Resumen

Los ecosistemas son objetos complejos, combinando simultáneamente componentes y procesos bióticos, abióticos y humanos. Los ecologistas todavía luchan por comprender los ecosistemas, y un método principal para lograrlo consiste en calcular superficies potenciales basadas en sistemas dinámicos físicos. Argumentamos en este artículo conceptual que los fundamentos de esta analogía entre sistemas físicos y ecológicos son inapropiados y proponemos un nuevo método que refleje mejor las propiedades de los ecosistemas, especialmente sistemas noergódicos complejos e históricos, para los cuales los conceptos físicos no son adecuados. Como propuesta alternativa, hemos desarrollado modelos rigurosos posibilísticos basados en procesos inspirados en los sistemas de eventos discretos encontrados en la informática y hemos producido un conjunto de resultados y herramientas para analizar la dinámica del sistema bajo examen. El espacio de estado calculado por este tipo de modelos de ecosistemas discretos proporciona un concepto relevante para una comprensión holística de la dinámica de

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Ecosistemas; Procesos; Modelos; Dinámicas; Espacio de estados; Interacciones
• Keywords:Ecosystems; Processes; Models; Dynamics; State space; Interactions