Summer school “Socio-ecological Multi-scale modelization”

La Summer School "Socio-ecological Multi-scale modelization" offre un'esplorazione intensiva e interdisciplinare di strumenti e framework all'avanguardia per analizzare la dinamica delle complesse interazioni tra sistemi economici, sociali e ambientali. Questo programma unico collega teoria e applicazione, dotando i partecipanti di competenze essenziali per modellare fenomeni socio-ecologici complessi e multi-scala. Al termine del programma, i partecipanti avranno una solida comprensione di come utilizzare gli strumenti di modellizzazione socio-ecologica per informare le decisioni politiche, valutare i trade-off e progettare strategie integrate per lo sviluppo sostenibile.

Domanda di partecipazione: Le domande potranno essere presentate dal 15 Marzo al 15 Aprile 2025. La notifica di ammissione avverrà entro il 1 Maggio 2025.

Chi può fare domanda: Questa Summer School è particolarmente adatta a dottorandi/e e ricercatori/ricercatrici all'inizio della carriera, con interesse verso  economia ecologica, politiche ambientali e analisi dei sistemi. In casi eccezionali, possono essere ammessi anche studenti di laurea magistrale e triennale. Saranno ammessi al massimo 20 partecipanti.

Contenuti:

La Summer School si concentra su tre approcci principali di modellizzazione, che offrono una visione approfondita delle sfide legate alla sostenibilità e alle politiche di intervento:

1. SIMPLE-on-a-Grid (SIMPLE-G): SIMPLE-on-a-Grid (SIMPLE-G) è un modello multi-regionale di equilibrio parziale che analizza l'uso dell'acqua, delle terre coltivate, la produzione agricola, il consumo e il commercio su base georeferenziata. È un'estensione del modello SIMPLE, utilizzato per studiare le questioni di sostenibilità a lungo termine nel contesto globale cibo-acqua-ambiente. Grazie all'utilizzo di celle georeferenziate, SIMPLE-G integra esplicitamente le restrizioni ambientali locali nelle sue proiezioni, tiene conto dell'eterogeneità sub-nazionale dei driver globali come la scarsità idrica e valuta l'uso locale di terra e acqua alla luce delle tendenze future nel sistema agricolo e alimentare globale. Finora, il modello SIMPLE divideva il mondo in 16 regioni economiche, mentre SIMPLE-G era limitato a Stati Uniti, Cina e Brasile. Ora, per la prima volta, è stato incluso un paese dell'UE: l'Italia.
2. Environmentally Extended Input-Output (EEIO): La modellizzazione EEIO amplia i tradizionali framework input-output incorporando variabili ambientali, fornendo un approccio sistematico per valutare le pressioni ambientali legate alle attività economiche. Questo modulo si concentra sull'integrazione dei flussi di materiali, delle emissioni e dell'uso delle risorse nei modelli economici, consentendo ai partecipanti di valutare le impronte ecologiche di industrie e catene di approvvigionamento. I metodi EEIO facilitano l'analisi delle politiche mirate a ridurre gli impatti ambientali e a promuovere modelli sostenibili di produzione e consumo.
3. Ecological Macroeconomics: La macroeconomia ecologica integra i vincoli ecologici nella modellizzazione macroeconomica, affrontando questioni critiche come l'esaurimento delle risorse, le emissioni di carbonio, la giustizia sociale e il post-crescita. Questo segmento esplora le dinamiche di sistema, i modelli stock-flow consistent e i feedback tra economia e ambiente. I partecipanti acquisiranno conoscenze sulle politiche per raggiungere la sostenibilità a lungo termine, bilanciando stabilità economica e resilienza ecologica. L'attenzione sarà focalizzata sull'esplorazione di percorsi per transizioni verdi, scenari di decrescita e politiche che promuovano l'equità sociale insieme alla conservazione ambientale.

La Summer School combinerà lezioni tenute da esperti nei vari settori con workshop pratici, durante i quali i partecipanti applicheranno i modelli presentati a dati e scenari reali. L'accento sarà posto sullo sviluppo di competenze pratiche nell'uso di ambienti software comunemente utilizzati per la modellizzazione multi-scala, come R, Vensim e piattaforme basate su GIS.

Docenti:

Prof. Luca Salvatici (Università Roma Tre)

Dr. Cristina Vaquero (Università Roma Tre)

Prof. Benedetto Rocchi (Università di Firenze)

Prof. Giorgia Giovannetti (Università di Firenze)

Dr. Gino Sturla (Università di Firenze)

Dr. Tiziano Distefano (Università di Firenze)

Prof. Mauro Viccaro (Università della Basilicata)