El 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 estar allí. Solo alrededor del 10 por ciento de las poblaciones estudiadas parecen cambiar al azar; el resto rota constantemente o fluctúa al azar.Las teorías del caos de los ecosistemas dejaron de estar de moda científicamente a mediados de la década de 1990.

Los nuevos resultados de Rogers, Munch y su colega matemático de Santa Cruz Betania Johnsonsin embargo, sugiero que el trabajo más antiguo pasó por alto dónde yace el caos. Para detectar el caos, los estudios anteriores utilizaron modelos con una dimensión: el tamaño de la población de una especie a lo largo del tiempo. No tomaron en cuenta los cambios relevantes en el caos de los factores del mundo real, como la temperatura, la luz solar, la precipitación 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] de una manera más razonable", dijo aarón reyun profesor de ecología y biología evolutiva en la Universidad de Michigan, que no participó en la investigación. Usando tres algoritmos sofisticados diferentes, analizaron 172 series temporales de poblaciones de varios organismos como patrones con hasta seis dimensiones, no solo una, dejando espacio para la influencia potencial de factores ambientales no especificados. De esta manera, podrían probar si los patrones caóticos no observados podrían integrarse en la representación unidimensional de los cambios de población. Por ejemplo, más precipitaciones pueden asociarse aleatoriamente con un aumento o disminución de la población, pero solo después de un retraso de varios años.

Rogers, Johnson y Munk encontraron que los datos de población de aproximadamente el 34 por ciento de las especies mostraban signos de interacciones no lineales, lo que es significativamente más caótico de lo que se había encontrado anteriormente. En la mayoría de estos conjuntos de datos, los cambios en la población de la especie no parecían ser aleatorios al principio, pero la relación de los números 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 diferencias en los tiempos de generación, ya que los organismos pequeños que se reproducen con mayor frecuencia también se ven más afectados por variables externas con mayor frecuencia. por ejemplo, las poblaciones de diatomeas con generaciones de unas 15 horas muestran mucho más caos que las manadas de lobos con generaciones de casi cinco años.

Sin embargo, eso no significa necesariamente que las poblaciones de lobos sean intrínsecamente estables". Una posibilidad es que no estemos viendo caos allí porque simplemente no tenemos suficientes datos para retroceder lo suficiente para verlo. , De hecho, él y Rogers sospechan que debido a las limitaciones de sus datos, sus modelos pueden estar subestimando la cantidad de caos subyacente presente en los ecosistemas.

Sugihara cree que los nuevos resultados podrían ser importantes para la conservación. Los modelos mejorados con el elemento correcto de caos podrían hacer un mejor trabajo al predecir 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 administradores de la conservación a comprender hasta qué punto es posible predecir significativamente el tamaño de la población."Creo que es útil tener el problema en la mente de las personas", 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”, dijo King. Se basa en la suposición de que las fluctuaciones caóticas representan una desviación de alguna norma estable y predecible. Pero a medida que avanza el cambio climático, la mayoría de los ecosistemas del mundo real se vuelven cada vez más inestables incluso en el corto plazo Incluso considerando muchas dimensiones, los científicos deberán 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 eso es realmente emocionante”, dijo Munch. “Simplemente va en contra de la forma en que pensamos actualmente sobre la dinámica ecológica”.

historia original reimpreso con permiso de Revista Cuanta, publicación editorialmente independiente de Fundación Simons cuya misión es mejorar la comprensión pública de la ciencia al cubrir los desarrollos y tendencias de investigación en matemáticas y ciencias físicas y de la vida.

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