Le simul azioni precedent em en t e analizz at e hanno in part e soddi sfatt o l e nostre aspett ati ve: l a l and-s uit abilit y è aument at a i n quel le simul azioni dove la colti vazi one maggiorment e impi egat a era quell a del s orgo (com e as sunzi one avevamo im pos to che la coltivazione del sorgo increm enta ss e questa vari abil e), i n 2 simulazioni su 4 la coltura prevalentemente coltivata in tutto l’arco temporale dell’esperimento è stata quella ded icata alla produzione di biocombustibile . Questo risul tat o è da imputare principalm ent e a due fat tori: la m aggior e res a derivante da colture di questo tipo e dall’utilizzo per entrambe le colture dello stes sa tim e-s eri es rel ativa alla vari azione dei prezzi nel peri odo considerat o. Non è stat o possibile modifi care questo ulti mo aspetto perché ad oggi non s ono disponibili delle previsioni sull’andamento dei prezzi per colture dedicate alla produzione di bi ocombusti bili di II generazion e. Si può qui ndi desum ere che l a differenz a inizial e del prezzo di vendit a dei prodot ti può es sere cal mierat a solo durant e gli esperim enti in cui gli agri coltori sono affetti da errori nell a fas e di previs ione del prezzo rel ati vo ai prodott i da col tivare. Di part icol are i nteress e è, a mio avvis o il ris ult ato ott enut o nell a quart a simulazi one i n merit o al profitto medi o derivante da en tram be l e colture, due sono in part icol are gl i aspett i da evi denziare: il prim o ri guarda il li vel lo del profi tto derivant e dall a produzione d i biocombustibile, nel quarto es perim ent o il profitt o generato dall a produzione di biocombustibile iniz ialm ent e diminuis ce per poi superare il profitto generato dall a produzione alim ent are, s enza m ai arri vare allo zero. Il secondo aspetto riguarda i l livel lo di profi tto generat o in ent rambi gli esperi menti, il profitt o, a di fferenz a dell e as pettative, ri s ulta m aggi ore nell a situazione in cui gli agenti s ono soggetti a razi onalit à limi tat a e non quando sono in poss esso di tut te le i nform azioni , i n cui i prezzi da loro previs ti coinci dono con i prezzi di mercato. Quello appena des cri tto è un es empi o di proprietà em e rgent e del modello considerat o; di fatti le as pet tat ive rel ati ve ai rendim enti dell e due colt ure avevamo i potizzat o foss ero pi ù alt e nell a situazione i n cui gli agenti ri sult avano es sere tot alm ent e razionali .
Gli esperim enti condotti in precedenza sono un es em pio dell e pot enzi alit à dell’agent-based modelling di mostrare le caratteristiche di emergenti dei modelli realizzati ed analizzati con t al e m et odologi a. Al model lo dai im plementato è possi bil e aggi ungere nuovi aspetti promuovendo in m odo maggiore i l realism o del modello stesso, oppure prevedere alt ri paramet ri per l a realizzazione di nuove simul azioni con l o s copo di indagare altri fenomeni. A qu esto propos ito di s eguito vengono riport at e alcune modifi che che se effettuat e consent ono di cogl iere ulteriori aspetti del le dinami che finora studiat e.
Una di queste prima implementazioni concerne la possibilità di inserire all’interno del modello la comp onente relativa al cambiamento climatico. L’aggiunta di questa componente può avvenire rendendo il parametro wl (wat er -l evel, che nel caso del nost ro modello può es sere consi derato com e le precipit azioni ) vari abile e non pi ù fisso. In questo m odo è possi bi l e agi re
90 fornendo a tal e param etro un t rend decres cent e volto a rappres ent are l a riduzi one dell e preci pitazioni a caus a del cambi am ento clim ati co.
Un altro aspetto interessante riguarda il depauperamento del suolo. In questo caso si pot rebbe defini re un algoritm o che prevede in caso di raggiungim ento del val ore rel ati vo all a fertili tà a zero, per un det ermi nato appezzamento di terreno, l’impossibilit à da parte dell’agricoltore di effettuare colt ure in quell a determi nat a porzione del propri o territorio. In questo cas o l a scelt a dell a gesti one di quest a dinami ca può ess ere dupli ce: da una part e raggiunto il valore zero della variabil e in questi one l’agricoltore non potrà più coltivare quella porzione per il resto della durata dell a si mul azione oppure è possibile ipotizzare che il livello di depauperam ent o del suolo può essere i n un qual che modo reversi bil e e a seguito di com port amenti vi rtuosi m ant enuti dall ’agricoltore s arà per lo stesso poss ibil e t ornare ad util izzare la porzione di t erreno prec edentemente resa inutilizzabile da tecni che colturali t roppo drenanti.
La dimensione del singolo agricoltore può essere utilizzata per influire sulle scelt e dell ’agri coltore stesso . Si consi deri di inseri re una componente che per ci as cun agri colt ore sia in grado di ass egnare un indi ce che det ermini l’attitudine al rischio. Ovvero la scelta di coltivare prodotti per la produzione di biocombusti bili di II genera zione pot rebbe es sere int rapresa solo da quegl i agri coltori con una propensione al ris chio maggiore ris pet to agli alt ri . Questa propensione pot rebbe, in aggi unt a, ess ere coll egat a all a dimensione di ciascun agricoltore dove l’agricoltore con la fattoria di maggiori dim ensioni è pi ù propenso ad i nvesti re e a rischiare nell a produzione di un prodott o muovo che present a una m aggiore variabilit à per quanto concerne il ri torno economi co deri vante da questa produzione.
Come si è potut o vedere da quant o riport ato in precedenz a, gl i scenari possibili da analizzare sono m olt epli ci e poss ono spaziare tra i p iù svari ati ambiti discipli nari . In quest a sede si è provat o a dare un esem pio del le potenzi alit à di quest o strum ento e allo stess o tempo della compl ess ità deriva nt e dall ’utilizz o, sottoli neando com e sia neces sario m ant enere un approccio s cienti fi co affront ando la propensione inizial e indott a dallo s trum ent o a realizz are m odelli volti ad analizzare una vast ità di aspetti s enz a segui re un protocoll o met odol ogi co adeguat o com e quello riport at o nel capitolo quarto. Concludendo l’approccio agent -based m odelli ng è in grado di fornire utili informazioni in m erit o alle scelt e strat egi che che i decision -m aker sono t enuti a com piere, m a l’anal isi deve essere condott a su sol i de basi sci enti fi che e a seguito di un’ampi a concertazione che deve prevedere il coi nvol gimento di t utt e le part i int eressat e dall a problem ati ca. In fine con cl udo, s ottoli neando come l’app ro ccio agent-bas ed permetta di util izzare
91 strum enti di fferenti, com e equazi oni ed algorit mi compo rtam ent ali, al fi ne di inseri re all’i nt erno del mod ello tutt e q uell e com pon en ti ri ten ute ess enziali p er l’an alisi dell a p rob lemati ca o gg etto d ello studi o.