Новый метод определения уязвимых видов
Лесные пожары, наводнения, загрязнение и перелов рыбы — это лишь часть нарушений, которые могут изменить баланс экосистем, иногда ставя под угрозу будущее целых видов. Однако оценка этих экосистем для определения наиболее уязвимых видов — сложная задача, необходимая для концентрации усилий по сохранению.
Большинство существующих подходов предполагают, что экосистемы находятся в состоянии равновесия, а внешние воздействия вызывают лишь временный сдвиг. Но это не учитывает реальность постоянных изменений в экосистемах, где относительная численность разных компонентов меняется по своим временным графикам. Исследователи из MIT и других учреждений разработали новый, прогностический способ оценки таких систем для ранжирования относительной уязвимости видов и обнаружения незаметно находящихся под угрозой.
В отличие от традиционных методов, они обнаружили, что виды с самой низкой численностью или самым резким её снижением — критерии, обычно используемые сегодня — иногда не являются наиболее уязвимыми.
Результаты опубликованы в журнале Ecology Letters в статье доцента MIT Сергея Сааведры, недавнего выпускника Лукаса Медейроса и трёх других авторов.
Новая работа аналогична революционному анализу погодных условий Эдварда Лоренца, который показал, что крошечные возмущения могут привести к крупным последствиям. «Даже бесконечно близкие начальные условия могут сильно разойтись за определённый период времени и стать непредсказуемыми», — говорит Сааведра. Исходя из этого, команда задалась вопросом: что, если применить такой же подход к определению наиболее чувствительных видов?
В отличие от физики погоды, для сложных экосистем нет базовых уравнений, описывающих динамику даже отдельных видов. Однако за последнее десятилетие команда разработала математические методы, позволяющие «описывать динамику, не зная базовых уравнений», при наличии достаточных временных рядов данных.
Команда разработала два подхода: ранжирование по ожидаемой чувствительности и ранжирование по собственным векторам. Оба метода хорошо показали себя в тестах на больших наборах смоделированных данных, давая результаты, близкие к ожидаемым в рамках модели.
Традиционные методы ранжирования уязвимости видов часто фокусируются на таких показателях, как размер тела (крупные виды обычно более уязвимы) и численность популяции. Однако, как отмечает Сааведра, «эти виды встроены в сообщества, которые демонстрируют нелинейное поведение, так что небольшое изменение в одном месте может совершенно иначе изменить другой аспект системы».
Тот факт, что численность видов в экосистеме может циклически или случайно колебаться, означает, что точное время воздействия может иметь большое значение — что не учитывают модели равновесия. «Подходы, основанные на равновесной динамике, имеют статичное представление о взаимодействии видов», — говорит Медейрос. — «При колебаниях численности вне равновесия эти эффекты взаимодействия могут меняться со временем, влияя на чувствительность любого данного вида к возмущениям».
Например, вид, активный летом и спящий зимой, может сильно пострадать от летнего пожара, но не быть затронут, если нарушение произойдёт зимой. Или, если взаимодействие хищника и жертвы меняется в течение года, то время нарушения может быть более критичным в определённые сезоны.
Новые аналитические подходы применимы к любым экосистемам — морским или наземным, тропическим или арктическим. Формулы настолько общие, что некоторые исследователи успешно применяли их для прогнозирования динамики финансовых рынков.
«Техники довольно универсальны для любой нелинейной динамики или динамических систем в целом вне равновесия», — говорит Сааведра.
Основная цель работы — оценка уязвимости видов. Уже сейчас методы начинают применяться. Например, Медейрос в Калифорнийском университете в Санта-Круз и NOAA использует эти техники для управления рыболовством. «В рыболовстве, в частности, есть много временных рядов данных о росте и падении численности популяций», — говорит Сааведра. Используя эти данные, теперь можно «точно предсказать виды, наиболее чувствительные, например, к изменению климата или определённым квотам на вылов».