece interfaces y
funcionalidades parecidas a Answer.
A este aplicativo se le adiciono un modulo para el despliegue de indicadores,
con el fin de que los decisores puedan ingresar y ver por medio de interfaces
amigables tanto la información y resultados de los proyectos EAE, como los
indicadores formulados para el análisis de dichos resultados. Para una
descripción más detallada se remite al lector a la referencia [ 14] Libro 4
La Figura 6 y Figura 7, presentan una imagen de la interfaz del aplicativo web
como herramienta de consulta para la visualización de resultados e
indicadores.
40Figura 6. Pantallazo 1, Interfaz de consulta, aplicativo web.
41Figura 7. Pantallazo 2, Interfaz de consulta, aplicativo web.
3.4 SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA, SIG
En el marco de los proyectos de modelamiento Energía Ambiente Economía,
EAE, es indispensable el uso de herramientas tipo SIG que permitan la
visualización de la información resultante sobre el territorio, y que permitan la
presentación ágil de paquetes de mapas por escenarios y modelos, teniendo
en cuenta el carácter prospectivo de la aplicación. La modelación por
escenarios en modelos prospectivos, implica la producción de muchos mapas
para un mismo resultado según las características de cada escenario de
representación y por ello es fundamental que la herramienta de SIG utilizada le
brinde herramientas al analista para el despliegue y comparación de los
diversos mapas y el análisis y obtención de resultados derivados de éstos.
El SIG-EAE se realizó en la plataforma .NET y utilizando el lenguaje de
programación C-Sharp. Utiliza a MapWindow GIS como núcleo del sistema,
42proporcionando una interface programable con soporte para la manipulación,
análisis y visualización de datos geoespaciales y sus respectivos atributos.
Para una descripción más detallada se remite al lector a la referencia [ 14] Libro
5.
La integración del sistema de indicadores al SIG-EAE fue posible mediante las
extensiones (plug-ins) del SIG, las cuales permiten agregar funcionalidad al
sistema sin necesidad de modificar su núcleo interno.
La Figura 8 y Figura 9, presentan una imagen de la interfaz del SIG-EAE como
herramienta de consulta para la visualización de resultados e indicadores.
Figura 8. Pantallazo 3, Interfaz de consulta, SIG-EAE.
43Figura 9. Pantallazo 4, Interfaz de consulta, SIG-EAE.
444. ANÁLISIS DE RESULTADOS
En esta sección se presentan ejemplos de consultas al sistema de indicadores
y análisis a los mismos en el contexto del modelo de análisis correspondiente
(Industria o transporte)
4.1 EJEMPLO 1
Se presenta de forma comparativa la solución a un problema planteado a
través del procedimiento de búsqueda de los resultados en la base de datos
general vs el uso de indicadores.
Problema: el analista está interesado en la distribución porcentual de los costos
asociados al sistema de transporte masivo Metroplús.
Propuesta 1: Búsqueda en la base de datos general:
El analista puede consultar en la base de datos EAE e iniciar una búsqueda de
las variables que involucran los costos de inversión en tecnologías
(AC.INVEST), inversión en energéticos (AC.RESOURCE) y de costos
asociados a operación y mantenimiento (AC.O&M.ALL). Identificadas las
variables se extraen los resultados para las tecnologías de interés o para todo
el escenario como es el caso del AC.INVEST y del AC.RESOURCE
respectivamente.
Observación: Esta forma de consulta requiere un conocimiento avanzado del
modelo MARKAL, base de las aplicaciones.
Propuesta 2: Uso de indicadores
El analista puede encontrar la información a través de tres de los indicadores
desarrollados para el análisis de la distribución de los costos asociados en
cada escenario. Estos indicadores son el I 14, I 15, I 16 (ver Tabla 14).
45Se consultan los indicadores para las cinco restricciones planteadas para el
sistema Metroplús en los escenarios Flota Metroplús GNV (REM1), Flota
Metroplús Diesel (REM2), Flota Metroplús ED3 (REM3), Flota Metroplús
DSL/GNV (REM4) y Flota Metroplús Híbrido DSL (REM5) (ver [ 14] Libro 2
sección 5.4)
Observación: puede verse como los resultados luego de la consulta son
inmediatos, sin necesidad de requerir de tiempo asociado al procesamiento de
los resultados encontrados en la base de datos, ya que el sistema de consulta
desarrolla todos los cálculos y operaciones necesarias entre resultados para
arrojar solo el indicador que se requiere. En la Figura 10 puede verse una
aproximación al despliegue de los indicadores.
Flota Metroplús GNV Flota Metroplús DSL
16%
28%
ENC 2% ENC
INV INV
7% 65% O&M O&M
82%
Flota Metroplús ED3 Flota Metroplús GNV/DSL
14% 19%
ENC ENC
14% 2%
INV INV
O&M O&M
72%
79%
Fltoa Metroplús Híbrido DSL
19%
ENC
5%
INV
O&M
76%
Figura 10. Distribución porcentual de los costos para los escenarios de restricciones de
Metroplús
4.2 EJEMPLO 2
Indicador I 11: Emisión de Contaminantes por habitante en el AMVA
46Se pretende conocer para los contaminantes CO, MP y CO2 la cantidad
emitida en el horizonte de planificación por habitante del Área Metropolitana, I
11. Para la consulta de este indicador se tendrán en cuenta los escenarios
ESC1REG0 y ESC2REG0 que son los escenarios indexados como 1 y 2 con
las restricciones que presentan un comportamiento inercial. Los resultados de
las restricciones inerciales se compararan con los resultados del indicador para
los escenarios 1 y 2 con las restricciones que representan la masificación del
GNV ESC1REG1 y ESC2REG1.
Respuesta/: La consulta arroja como resultado la gráfica presentada en la
Figura 11.
Observaciones
Se busca comparar el impacto sobre las emisiones derivadas de la penetración
de gas natural en el sistema general de transporte.
Las emisiones por habitante son menores para el ESC2 de demanda,
cualquiera sea la restricción de análisis. Esto indica que un escenario de
propensión al sistema integrado de transporte, significa en todos los casos una
reducción de las emisiones de contaminantes.
Haciendo un análisis del comportamiento de cada una de las emisiones de
contaminantes se puede ver de las graficas como las disminuciones son mucho
más notorias para el MP. Cuando se toman los escenarios inerciales como
referencia puede verse como la propensión por el transporte público disminuye
las emisiones de MP en más de un 25% (una disminución de 160gr a 120gr por
habitante en el año 2018) con respecto a un escenario de aversión al servicio
público. Ahora haciendo esta misma comparación pero entre diferentes
restricciones podemos ver como para el escenario 2 con restricciones inercial
(REG1) y de masificación del GNV (REG2), la disminución es de
aproximadamente el 33%.
Haciendo un análisis similar para CO y CO se puede ver como hay un
2
comportamiento similar de disminución de las emisiones por habitante cuando
se considera una restricción de masificación de GNV al ser comparada con una
restricción inercial. En el caso de CO la disminución es de aproximadamente un
33%, y en el caso del CO es de 10%.
2
La pertinencia de esta información para análisis de beneficio social e incluso de
perfiles epidemiológicos en la Región es indiscutible. Acorde con el interés
47general del proyecto de investigación, estos resultados proveerán una
plataforma de debate técnico para las discusiones políticas, económicas y
sociales de proyectos estratégicos de descontaminación en la región.
Figura 11. Emisiones por habitante de CO, CO y MP en el Valle de Aburrá para los
2
escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0 y ESC1REG1 y ESC2REG1.
4.3 EJEMPLO 3
Indicador I 7: Porcentaje del consumo de cada Energético
48Se quiere conocer cómo evoluciona la distribución de consumo de energéticos
en el Valle de Aburrá. Está información describirá la dinámica de consumo de
los diferentes energéticos para el sector transporte analizado.
La consulta se hace para los escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0 que
representan un crecimiento inercial del consumo con base en las tendencia
actuales, y también para los escenarios ESC1REG2 y ESC2REG2 que
representan una entrada gradual del etanol en la canasta energética. De esta
manera se puede hacer una comparación de cómo cambia el porcentaje de
consumo de los energéticos en el horizonte de planificación para dos
escenarios de demanda diferentes con dos restricciones de consumo diferentes
REG0 (inercial) y REG2 (introducción del Etanol).
Respuesta/: La consulta arroja como resultado las Figura 12 y Figura 13.
En la Figura 12 se puede ver como el consumo de los combustibles, cuando se
tiene en cuenta un escenario inercial, conserva la misma canasta energética
con variaciones sobre las proporciones de uso en cada escenario. Para el
ESC1 puede verse como el consumo se distribuye de manera más equitativa
entre la gasolina y el diesel, debido a que el desmonte en los subsidios del
diesel lo hacen cada vez menos competitivo con la gasolina. En este mismo
escenario la electricidad se mantiene en un 3% representado por los sistemas
Metro y Metrocable, y el GNV aumenta en un rango del 3% al 10% del
consumo total de combustibles.
Cuando se ven los resultados del ESC2 podemos ver un aumento significativo
en la participación de la Electricidad y el GNV, debido al aumento de la
demanda de los sistemas de transporte masivo, Metro+Metrocable+Metroplús.
En los escenarios inerciales el sistema asigna GNV a Metroplús como
alternativa más económica
Ahora teniendo en cuenta los mismos dos escenarios de demanda, pero con
una restricción de introducción de Etanol en la canasta energética, podemos
ver, Figura 13, que parte del consumo que inicialmente se hacía de gasolina es
sustituido por el Etanol, mostrando un cambio en las dinámicas de consumo de
energéticos en el Valle de Aburrá. En este caso se puede ver como el consumo
de energéticos alternativos desplazan de manera significativa, casi en un 50%
a energéticos que han sido empleados de manera tradicional.
49El comportamiento del consumo es similar al que se encontró en el análisis
anterior, el consumo de electricidad por parte del Metro es casi constante, y el
consumo de GNV aumenta significativamente en el caso en que se tiene en
cuenta la propensión por el transporte público.
En cuanto a la utilidad de este indicador, este tipo de resultados son valiosos
para la planificación de la disponibilidad en el abastecimiento futuro de
energéticos. Se debe tener en cuenta que el cambiar los parámetros en las
condiciones iniciales de modelamiento hace que la distribución sea diferente
para cada uno de los escenarios.
50Figura 12. Porcentaje del consumo de cada Energético en el sector transporte para los
escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0.
51Figura 13. Porcentaje del consumo de cada Energético en el sector transporte para los
escenarios ESC1REG0 y ESC2REG0.
4.4 EJEMPLO 4
Indicador I 20: Porcentaje de cambio de los costos del sistema en el
horizonte de planificación
Para cada uno de los escenarios, ESC1 y ESC2, se pretende conocer como
varían los costos totales del sistema para todo el horizonte de planificación
52según las restricciones del sistema Metroplús REM1 y REM2 (ver Tabla 4). El
análisis se hace periodo a periodo con base en la variación entre períodos.
Este indicador permite también hacer comparaciones entre escenarios.
Respuesta/: La consulta arroja como resultado la Figura 14.
Figura 14. Cambio porcentual de los costos del sistema con respecto al año anterior
Los porcentajes de cambio ilustran información referente a los cambios entre
restricciones para cada uno de los escenarios. Por ejemplo, el análisis de
cambios entre las restricciones REM1-Sistema Metroplús operado con GNV y
REM2-Sistema Metroplús operado con DSL para cada escenario, hará
referencia al cambio en los costos para cada uno de los periodos de
planificación con respecto al anterior, mostrando como es el comportamiento
de la inversión para cada una de las alternativas.
Estás gráficas ilustran como los costos del sistema están amarrados al
escenario de entrada de tramos dado que se asume que las inversiones
iniciales se realizan en el año de entrada de cada tramo en análisis. De ahí que
se observen cambios negativos, referentes a un año de no entrada de tramos y
por tanto de no inversiones inmediatas pero en el que probablemente se
empiezan a depreciar tecnologías o entra en vigencia la proyección de
chatarrización.
Para ambos escenarios de modelación (ESC1 Y ESC2) se puede observar
como el porcentaje de inversión para cada uno de los periodos con respecto al
anterior es mayor para una restricción de Metroplús operado con DSL. Estas
diferencias en la inversión pueden deberse a las variaciones en el precio de los
53combustibles al avanzar el horizonte de planificación y la reducción y
estabilización en los porcentajes puede ser debida al avance en las curvas de
aprendizaje de las tecnologías empleadas en el sistema Metroplús.
Este indicador se convierte entonces en una herramienta para el análisis
financiero de la inversión a través del horizonte de planificación en alternativas
tan específicas como el proyecto Metroplús. Sirve para analizar la
disponibilidad de recursos entre periodos de planificación, y de esta manera
conocer el comportamiento de la inversión.
54CONCLUSIONES
• Es posible el desarrollo de indicadores que permitan el análisis de la
evolución de los resultados en procesos de planificación prospectiva, los
cuales sirven como parámetro para medir la efectividad en la gestión de
las entidades territoriales y ambientales.
• Los indicadores formulados son una herramienta para análisis
prospectivo que permitan una valoración más clara de las ventajas o
desventajas de diferentes proyectos de producción más limpia en
industria o transporte en el Valle de Aburrá.
• La interpretación geográfica de resultados de modelación permite la
comparación entre diferentes localidades, y de esta manera enfocar al
planificador en aquellas que requieren de mayores intervenciones.
• El desarrollo de indicadores necesita del conocimiento de las
necesidades del planificador, si no se conoce cuales son los análisis que
este considera relevantes pueden desarrollarse indicadores que desde
el punto de vista académico sean interesantes, pero que para la entidad
tomadora de decisiones no muestren resultados suficientemente útiles
para la gestión.
55BIBLIOGRAFÍA
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Vida e Impacto. [En línea]. Disponible en <
http://www.metropol.gov.co/contenidos.php?seccion=17>
[ 2] Benjumea, Miriam de J. Propuesta de un sistema de indicadores Ambientales como un
instrumento de Análisis del estado de la gestión y la calidad ambiental de la zona rural del
municipio de Itagüí. Trabajo Final de Grado, Posgrado en Gestión Ambiental. Universidad
Nacional de Colombia - Sede Medellín. Medellín, Colombia 2001.
[ 3] Departamento Administrativo de Planeación de Medellín, Evolución de las Condiciones de
Vida y Reestimación del Indicador de Calidad de Vida para la Ciudad de Medellín, Medellín,
Marzo de 2005
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for Sustainable Development, 2003.
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[En línea]. (Última revisión mayo de 2007). Disponible en<
http://www.etsap.org/Tools/MARKAL.htm>.
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Mundo (Montevideo, Uruguay). [En línea]. Disponible en <
http://www.guiadelmundo.org.uy/cd/indicators/index.htm?idioma=es>
[ 12] The Visual Studio Combined Help Collection Microsoft Visual Studio 2005 Documentation.
Microsof Document Explorer. Version 8.0.50727.42 RTM
[ 13] Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Empresas Publicas de Medellín, Área
Metropolitana del Valle de Aburrá. Evaluación integrada ambiente - energía - economía para la
planificación sostenible de núcleos locales, caso de aplicación Área Metropolitana del Valle de
Aburrá. Medellín: Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín, 2005.Pp. 174
56[ 14] _____. Evaluación de Alternativas para la Planificación Energética Sostenible de los
Sectores Industrial y Transporte del Área Metropolitana del Valle De Aburrá. Medellín,
Colombia, 2007.
[ 15] Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Área Metropolitana del Valle de Aburrá,
Cornare, Corantioquia. 2006. En ejecución (2006-2007). Plan de Ordenamiento y Manejo de la
Cuenca del Río Aburrá. Fase Diagnóstico. Documento inédito.
[ 16] User Manual. ANSWER MARKAL, an Energy Policy Optimisation Tool. Version 3.5.4
ABARE
57ANEXOS
ANEXO 1 Formulación matemática de los indicadores
Para el desarrollo de los indicadores se tienen que hacer diferentes
operaciones entre las variables resultantes de la modelación, a continuación
hace una descripción detallada de las variables que se tienen en cuenta y las
operaciones realizadas entre ellas para la definición de cada uno de los
indicadores
Indicadores según Tabla 14
A.1 Indicadores I 1 a I 4
I 1. Número de Vehículos en el Escenario
•
I 2. Número de vehículos en el escenario según el tipo de energético
•
I 3. Número de vehículos en el escenario según el tipo de dispositivo
•
I 4. Número de vehículos en el escenario según el dispositivo y el
•
energético
Para el cálculo de los del número de vehículos según los resultados del
modelo, el cual es uno de los resultados necesarios para el desarrollo de varios
indicadores se procede de la siguiente manera:
Del INVEST:L resultado de ANSWER se suman todas los campos que
contienen demandas iguales, para cada uno de los tramos en cada uno de los
escenarios (Ejemplo se suman T002CLLLLD+ T004CLLLLD + T007CLLLLD
+……, la suma total son todos los millones de vehículos kilómetro de TCLLLLD
en los que invierte el modelo para cada uno de los escenarios) obteniéndose
así una serie de tiempo de valores anuales para cada tipo de dispositivo, que
es lo que queda al quitar el termino que representa el tramo (componente
numérica en el código), a estos valores se los multiplica por un millón ya que se
quiere conocer el numero de vehículos y las unidades están expresadas en
millones de vehículo kilómetro, y luego se divide entre los kilómetros recorridos
en promedio por cada uno de los dispositivos, este valor de recorrido promedio
58diario es un valor que no esta asociado a ANSWER, es información que debe
agregarse a la base de datos.
De esta manera se obtienen todos los vehículos en los que se invierte, cada
uno discriminado por tipo de tecnología, por energético, por demanda y por
escenario (la demanda y el energético se encuentran en el código de la
tecnología, y los escenarios del 1-10, Tabla 4, son parte de la información de
las tecnologías agregadas por tramo).
Resultados de la operación en la base de Datos:
VEHs (vehículos totales en el escenario), VEHes (vehículos por energético en
el escenario), VEHds (vehículos por dispositivo en el escenario), y VEHdes
(vehículos por dispositivo y por energético en el escenario).
Ejemplos:
VEHs: Número de vehículos total en el escenario ESC1REG1
VEHes: Número de vehículos operados con DSL en el escenario ESC1REG1
VEHds: Número de Buses en el escenario ESC1REG1
VEHdes: Número de Buses operados con DSL en el escenario ESC1REG1
A.2 Indicador I 5
I 5. Porcentaje de Vehículos por Energético
•
VEHes / VEHs x100
donde
VEHes: vehículos por energético en el escenario s
VEHs vehículos totales en el escenario s.
Se hace la suma del total de vehículos en el escenario VEHs y la suma de los
vehículos operados con un energético en particular en el escenario VEHes
En este caso el usuario hace el análisis haciendo variar el escenario, de esta
manera se despliegan los resultados para todos los energéticos:
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 13
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 14
59VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 15
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 16
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 17
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 18
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 20
VEHes / VEHs, e: 1,……7 para s = 20
Para los escenarios s de 1 a 12 no se calcula este escenario, ya que los
escenarios de Metroplús tienen la particularidad de tener una distribución
porcentual de 100% debido a que toda la flota es operada con un mismo
energético.
A.3 Indicador I 6
I 6. Porcentaje de Industrias por Energético
•
INDes / INDs x100
El número total de industrias que se tiene en cuenta para la modelación ha sido
definido desde el inicio del proyecto, pero para como la consulta se hace desde
la base de datos, esta puede hacerse por medio del código de cada una de las
tecnologías industriales
Se muestra a continuación la variación de cada uno:
INDs es el número total de industrias en el escenario s
INDes es el número total de industrias que utilizan el energético e en el
escenario s
Este indicador tiene la posibilidad de ser calculado para toda el Área
Metropolitana, o por zonas, por eso se debe incluir la opción de elección de
zona para su cálculo.
INDes / INDs e = 1, 3, 8…..,20 , s = 21
INDes / INDs e =1, 3, 8…..,20, s = 22
INDes / INDs e = 1, 3, 8…..,20, s = 23
60M
INDes / INDs e = 1, 3, 8…..,20, s = 43
INDes / INDs e = 1, 3, 8…..,20, s = 44
INDes / INDs e = 1, 3, 8…..,20, s = 45
A.4 Indicador I 7
I 7. Porcentaje del consumo de cada Energético
•
CONes / CONs x100
Los resultados arrojados por ANSWER en su variable FUELUSE.TOT están
discriminados por escenario y por combustible, de esta manera se tienen los
consumos totales por parte de todo el sistema energético para cada año y cada
combustible en cada escenario, variable que será llamada en este indicador
CONes. La variable CONs es la suma de los CONes resultantes para cada
escenario año a año.
CONs = ∑ CONes, e = 1,….20, s= 1
CONs = ∑ CONes, e = 1,…..20, s= 2
CONs = ∑ CONes, e = 1,…..20, s= 3
CONs = ∑ CONes, e = 1,…..20, s= 4
CONs = ∑ CONes, e = 1,…..20, s= 5
M
CONs = ∑ CONes, e = 1,…..20, s= 45
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 13
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 14
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 15
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 16
61M
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 42
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 43
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 44
CONes / CONs, e = 1,…,20, s = 45
A.5 Indicador I 8
I 8. Costos del sistema por habitante
•
COSs / POBj
El costo total del sistema está dado por la variable U.TOTCOST de los
resultados del modelo y viene dado por escenario año a año, esta será la
variable COSs para el indicador. En este indicador el usuario haría la consulta
por escenario, y para toda el AMVA. Se necesita para su desarrollo la
incorporación de proyecciones de población para el AMVA hasta el año 2020.
COSs / POB s =1,……,45
A.6 Indicador I 9
I 9. Costos de energéticos por habitante
•
CENes / POBj
El costo de inversión en energéticos esta dado por la variable AC.RESOURCE
de los resultados del modelo y esta distribuido por escenario y por energético
año a año, esta será la variable CENes para el indicador. En este indicador el
usuario haría la consulta por escenario, y para toda el AMVA. Se necesita para
su desarrollo la incorporación de proyecciones de población para el AMVA
hasta el año 2024.
CENs = ∑ CENes, e = 1,…..,20, s= 1
CENs = ∑ CENes, e = 1,…..,20, s= 2
62CENs = ∑ CENes, e = 1,…..,20, s= 3
M
CENs = ∑ CENes, e = 1,…..,20, s= n
CENs / POB s =1,……,45
A.7 Indicador I 10
I 10. Costos de Tecnologías por habitante
•
CINs / POBj
El costo de inversión en energéticos esta dado por la variable AC.INVEST de
los resultados del modelo y esta distribuido por escenario y por tecnología año
a año, esta será la variable CINds para el indicador. En este indicador el
usuario haría la consulta por escenario, y para toda el AMVA. Se necesita para
su desarrollo la incorporación de proyecciones de población para el AMVA
hasta el año 2024.
CINs = ∑ CINds, d = 1,….., n, s= 1
CINs = ∑ CINds, d = 1,….., n, s= 2
CINs = ∑ CINds, d = 1,….., n, s= 3
M
CINs = ∑ CINds, d = 1,…..,n, s= n
El indicador definido como la inversión por habitante en nuevas tecnologías
(total) seria:
CINs / POB s =1,……,n
A.8 Indicador I 11
63I 11. Emisión de Contaminantes por habitante en el AMVA
•
EMIps / POBj
Este indicador se desarrolla con la variable resultante del modelo EMISSION.L,
en esta se encuentran los diferentes resultados de emisión discriminados por
tramo, para los diferentes contaminantes año a año, EMISSION.L tiene también
el valor resultante total año a año de cada una de las emisiones, en el caso del
transporte se identifican como las emisiones TRNCO, TRNCO2, TRNSO2,
TRNMP, TRNVOC y TRNNOX, definiéndose así cada valor de la variable del
indicador EMIps. Para las emisiones del sector industrial, en el modelo
AMVA06 o UERE la variable EMISSION.L tiene discriminada la emisión de
cada sector año a año para cada contaminante. Al igual que en los indicadores
anteriores se necesita hacer la inclusión de proyecciones de población para
toda el AMVA.
EMIp = TRN (contaminante) o IND (contaminante)
EMI = TRNCO o INDCO
1
EMI = TRNCO2 o INDCO2
2
EMI = INDSO2
3
EMI = TRNMP o INDMP
4
EMI = TRNNOX o INDNOX
5
EMI = TRNCOV o TRNCOV
6
Con la definición de cada uno de los EMIp para el sector transporte en este
caso, se tiene entonces que el indicador es igual a:
EMIps / POBj, p = 1,….,6, s = 1, j = 1
EMIps / POBj, p = 1,….,6, s = 2, j = 1
EMIps / POBj, p = 1,….,6, s = 3, j = 1
EMIps / POBj, p = 1,….,6, s = 4, j = 1
M
64EMIps / POBj, p = 1,….,6, s = n, j = 1
A.9 Indicador I 12
I 12. Porcentaje de emisiones por dispositivo de demanda
•
EMIdps / EMIs
Ya que la variable EMIS.TCH.TOT tomada de los resultados del modelo está
compuesta por valores de emisión asociados a cada una de las tecnologías,
para cada uno de los contaminantes y para cada uno de los energéticos año a
año, se pueden discriminar las emisiones por cada una de las tecnologías que
satisfacen una única demanda con los vínculos de códigos en la Base de Datos
EMIdps / EMIs, d = 1.…..n, p = 1, s = 13
EMIdps / EMIs, d = 1…...n, p = 2, s = 13
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 3, s = 13
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 4, s = 13
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 5, s = 13
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 6, s = 13
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 1, s = 14
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 2, s = 14
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 3, s = 14
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 4, s = 14
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 5, s = 14
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 6, s = 14
M
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 1, s = n
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 2, s = n
65EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 3, s = n
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 4, s = n
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 5, s = n
EMIdps / EMIs, d = 1……n, p = 6, s = n
A.10 Indicador I 13
I 13. Porcentaje de emisiones por Energético
•
EMIeps / EMIps
De la variable EMIS.TCH.TOT se pueden obtener también las emisiones
asociadas a cada uno de los energéticos, para encontrar las emisiones
asociadas a cada uno de los energéticos agregando las de todas las
tecnologías que consumen el mismo energético de esta manera se tiene que:
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 13
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 14
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 15
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 16
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 17
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 18
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = 20
M
EMIep = ∑ EMIe, p = 1……6 , s = n
A.11 Indicador I 14
I 14. Porcentaje de los costos asociados a la inversión en nuevas
•
tecnologías
66CINs / COSs x100
Para este indicador se utilizan los resultados AC.INVEST, AC.RESOURCE y
AC.O&M.ALL los dos primeros vienen del modelo por cada una de las
tecnologías, y la ultima por cada uno de los energéticos, por esto se deben
totalizar para cada uno de los escenarios, con el fin de tener un único valor
para cada año de cada una de estas variables, CINs y COSs serian entonces el
total de los AC.INVEST y la suma de los totales de AC.INVEST +
AC.RESOURCE + AC.O&M.ALL respectivamente.
CINs / COSs x 100, s = 1……n
A.12 Indicador I 15
I 15. Porcentaje de los costos asociados a la operación y mantenimiento
•
COMs / COSs x 100
Para este indicador se utilizan los resultados AC.INVEST, AC.RESOURCE y
AC.O&M.ALL los dos primeros vienen del modelo por cada una de las
tecnologías, y la ultima por cada uno de los energéticos, por esto se deben
totalizar para cada uno de los escenarios, con el fin de tener un único valor
para cada año de cada una de estas variables, COMs y COSs serian entonces
el total de los AC.O&M.ALL y la suma de los totales de AC.INVEST +
AC.RESOURCE + AC.O&M.ALL respectivamente.
COMs / COSs x 100, s = 1……n
A.13 Indicador I 16
I 16. Porcentaje de los costos asociados a Energéticos
•
CENs / COSs x 100
Para este indicador se utilizan los resultados AC.INVEST, AC.RESOURCE y
AC.O&M.ALL los dos primeros vienen del modelo por cada una de las
tecnologías, y la ultima por cada uno de los energéticos, por esto se deben
totalizar para cada uno de los escenarios, con el fin de tener un único valor
67para cada año de cada una de estas variables, CENs y COSs serian entonces
el total de los AC.RESOURCE y la suma de los totales de AC.INVEST +
AC.RESOURCE + AC.O&M.ALL respectivamente.
CENs / COSs x 100, s = 1……n
A.14 Indicador I 17
I 17. Costos de Tecnología vs Emisiones a la Atmósfera
•
CINdep vs EMIdep
Para este indicador el AC.INVEST debe totalizarse por dispositivo y por
energético que consume, los EMIS.TCH.TOT se totalizan por dispositivo, por
energético y por emisión
Para este indicador la consulta puede hacerse general, restringir a solo un
escenario y año porque lo único que hace es comparar las diferencias entre
uno y otro dispositivo de demanda, mejor hacer la consulta por dispositivo, y
así se despliega la diferencia entre los mismos dispositivos para cada uno de
los energéticos que emplea para un contaminante.
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 1 d = 1
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 2 d = 1
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 3 d = 1
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 4 d = 1
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 5 d = 1
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 6 d = 1
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 1 d = 2
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 2 d = 2
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 3 d = 2
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 4 d = 2
68CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 5 d = 2
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 6 d = 2
M
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 1 d = n
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 2 d = n
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 3 d = n
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 4 d = n
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 5 d = n
CINdep vs EMIdep e = 1…….20, p = 6 d = n
A.15 Indicador I 18
I 18. Emisión de contaminante por habitante en la zona j
•
EMIpsj / POBj
Para el indicador 7 se determinaron los EMIps, pero se hace una modificación
para las necesidades de este indicador, el EMIps es este caso será la
totalización de los EMIS.TCH.TOT para cada tramo o industria perteneciente a
una zona particular.
Se hace la consulta por zona, por el momento las zonas son solo los
municipios, ya que los datos poblacionales se tienen por municipio, de esta
manera se identifican todos los resultados asociados a una zona, y se totalizan.
Para este indicador se requieren las diferentes proyecciones de población de
cada uno de los municipios del AMVA.
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 1, j = 1.
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 2, j = 1
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 3, j = 1
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 4, j = 1
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 5, j = 1
69EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 6, j = 1
M
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 1, j = 27
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 2, j = 27
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 3, j = 27
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 4, j = 27
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 5, j = 27
EMIpsj / POBj, s = 1……n, p = 6, j = 27
A.16 Indicador I 19
I 19. Porcentaje de Emisiones de contaminantes de la zona j
•
EMIpsj / EMIps
Como se dijo en el indicador anterior el EMIpsj es la totalización de las
emisiones del contaminante p en todos los tramos o industrias identificadas
como de la zona j, ahora el EMIps de toda el AMVA es el tomado de los totales
de emisión por contaminante p en la variable EMISSION.L (ver indicador 7)
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 1, j = 1
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 2, j = 1
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 3, j = 1
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 4, j = 1
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 5, j = 1
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 6, j = 1
M
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 1, j = 34
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 2, j = 34
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 3, j = 34
70EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 4, j = 34
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 5, j = 34
EMIpsj / EMIps, s = 1 ……. n, p = 6, j = 34
A.17 Indicador I 20
I 20. Porcentaje de cambio de los Costos del sistema en el horizonte de
•
planificación
((COSs)t+1 / (COSs)t) -1 *100
Para cada uno de los escenarios se tiene el costo total del sistema
U.TOTCOST, se puede ver la variación año a año introduciendo una variable t
(Tabla 10) que representa el valor cada uno de los años de modelación, la
variable COSs seria el valor de U.TOTCOST.
((COSs)t+1 / (COSs) t)-1*100, t = 1……10, s = 1
((COSs)t+1 / (COSs) t)-1*100, t = 1…….10, s = 2
((COSs)t+1 / (COSs) t)-1*100, t = 1…….10, s = 3
((COSs)t+1 / (COSs) t)-1*100, t = 1…….10, s = 4
((COSs)t+1 / (COSs) t)-1*100, t = 1…….10, s = 5
M
((COSs)t+1 / (COSs) t)-1*100, t = 1…….10, s = n
A.18 Indicador I 21
I 21. Porcentaje de cambio de emisiones en el horizonte de planificación
•
(EMIps)t+1 / (EMIps)t -1 * 100
Para cada uno de los escenarios se tiene la emisión total del sistema por
contaminante p y por año en la variable EMISSION.L, esta ya se ha definido
71para cada escenario como EMIps. La consulta de este indicador se puede
hacer por escenario.
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 1, s = 1
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 2, s = 1
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 3, s = 1
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 4, s = 1
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 5, s = 1
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 6, s = 1
M
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 1, s = n
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 2, s = n
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 3, s = n
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 4, s = n
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 5, s = n
((EMIps)t+1 / (EMIps)t )-1 *100, t = 1.......10, p = 6, s = n
A.19 Indicador I 22
I 22. Porcentaje de Vehículos por tipo y Energético
•
VEHdes / VEHds x100
Puede también desarrollarse un indicador que permita conocer el porcentaje de
dispositivos operados con algún energético del total de dispositivos en el
escenario, ejemplo: conocer el porcentaje de buses operados con DSL del total
de buses en el escenario ESC1REG0.
VEHds: número de vehículos por dispositivo en el escenario, y VEHdes:
número de vehículos por dispositivo y por energético en el escenario.
72El usuario escoge el dispositivo que desea analizar en cada uno de los
escenarios:
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 1, s=13
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 2, s=13
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 3, s=13
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 4, s=13
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 5, s=13
M
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 1, s=14
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 2, s=14
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 3, s=14
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 4, s=14
VEHdes / VEHds, e:1,……7, d = 5, s=14
A.20 Indicador I 23
I 23. Comparación del parque automotor entre escenarios
•
VEHs vs VEHs+i
Con el número de vehículos por escenario VEHs se procede a la comparación
entre escenarios, así puede definirse un nuevo indicador:
VEHa vs VEHb donde s y s+i son diferentes escenarios, a continuación se
presenta la forma de variación de ambos subíndices
Para las alternativas del sistema Metroplús (Escenarios 1-10): Para este caso
el indicador seria útil para la caracterización de las diferencias entre del número
total de vehículos en los que se invertiría en cada escenario de Metroplús:
Es posible la comparación entre cualquier escenario (ver Tabla 4) s (1,6) con
cualquier escenario s + i (7,12). (1-7, 1-8, 1-9,………, 6-12).Las comparaciones
principales son las hechas entre escenarios con las mismas restricciones 1-7,
732-8, 3-9, 4-10, 5-11, 6-12 ya que se esta haciendo una comparación entre las
diferentes opciones.
VEHs vs VEHs+6, s = 1,……,12
Para las alternativas de restricción energética (Escenarios 13-20): Al igual que
en el caso anterior es posible la comparación entre cualquier escenario (ver
Tabla 4) s (13,16) con cualquier escenario s + i (17, 20). (13-17, 13-18, 13-
20,………, 16-20). Las comparaciones principales son las hechas entre
escenarios con las mismas restricciones 13-17, 14-18, 15-20, 16-20, ya que se
esta haciendo una comparación entre las diferentes opciones.
VEHs vs VEHs+4, s = 13,……,20
A.21 Indicador I 24
I 24. Cambio del parque automotor en el horizonte de planificación
•
((VEHs)t+1 / (VEHs)t) -1 * 100
Con el número de vehículos por escenario año a año se puede hacer un
análisis del cambio del parque automotor a medida que avanza el horizonte de
planificación con respecto al primer año:
((VEHs)t+1 / (VEHs)t) -1 * 100
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 13
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 14
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 15
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 16
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 17
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 18
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 20
((VEHs)t+1 / (VEHs)1) -1, t = 1.......10, s = 20
74A.22 Indicador I 25
I 25. Porcentaje de cambio del consumo de un energético en un
•
escenario para el horizonte de planificación
((CONes)t+1/(CONes)t) -1*100
Una vez obtenido el consumo de un energético por escenario CONes se
puede hacer la caracterización del cambio en el consumo de ese energético a
lo largo de los 10 periodos del horizonte de planificación.
((CONes)t+1/(CONes)t) -1*100
((CONes)t+1/(CONes)1) -1*100, t = 1.......10, s = 1
((CONes)t+1/(CONes)1) -1*100, t = 1.......10, s = 2
M
((CONes)t+1/(CONes)1) -1*100, t = 1.......10, s = n
A.23 Indicador I 26
I 26. Inversión por dispositivo
•
CINds vs CINds+i
Si se quiere conocer cuanto se invirtió en cada escenario en un tipo de
dispositivo, entonces se puede hacer la consulta solo de la variable CINds
definida para el indicador anterior. Igualmente puede hacerse la comparación
por escenarios:
CINds vs CINds+4, s = 1,……,n
75A.24 Indicador I 27
I 27. Porcentaje de Vehículos por tipo
•
VEHdes / VEHds x100
Puede conocerse el porcentaje de vehículos por tipo en cada uno de los
escenarios, por ejemplo conocer que porcentaje representan los taxis o los
buses del total del parque automotor en cada escenario.
VEHdes/VEHds * 100. d = 1……5,e=1 s = 13
VEHdes/VEHds * 100. d = 1……5,e=2 s = 13
M
VEHdes/VEHds * 100. d = 1……5,e=7 s = 13
M
VEHdes/VEHds * 100. d = 1……5, ,e=1; s = 20
VEHdes/VEHds * 100. d = 1……5, ,e=2; s = 20
M
VEHdes/VEHds * 100. d = 1……5, ,e=7 ;s = 20
A.25 Indicador I 28
• I 28. Consumo Energético por Subsector Industrial en cada escenario
CONls
Este indicador se formula basado en el parámetro del software ANSWER,
FUELUSE.TCH, este parámetro entrega los resultados de consumo de
energéticos para cada una de las tecnologías industriales. Una a una, estas
tecnologías contienen en su código el subsector al que pertenecen, pudiéndose
de esta manera hacer una discriminación del consumo para cada uno de los
subsectores.
CONls l= 1,……,13 s = 21
76CONls l= 1,……,13 s = 22
M
CONls l= 1,……,13 s = 45
A.26 Indicador I 29
• I 29. Porcentaje del consumo Energético por Subsector industrial
CONls/CONs x 100
Una vez se tiene el indicador de CONs para todas las tecnologías industriales,
el cual se desarrolla mediante la suma de todos los parámetros FUELUSE.TCH
se hace la distribución según el subsector industrial.
CONls/CONs x 100. l= 1,……,13 s = 21
CONls/CONs x 100. l= 1,……,13 s = 22
M
CONls/CONs x 100. l= 1,……,13 s = 44
CONls/CONs x 100. l= 1,……,13 s = 45
A.27 Indicador I 30
• I 30. Porcentaje del consumo total por dispositivo de demanda
CONds/CONs x 100
Al igual que en los indicadores 28 y 29 se toma el parámetro FUELUSE.TCH
para encontrar el consumo discriminado por dispositivo, ya que este puede ser
extraído también del código de cada una de las tecnologías de demanda
industriales.
CONds/CONs x 100. d= 1,……,19 s = 1
CONds/CONs x 100. d= 1,……,19 s = 2
M
77CONds/CONs x 100. d= 6,……,19 s = 44
CONds/CONs x 100. d= 6,……,19 s = 45
A.28 Indicador I 31
• I 31. Porcentaje del consumo total industrial por demanda industrial
CONks/CONs x 100
Al igual que en los indicadores 28 y 29 se toma el parámetro FUELUSE.TCH
para encontrar el consumo discriminado por demanda industrial, ya que la
demanda industrial puede ser extraída también del código de cada una de las
tecnologías de demanda industriales.
CONks/CONs x 100. d= 1,……,19 s = 21
CONks/CONs x 100. d= 1,……,19 s = 22
M
CONks/CONs x 100. d= 1,……,19 s = 44
CONks/CONs x 100. d= 1,……,19 s = 45
A.29 Indicador I 32
• I 32. Porcentaje de dispositivos industriales por tipo y energético en cada
escenario
TINdes / TINs x 100
A partir del parámetro INVEST.L del software ANSWER puede construirse la
variable TIN para cada escenario. TIN será entonces la sumatoria de la
inversión en dispositivos de demanda. Y al discriminar el parámetro INVEST.L
puede extraerse para cada uno de los códigos de tecnologías de demanda en
los que se invierte cual es el energético y el tipo de tecnología.
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 6, s=21
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 7, s=21
78TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 8, s=21
M
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 18, s=21
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 19, s=21
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 20, s=21
M
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 6, s=45
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 7, s=45
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 8, s=45
M
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 17, s=45
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 18, s=45
TINeds/TINs x 100. e=1,3,8……20, d = 19, s=45
A.30 Indicador I 33
• I 33. Porcentaje de emisiones por subsector Industrial
EMIlps/EMIps x 100
Tomando los resultados arrojados en el parámetro EMISSION.L del software
ANSWER se hace una desagregación de los estos, tal que se tengan
solamente las emisiones por contaminante y por subsector industrial, todo esto
se hace a través de los códigos de emisión.
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 1, s=21
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 2, s=21
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 3, s=21
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 4, s=21
79EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 5, s=21
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 6, s=21
M
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 1, s=45
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 2, s=45
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 3, s=45
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 4, s=45
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 5, s=45
EMIlps/EMIps x 100. l=1,……13, p = 6, s=45
A.31 Indicador I 34
• I 34. Subsectores industriales por zona geográfica
INDlj
Partiendo de las tablas de información base para la elaboración del modelo
puede hacerse una distribución geográfica de las industrias según el subsector
al que pertenecen.
INDlj l= 1,……,13 j = 1
INDlj l= 1,……,13 j = 2
M
INDlj l= 1,……,13 j = 10
INDlj l= 1,……,13 j = 11
A.32 Indicador I 35
80• I 35. Porcentaje de emisiones por zona geográfica y por subsector
industrial
EMIlpsj / EMIpsj x 100
Tomando los resultados arrojados en el parámetro EMISSION.L del software
ANSWER se hace una desagregación de los estos, tal que se tengan
solamente las emisiones por contaminante y por subsector industrial
distribuidos en cada una de las zonas geográficas de análisis todo esto se hace
a través de los códigos de emisión.
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 1, s=21, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 2, s=21, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 3, s=21, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 4, s=21, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 5, s=21, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 6, s=21, j=1
M
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 1, s=45, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 2, s=45, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 3, s=45, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 4, s=45, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 5, s=45, j=1
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 6, s=45, j=1
M
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 1, s=21, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 2, s=21, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 3, s=21, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 4, s=21, j=34
81EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 5, s=21, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 6, s=21, j=34
M
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 1, s=45, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 2, s=45, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 3, s=45, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 4, s=45, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 5, s=45, j=34
EMIlpsj / EMIpsj x 100. l=1,……13, p = 6, s=45, j=34
A.33 Indicador I 36
• I 36. Porcentaje de inversión en dispositivos industriales por subsector
TINlds / TINds x 100
Tomando los resultados obtenidos en el modelo MARKAL, especialmente el
parámetro INVEST.L se hace una caracterización de la inversión en
dispositivos según el subsector industrial, ya que la consulta se hace mediante
el código de la tecnología, el cual contiene el subsector en el cual se hace la
inversión.
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=6, s=21
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=7, s=21
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=8, s=21
M
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=17 s=21
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=18, s=21
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=19, s=21
M
82TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=6, s=45
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=7, s=45
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=8, s=45
M
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=17, s=45
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=18, s=45
TINlds / TINds x 100. l=1……13, d=19, s=45
A.34 Indicador I 37
• I 37. Consumo de energéticos por zona geográfica
CONjs
Tomando el parámetro FUELUSE.TCH se agregan mediante el código de cada
uno de los dispositivos de demanda todos aquellos que están ubicados dentro
de una misma zona geográfica, de esta manera es posible tener un valor
agregado del consuma para cada una de estas.
CONjs j= 1,……,34 s = 1
CONjs j= 1,……,34 s = 2
M
CONjs j= 1,……,34 s = 44
CONjs j= 1,……,34 s = 45
A.35 Indicador I 38
• I 38. Porcentaje del consumo energético por zona geográfica
CONjs/CONs x 100
83Después de obtener el indicador anterior, y utilizando el total del consumo
energético para todo el Valle de Aburra partiendo del parámetro del software
ANSWER FUELUSE.TCH, también ya definido como un indicador, se procede
a hacer una operación entre ambos indicadores que da como resultado el
siguiente indicador.
CONjs/CONs x 100 j=1…..34, s=1
CONjs/CONs x 100 j=1…..34, s=2
M
CONjs/CONs x 100 j=1…..34, s=44
CONjs/CONs x 100 j=1…..34, s=45
84