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Modelo de extinciones matemático

Proponen un modelo de extinciones según el cual las consecuencias de los cambios en el ambiente de los ecosistemas producen extinciones al cabo de mucho tiempo después.

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En el registro fósil se pueden apreciar cinco grandes extinciones masivas, pero a lo largo de estos casi 600 millones de años de evolución de vida compleja ha habido muchas otras extinciones que también se quedaron registradas y otras menores que ni eso.

Saber por qué se producen las extinciones ha sido uno de los misterios a aclarar por la ciencia. Siempre se han buscado fenómenos que disparen esas extinciones masivas. Entre otras, se han propuesto los impactos de meteoritos o las erupciones volcánicas masivas.

Ahora, Sergei Petrovskii y Dr. Andrew Morozov (Universidad de Leicester) arrojan una nueva luz sobre el problema de por qué estas extinciones se han dado a lo largo de toda la historia biológica. Incluso puede que el modelo matemático que han desarrollado permita predecir futuras catástrofes en este sentido, aunque la sexta gran extinción parece que está ya ocurriendo y por culpa del ser humano.

Estos dos matemáticos y otros colaboradores de otras instituciones de investigación se dedicaron a estudiar estas súbitas transiciones tanto en el pasado remoto como en el caso de las extinciones más recientes e incluso las que se han producido en las últimas décadas.

Los sistemas ecológicos experimentan cambios súbitos en sus propiedades o funciones que resultan en la extinción de especies o en una significativa pérdida de biodiversidad.

Comprender por qué ocurren estos cambios significativos es todo un desafío porque la transición muchas veces parece ocurrir en un estado de aparente calma, con condiciones constantes, por tanto no se puede asociar a esa extinción una causa ambiental específica, como un cambio determinado en dicho ambiente.

Este equipo de investigadores ha tenido en cuenta datos empíricos, teoría ecológica y modelos matemáticos y ha conseguido revelar que las transiciones abruptas en los ecosistemas se pueden dar como resultado de una dinámica transitoria a largo plazo que incluye atractores fantasmas y ‘crawl-bys‘.

En este contexto, un atractor es el estado final de un ecosistema que se espera se alcance sobre un periodo de tiempo muy largo o es el estado al que vuelve el sistema tras una perturbación. En particular, el atractor fantasma es una configuración especial de un sistema dinámico que exhibe el mismo comportamiento que un atractor, pero sólo durante un tiempo finito dentro de un ecosistema. Después de ese tiempo el sistema podría experimentar una evolución rápida o una transición hacia otro sistema que tenga propiedades muy diferentes. La transición correspondería a una catástrofe ecológica o a un gran cambio ecológico.

Por otro lado. Los ‘crawl-bys‘ se producen cuando los cambios de la dinámica de una ecosistema se dan lentamente a lo largo de un largo periodo de tiempo.

«Una catástrofe ecológica que emerge desde un atractor fantasma o de un ‘crawl-bys‘ puede ser una deuda que tenemos que pagar por nuestras acciones o errores pasados, por ejemplo por el uso no sostenible de los recursos naturales realizado hace muchas generaciones», dice Petrovskii.

Añade que su investigación muestra que un ecosistema saludable no necesariamente permanecerá sano, incluso en la ausencia de cambios ambientales significativos. Por tanto, es necesaria una mejor vigilancia del estado de un ecosistema para así mitigar posibles desastres.

Estos investigadores dicen poder predecir la cercanía de una catástrofe en el sentido que advierte el estudio y permite saber en dónde mirar para buscar signos de ello y cuál es la escala de tiempo relevante, siendo conscientes de que el cambio ambiental (natural o provocado) que finalmente dará lugar a grandes cambios podría haber pasado hace mucho tiempo.

Finalmente, Petrovskii dice que estos hallazgos crean un nuevo paradigma, así como un marco teórico poderoso para la comprensión, potencialmente predictiva, de las catástrofes ecológicas y señala el camino para una administración más eficiente de los ecosistemas.

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Fuentes y referencias:
Artículo original. [2]
Ilustración: Petrovskii, Morozov y colaboradores/ Science.