En esta semana estaba revisando algunos artículos en la revista Plos One relacionados con temas de energía cuando me llamó la atención un artículo con un título enorme: “Transitar de las prioridades técnico-económicas a las prioridades socioecológicas: Incorporación de preferencias paisajísticas y servicios ecosistémicos en la ubicación de las infraestructuras de energía renovable”. La primera parte del título fue lo que me llamó la atención, ya que prioriza los aspectos socioecológicos sobre los técnico económicos y que aunque estoy convencido que es una mejor forma de priorizar las acciones no he podido incorporar estos criterios plenamente en mis investigaciones. La segunda parte me intrigó y motivó a seguir leyendo, pues incluía aspectos relacionados con el disfrute en conjunto de la tierra junto con otras especies.
Este estudio examina los escenarios de ubicación de las instalaciones de energía renovable en una región montañosa de Europa, especialmente de Suiza e incorpora los costos de los servicios ecosistémicos y, de manera innovadora, las preferencias sociales. A decir del grupo de investigación, este enfoque desafía el paradigma tecno económico predominante, que a menudo pasa por alto menospreciando los aspectos ecológicos y sociales llamándolos externalidades.
Para hacer el estudio, el grupo dividió el país en un entramado ecológico con tres grandes grupos: Paisajes de la meseta, paisajes de mediana altitud del Jura y la región de los Alpes. Mientras que los entornos sociales los clasificó en urbanos, periurbanos y rurales a partir de la tipología oficial en Suiza de nueve categorías municipales basadas en características socioeconómicas. Esta forma de clasificación para un país megadiverso y con muy amplio espectro en la desigualdad social como México podría no ser suficiente y menos adecuada, pero la metodología que se usa en el artículo puede ser ampliada en la segmentación tanto de los ecosistemas como en las categorías de regiones para analizar la situación mexicana.
En el estudio consideraron los potenciales para generar electricidad con generadores eólicos o sistemas fotovoltaicos tanto en instalaciones exprofeso o en los techos de las edificaciones. Su objetivo era cumplir con la demanda de energía para el 2050, ya que Suiza se ha comprometido a cerrar sus plantas nucleares para ese año y no usar combustibles fósiles. Así, el objetivo energético para todos los escenarios se estableció en 25 TWh al año. Como notamos, un reto mayúsculo.
Su objetivo fue maximizar la producción de energía con las fuentes renovables mencionadas y minimizar los costos sociales y ambientales de acuerdo con las afectaciones que genera cada implementación de renovables. Una de las primeras cosas que debemos notar es que nunca se realizó un análisis similar cuando se instalaron las plantas nucleoeléctricas y ahora la sociedad, con razón, demanda este tipo de análisis antes de poner en marcha los planes de transición energética.
Otro de los aspectos que me llamó la atención es el uso de Marxan, un paquete de optimización de código abierto que se usa en los estudios de conservación, pero que permite incluir campos o indicadores relacionados, pero no necesariamente ecológicos. La esencia de este paquete es que usa algoritmos metaheurísticos y de recocido para explorar las posibles soluciones evitando quedarse en mínimos locales.
El objetivo de los 25 TWh se cumple utilizando infraestructura de energía renovable como la eólica, los sistemas fotovoltaicos en los techos y los sistemas fotovoltaicos instalados en infraestructura solo para ellos.
La evaluación de la eficiencia de las estrategias se realizó considerando tres dimensiones clave representadas: a) Eficiencia espacial, que expresa la cantidad de tierra sobreconstruida y si la ubicación de las unidades de planificación seleccionadas está dispersa o agrupada. b) Eficiencia ambiental, que expresa cuán altos son los costos ambientales por unidad de energía producida y c) Eficiencia social, que expresa cuán altos son los costos sociales por unidad de energía producida.
Imagen generada con inteligencia artificial en leonardo.ai
Dado que los resultados de este estudio son dependientes de las características ambientales, capacidades sociales y de disponibilidad de fuentes de energía renovable no son extrapolables a nuestros entornos, pero la metodología si lo es. Por lo tanto, considero necesario que los nuevos gobiernos promuevan este tipo de estudios para nuestras localidades y podamos definir políticas para transitar hacia el uso de las fuentes renovables de energía.