Des mathématiques plus simples prédisent à quel point les écosystèmes sont proches de l'effondrement

Des bourdons flous, comme de minuscules moutons orange, voltigent entre les lys qui recouvrent le sous-étage d'une forêt argentine, fertilisant les fleurs et se nourrissant eux-mêmes. Dans une ancienne prairie de fauche en Angleterre, les mouches de la danse - ressemblant plus à des moustiques volumineux qu'à des ballerines - chassent les fleurs avec du pollen, ignorant les fleurs riches en nectar à proximité. Sur une île rocheuse aux Seychelles, les abeilles et les papillons de nuit cueillent leurs fleurs avec soin ; le nombre et les types de pollinisateurs affectent les plantes qui s'accrochent aux falaises.

Ces types d'interactions entre espèces, que les écologistes de terrain consignent consciencieusement dans leurs observations, peuvent sembler anodins, pris individuellement. Dans l'ensemble, cependant, ils décrivent la dynamique détaillée des interactions entre les espèces qui composent un écosystème.

Ces dynamiques sont essentielles. De nombreux environnements naturels sont des systèmes incroyablement complexes qui oscillent près d'un «point de basculement» de transition presque irréversible d'un état distinct à un autre. Chaque choc perturbateur - causé par les incendies de forêt, les tempêtes, la pollution et la déforestation mais aussi par la perte d'espèces - perturbe la stabilité d'un écosystème. Passé le point de basculement, la récupération est souvent impossible.

C'est comme incliner un verre d'eau, a expliqué György Barabas, écologiste théorique à l'Université de Linköping en Suède. "Si nous le poussons un peu, il reviendra", a-t-il déclaré. "Mais si nous le poussons trop loin, il basculera." Une fois le verre renversé, une petite poussée ne peut pas remettre le verre en position verticale ou le remplir d'eau.

Comprendre ce qui détermine ces points de basculement environnementaux et leur timing est de plus en plus urgent. Une largement citée étude de 2022 ont constaté que la forêt amazonienne est au bord d'une transition vers des prairies sèches, car la déforestation et le changement climatique rendent la sécheresse plus fréquente et plus grave sur de plus grandes surfaces. Les effets de cette transition pourraient se répercuter à l'échelle mondiale sur d'autres écosystèmes.

Une percée récente dans la modélisation mathématique des écosystèmes pourrait permettre pour la première fois d'estimer précisément à quel point les écosystèmes sont proches de points de basculement catastrophiques. L'applicabilité de la découverte est encore fortement limitée, mais Jianxi Gao, un scientifique du réseau du Rensselaer Polytechnic Institute qui a dirigé la recherche, espère qu'avec le temps, les scientifiques et les décideurs politiques pourront identifier les écosystèmes les plus menacés et adapter les interventions en conséquence.

"Maintenant, vous avez un numéro"

Les modèles mathématiques peuvent en principe permettre aux scientifiques de comprendre ce qu'il faudra pour qu'un système bascule. Cette capacité prédictive est souvent discutée dans le contexte des modèles climatiques et de l'effet du réchauffement sur les grands systèmes géophysiques comme la fonte de la calotte glaciaire du Groenland. Mais le basculement d'écosystèmes comme les forêts et les prairies est sans doute plus difficile à prévoir en raison de l'extraordinaire complexité qui accompagne tant d'interactions distinctes, a déclaré Tim Lenton, qui travaille sur les points de basculement climatique à l'Université d'Exeter en Angleterre.

Des milliers de calculs peuvent être nécessaires pour capturer les interactions distinctives de chaque espèce dans un système, a déclaré Barabas. Les calculs rendent les modèles extrêmement complexes, d'autant plus que la taille de l'écosystème augmente.

en août dernier à Nature Ecologie & Evolution, Gao et une équipe internationale de collègues ont montré comment écraser des milliers de calculs en un seul en regroupant toutes les interactions en une seule moyenne pondérée. Cette simplification réduit la formidable complexité à une poignée de facteurs clés.

"Avec une seule équation, nous savons tout", a déclaré Gao. « Avant, vous avez un sentiment. Maintenant, vous avez un numéro.

Les modèles précédents qui pourraient dire si un écosystème pourrait être en difficulté s'appuient sur signaux d'alerte précoce, comme un taux de récupération décroissant après un choc. Mais les signaux d'alerte précoce ne peuvent donner qu'une impression générale qu'un écosystème approche du bord d'une falaise, a déclaré Egbert van Nes, écologiste à l'Université de Wageningen aux Pays-Bas, spécialisée dans les modèles mathématiques. La nouvelle équation de Gao et de ses collègues utilise également des signaux d'alerte précoce, mais elle peut indiquer exactement à quel point les écosystèmes sont proches du basculement.

Cependant, même deux écosystèmes affichant les mêmes signaux d'avertissement ne sont pas nécessairement également proches du bord de l'effondrement. L'équipe de Gao a donc également développé un facteur d'échelle qui permet de meilleures comparaisons.

Pour tester leur nouvelle approche de la modélisation, les chercheurs ont extrait des données sur 54 écosystèmes réels d'un base de données en ligne d'observations de recherche sur le terrain à partir d'endroits du monde entier - y compris les forêts d'Argentine, les prairies d'Angleterre et les falaises rocheuses des Seychelles. Ensuite, ils ont analysé ces données à la fois dans le nouveau modèle et dans les anciens modèles pour confirmer que la nouvelle équation fonctionnait correctement. L'équipe a constaté que leur modèle fonctionne mieux pour les écosystèmes homogènes, devenant moins précis à mesure que les écosystèmes se diversifient.

Tester les hypothèses

Barabas a souligné que l'équation nouvellement dérivée repose sur l'hypothèse que les interactions entre les espèces sont beaucoup plus faibles que les interactions des individus au sein d'une espèce. C'est une hypothèse fortement soutenue par la littérature sur l'écologie - mais les écologistes sont souvent en désaccord sur la meilleure façon de déterminer la fréquence et la force des interactions entre les espèces dans différents réseaux.

De telles différences dans les hypothèses d'un modèle ne sont pas toujours un problème. "Souvent, les mathématiques peuvent être étonnamment indulgentes", a déclaré Barabas. Ce qui est important, c'est de comprendre comment les hypothèses limitent l'utilité de la méthode et la précision des prédictions qui en résultent. L'équation de Gao devient moins précise à mesure que les interactions interspécifiques deviennent plus fortes. Actuellement, le modèle ne fonctionne également que sur des réseaux écologiques d'interactions mutualistes dans lesquels les espèces profitent les unes des autres, comme le font les abeilles et les fleurs. Cela ne fonctionne pas pour les réseaux prédateur-proie, qui dépendent de différentes hypothèses. Mais cela peut encore s'appliquer à de nombreux écosystèmes qui méritent d'être compris.

De plus, depuis la publication d'août, les chercheurs ont déjà trouvé deux façons de rendre le calcul plus précis pour les écosystèmes hétérogènes. Ils intègrent également d'autres types d'interactions au sein d'un écosystème, y compris les relations prédateur-proie et un type d'interaction appelé dynamique compétitive.

Il a fallu 10 ans pour développer cette équation, a déclaré Gao, et il en faudra encore beaucoup pour que les équations prédisent avec précision les résultats pour les écosystèmes du monde réel - des années qui sont précieuses car le besoin d'interventions semble pressant. Mais il n'est pas découragé, peut-être parce que, comme l'a noté Barabas, même les modèles fondamentaux qui fournissent une preuve de concept ou une simple illustration d'une idée peuvent être utiles. "En facilitant l'analyse de certains types de modèles … ils peuvent aider même s'ils ne sont pas utilisés pour faire des prédictions explicites pour de vraies communautés", a déclaré Barabas.

Lenton a accepté. "Lorsque vous êtes confronté à des systèmes complexes, dans une position d'ignorance relative, tout est bon", a-t-il déclaré. "Je suis excité parce que j'ai l'impression que nous approchons vraiment du point pratique de pouvoir faire mieux."

L'équipe a récemment montré l'utilité du modèle en l'appliquant aux données d'un projet de restauration d'herbes marines au milieu de l'Atlantique qui remonte à 1999. Les chercheurs ont déterminé la quantité spécifique d'herbes marines qui nécessitait une restauration pour que l'écosystème se rétablisse. À l'avenir, Gao prévoit de travailler avec des écologistes pour exécuter le modèle sur le lac George à New York, que Rensselaer utilise souvent comme banc d'essai.

L'espoir de Gao est qu'un jour le modèle puisse aider à éclairer les décisions concernant les efforts de conservation et de restauration afin d'éviter des dommages irréversibles. "Même lorsque nous savons que le système est en déclin", a-t-il déclaré, "nous avons encore le temps de faire quelque chose".