Ciencia

Caos oculto que acecha en los ecosistemas

A principios de la década de 1990, los ecologistas habían acumulado suficientes datos de series temporales sobre poblaciones de especies y suficiente potencia informática para probar estas ideas. Solo había un problema: el caos no parecía existir. Solo alrededor del 10 por ciento de las poblaciones estudiadas cambian al azar; el resto gira constantemente u oscila al azar.Las teorías del caos de los ecosistemas dejaron de estar de moda científicamente a mediados de la década de 1990.

Nuevos resultados de Rogers, Munch y sus compañeros matemáticos de Santa Cruz Betania Johnsonsin embargo, supongamos que la obra antigua ha perdido de vista lo que es el caos. Para detectar el caos, estudios anteriores utilizaron modelos con una sola dimensión, el tamaño de la población de una especie a lo largo del tiempo. No tomaron en cuenta los cambios correspondientes en el caos de los factores del mundo real, como la temperatura, la luz solar, la lluvia y las interacciones con otras especies que pueden afectar a las poblaciones. Sus modelos unidimensionales capturan cómo cambian las poblaciones, pero no por qué cambian. .

Pero Rogers y Munch «fueron a buscar [chaos] con más sensatez, dijo aarón reyprofesor de ecología y biología evolutiva en la Universidad de Michigan que no participó en la investigación. Usando tres algoritmos complejos diferentes, analizaron 172 series temporales de poblaciones de varios organismos como patrones con seis dimensiones en lugar de solo una, dejando espacio para la influencia potencial de factores ambientales no especificados. De esta manera, podrían probar si los patrones caóticos no observables podrían integrarse en una representación unidimensional de los cambios de población. Por ejemplo, más precipitaciones pueden asociarse aleatoriamente con un aumento o disminución de la población, pero solo con un retraso de unos pocos años.

Rogers, Johnson y Munk descubrieron que los datos de población de alrededor del 34 por ciento de las especies muestran signos de interacciones no lineales, lo que es mucho más caótico de lo que se había encontrado anteriormente. En la mayoría de estos conjuntos de datos, los cambios en las poblaciones de especies no parecían ser aleatorios al principio, pero la asociación de la abundancia con los factores subyacentes sí lo era. No podían decir exactamente qué factores ambientales eran los responsables del caos, pero fueran lo que fueran, sus huellas digitales estaban en los datos.

Los investigadores también encontraron una relación inversa entre el tamaño del cuerpo de un organismo y cuán caótica es su dinámica de población. Esto puede deberse a la diferencia en el tiempo de generación: los organismos pequeños que se reproducen con más frecuencia también tienen más probabilidades de verse influenciados por variables externas. por ejemplo, las poblaciones de diatomeas con una generación de unas 15 horas muestran mucho más caos que las manadas de lobos con generaciones de casi cinco años.

Sin embargo, esto no significa necesariamente que las poblaciones de lobos sean intrínsecamente estables”. Una posibilidad es que no estemos viendo el caos allí porque simplemente no tenemos suficientes datos para retroceder lo suficiente como para verlo. y Rogers sospechan que, debido a las limitaciones de sus datos, sus modelos pueden subestimar el grado de caos oculto en los ecosistemas.

Sugihara cree que los nuevos hallazgos podrían ser importantes para la conservación. Los modelos mejorados con el elemento correcto de caos podrían predecir mejor la proliferación de algas tóxicas, por ejemplo, o rastrear las poblaciones de peces para evitar la sobrepesca. Observar el caos también puede ayudar a los investigadores y conservacionistas a comprender con qué precisión se puede predecir el tamaño de la población: «Creo que es útil tener en cuenta el problema», dijo.

Sin embargo, tanto él como King advierten que no se debe confiar demasiado en estos modelos conscientes del caos. «El concepto clásico de caos es un concepto fundamentalmente estacionario. Se basa en la suposición de que las fluctuaciones caóticas representan una desviación de alguna norma predecible y estable. Pero a medida que avanza el cambio climático, la mayoría de los ecosistemas reales se vuelven cada vez más inestables. , incluso a corto plazo Incluso teniendo en cuenta muchos aspectos, los científicos deben ser conscientes de esta línea de base en constante cambio.

Sin embargo, tener en cuenta el caos es un paso importante hacia un modelado más preciso. «Creo que es realmente interesante”, dijo Munch. “Simplemente va en contra de la forma en que pensamos sobre la dinámica ambiental en este momento”.

historia original reimpreso con permiso Diario Kvanta, publicación editorialmente independiente Fundación Simons cuya misión es mejorar la comprensión pública de la ciencia destacando los desarrollos y tendencias de investigación en las ciencias matemáticas, físicas y de la vida.

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