Новый метод выявляет ключевые виды в пищевых сетях и социальных сетях

Удаление определённых видов из экосистемы может привести к коллапсу её функций, подобно тому, как извлечение неправильного блока в игре "Дженга" обрушивает башню. Международная исследовательская группа разработала математические инструменты для оценки того, какие виды наиболее влиятельны в пищевой сети.

Исследователи из Бристольского университета, Института физики сложных систем им. Макса Планка и Геологической службы США применили новый подход к моделированию. Используя новые математические инструменты, команда обнаружила, что долгоживущие всеядные высшие хищники — такие как выдры — играют наиболее влиятельную роль в пищевой сети. Результаты опубликованы в Proceedings of the Royal Society B.

Ключевые игроки в сложных системах

Ведущий автор исследования Хельге Ауфдерхайде отметил: "Взаимодействия в экосистеме настолько сложны, что часто можно лишь догадываться о роли каждого вида. Поэтому умение находить ключевых игроков крайне важно для понимания, на чём сосредоточить исследования".

Долгоживущие всеядные высшие хищники сильно влияют на экосистемы, потому что питаются разными типами жертв, занимающими различные части пищевой сети. Например, выдры питаются разнообразной водной добычей и могут влиять на множество видов на протяжении своей относительно долгой жизни. Удаление выдр из экосистемы вызвало бы долгосрочные нарушения для всех этих видов, что теперь могут подтвердить новые модели для других видов и экосистем.

Применение за пределами экологии

Новое исследование предлагает практическое правило, помогающее другим исследованиям сосредоточить сбор данных на видах в порядке их ожидаемой важности, повышая эффективность работы.

Кевин Лафферти, соавтор статьи из USGS, сказал: "Как биолог, изучающий пищевые сети, я надеюсь, что мы сможем использовать этот подход, чтобы помочь сфокусировать нашу полевую работу".

Новый подход имеет и неэкологические применения. Хотя команда применяла вычислительные инструменты к пищевым сетям, их метод также можно использовать для других типов сложных систем — от электрических сетей до онлайн-социальных сетей — для выявления влиятельных компонентов.