सरल गणित भविष्यवाणी करता है कि पारिस्थितिक तंत्र कितने करीब हैं

रोयेंदार भौंरे, छोटे नारंगी भेड़ की तरह, अर्जेंटीना के जंगल की निचली भूमि को कवर करने वाली लिली के बीच उड़ते हैं, फूलों को उर्वरित करते हैं और अपने लिए पोषण प्राप्त करते हैं। में एक प्राचीन घास का मैदान इंग्लैंड में, नृत्य मक्खियाँ - बैलेरिना की तुलना में भारी मच्छरों की तरह दिखती हैं - पराग वाले फूलों का शिकार करती हैं, आस-पास के अमृत-समृद्ध फूलों की अनदेखी करती हैं। पर सेशेल्स में एक चट्टानी द्वीप, मधुमक्खियाँ और पतंगे अपने फूल सावधानी से तोड़ते हैं; परागणकों की संख्या और प्रकार प्रभावित करते हैं कि कौन से पौधे चट्टानों से चिपके रहते हैं।

प्रजातियों के बीच इस प्रकार की अंतःक्रियाएं, जिन्हें क्षेत्र के पारिस्थितिकीविज्ञानी कर्तव्यनिष्ठा से अपनी टिप्पणियों में दर्ज करते हैं, व्यक्तिगत रूप से लेने पर अप्रासंगिक लग सकती हैं। हालाँकि, कुल मिलाकर, वे एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाने वाली प्रजातियों की परस्पर क्रिया की विस्तृत गतिशीलता का वर्णन करते हैं।

वे गतिशीलताएँ महत्वपूर्ण हैं। कई प्राकृतिक वातावरण अविश्वसनीय रूप से जटिल प्रणालियाँ हैं जो एक विशिष्ट अवस्था से दूसरी अवस्था में लगभग अपरिवर्तनीय संक्रमण के "टिपिंग बिंदु" के करीब डगमगा रही हैं। प्रत्येक विघटनकारी झटका - जो जंगल की आग, तूफान, प्रदूषण और वनों की कटाई के साथ-साथ प्रजातियों के नुकसान के कारण भी होता है - एक पारिस्थितिकी तंत्र की स्थिरता को बिगाड़ देता है। चरम बिंदु के बाद, पुनर्प्राप्ति अक्सर असंभव होती है।

समझाया गया, यह पानी के गिलास को झुकाने जैसा है ग्यॉर्गी बरबास, स्वीडन में लिंकोपिंग विश्वविद्यालय में एक सैद्धांतिक पारिस्थितिकीविज्ञानी। उन्होंने कहा, "अगर हम इसे थोड़ा सा आगे बढ़ाएंगे तो यह वापस आ जाएगा।" "लेकिन अगर हम इसे बहुत दूर तक धकेलेंगे तो यह पलट जाएगा।" एक बार जब गिलास गिर जाता है, तो एक छोटा सा धक्का गिलास को वापस सीधी स्थिति में नहीं ला सकता है या उसमें पानी नहीं भर सकता है।

यह समझना कि इन पर्यावरणीय महत्वपूर्ण बिंदुओं और उनके समय को क्या निर्धारित करता है, बहुत जरूरी हो गया है। एक व्यापक रूप से उद्धृत 2022 अध्ययन पाया गया कि अमेज़ॅन वर्षावन शुष्क घास के मैदान में संक्रमण के कगार पर है, क्योंकि वनों की कटाई और जलवायु परिवर्तन के कारण बड़े क्षेत्रों में सूखा अधिक बार और गंभीर हो जाता है। उस संक्रमण के प्रभाव विश्व स्तर पर अन्य पारिस्थितिक तंत्रों पर भी पड़ सकते हैं।

पारिस्थितिक तंत्र के गणितीय मॉडलिंग में एक हालिया सफलता से पहली बार सटीक अनुमान लगाना संभव हो सकता है कि पारिस्थितिक तंत्र विनाशकारी टिपिंग बिंदुओं के कितने करीब हैं। खोज की प्रयोज्यता अभी भी तेजी से सीमित है, लेकिन जियानक्सी गाओरेंससेलर पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट के एक नेटवर्क वैज्ञानिक, जिन्होंने अनुसंधान का नेतृत्व किया, को उम्मीद है कि समय के साथ वैज्ञानिकों और नीति निर्माताओं के लिए सबसे अधिक जोखिम वाले पारिस्थितिक तंत्र की पहचान करना और उनके लिए हस्तक्षेप करना संभव होगा।

'अब आपके पास एक नंबर है'

गणितीय मॉडल सैद्धांतिक रूप से वैज्ञानिकों को यह समझने की अनुमति दे सकते हैं कि किसी सिस्टम को टिप देने के लिए क्या करना होगा। इस पूर्वानुमानित क्षमता की चर्चा अक्सर जलवायु मॉडल और पिघलती ग्रीनलैंड बर्फ की चादर जैसी बड़ी भूभौतिकीय प्रणालियों पर वार्मिंग के प्रभाव के संदर्भ में की जाती है। लेकिन जंगलों और घास के मैदानों जैसे पारिस्थितिक तंत्रों के ढहने की भविष्यवाणी करना निश्चित रूप से कठिन है क्योंकि कई अलग-अलग अंतःक्रियाओं के साथ आने वाली असाधारण जटिलता के कारण, ऐसा कहा जाता है। टिम लेंटन, जो इंग्लैंड में एक्सेटर विश्वविद्यालय में जलवायु टिपिंग बिंदुओं पर काम करते हैं।

बरबास ने कहा, एक प्रणाली में प्रत्येक प्रजाति की विशिष्ट अंतःक्रियाओं को पकड़ने के लिए हजारों गणनाओं की आवश्यकता हो सकती है। गणनाएँ मॉडलों को अत्यधिक जटिल बना देती हैं, विशेषकर जैसे-जैसे पारिस्थितिकी तंत्र का आकार बढ़ता है।

पिछले अगस्त में प्रकृति पारिस्थितिकी और विकास, गाओ और सहकर्मियों की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने दिखाया कि हजारों गणनाओं को कैसे हल किया जाए सिर्फ एक में सभी इंटरैक्शन को एक भारित औसत में संक्षिप्त करके। यह सरलीकरण केवल कुछ प्रमुख चालकों तक ही विकट जटिलता को कम कर देता है।

गाओ ने कहा, "एक समीकरण के साथ, हम सब कुछ जानते हैं।" “पहले, आपको एक एहसास है। अब आपके पास एक नंबर है।”

पिछले मॉडलों पर भरोसा किया जा सकता है जो बता सकते हैं कि कोई पारिस्थितिकी तंत्र संकट में हो सकता है या नहीं प्रारंभिक चेतावनी संकेत, जैसे किसी झटके के बाद घटती रिकवरी दर। लेकिन प्रारंभिक चेतावनी संकेत केवल एक सामान्य समझ दे सकते हैं कि एक पारिस्थितिकी तंत्र चट्टान के किनारे पर पहुंच रहा है, ऐसा कहा गया एगबर्ट वैन नेस, नीदरलैंड में वैगनिंगन विश्वविद्यालय के एक पारिस्थितिकीविज्ञानी जो गणितीय मॉडल में विशेषज्ञ हैं। गाओ और उनके सहयोगियों का नया समीकरण प्रारंभिक चेतावनी संकेतों का भी उपयोग करता है, लेकिन यह सटीक रूप से बता सकता है कि पारिस्थितिकी तंत्र टिपिंग के कितने करीब हैं।

हालाँकि, समान चेतावनी संकेत दिखाने वाले दो पारिस्थितिक तंत्र भी समान रूप से पतन के कगार पर नहीं हैं। इसलिए गाओ की टीम ने एक स्केलिंग कारक भी विकसित किया जो बेहतर तुलना की अनुमति देता है।

मॉडलिंग के प्रति अपने नए दृष्टिकोण के परीक्षण के रूप में, शोधकर्ताओं ने 54 वास्तविक पारिस्थितिक तंत्रों के बारे में डेटा निकाला ऑनलाइन डेटाबेस दुनिया भर के स्थानों से क्षेत्रीय अनुसंधान अवलोकन - जिनमें अर्जेंटीना के जंगल, इंग्लैंड में घास के मैदान और सेशेल्स में चट्टानी चट्टानें शामिल हैं। फिर उन्होंने यह पुष्टि करने के लिए कि नया समीकरण ठीक से काम करता है, उस डेटा को नए मॉडल और पुराने मॉडल दोनों के माध्यम से चलाया। टीम ने पाया कि उनका मॉडल सजातीय पारिस्थितिक तंत्रों के लिए सबसे अच्छा काम करता है, जैसे-जैसे पारिस्थितिक तंत्र अधिक विविध होते जाते हैं, यह कम सटीक होता जाता है।

मान्यताओं का परीक्षण

बरबास ने बताया कि नया व्युत्पन्न समीकरण इस धारणा पर आधारित है कि प्रजातियों के बीच की बातचीत एक प्रजाति के भीतर व्यक्तियों की बातचीत की तुलना में बहुत कमजोर है। यह एक धारणा है जिसे पारिस्थितिकी साहित्य द्वारा दृढ़ता से समर्थन किया जाता है - लेकिन पारिस्थितिकीविज्ञानी अक्सर इस बात पर असहमत होते हैं कि विभिन्न नेटवर्कों में प्रजातियों की बातचीत की आवृत्ति और ताकत को सर्वोत्तम तरीके से कैसे निर्धारित किया जाए।

किसी मॉडल की मान्यताओं में ऐसे अंतर हमेशा एक समस्या नहीं होते हैं। बरबास ने कहा, "अक्सर गणित आश्चर्यजनक रूप से क्षमाशील हो सकता है।" यह समझना महत्वपूर्ण है कि कैसे धारणाएँ विधि की उपयोगिता और परिणामी भविष्यवाणियों की सटीकता को बाधित करती हैं। गाओ का समीकरण कम सटीक हो जाता है क्योंकि अंतर-विशिष्ट अंतःक्रियाएँ मजबूत हो जाती हैं। वर्तमान में, यह मॉडल केवल पारस्परिक अंतःक्रियाओं के पारिस्थितिक नेटवर्क पर काम करता है जिसमें प्रजातियाँ एक-दूसरे को लाभ पहुँचाती हैं, जैसे मधुमक्खियाँ और फूल करते हैं। यह शिकारी-शिकार नेटवर्क के लिए काम नहीं करता है, जो विभिन्न मान्यताओं पर निर्भर करता है। लेकिन यह अभी भी समझने लायक कई पारिस्थितिक तंत्रों पर लागू हो सकता है।

इसके अलावा, अगस्त प्रकाशन के बाद से, शोधकर्ताओं ने पहले से ही विषम पारिस्थितिक तंत्र के लिए गणना को और अधिक सटीक बनाने के लिए दो तरीकों का पता लगा लिया है। वे एक पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अन्य प्रकार की बातचीत को भी शामिल कर रहे हैं, जिसमें शिकारी-शिकार संबंध और प्रतिस्पर्धी गतिशीलता नामक एक प्रकार की बातचीत शामिल है।

गाओ ने कहा, इस समीकरण को विकसित करने में 10 साल लग गए, और वास्तविक दुनिया के पारिस्थितिकी तंत्र के परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए समीकरणों को कई और साल लगेंगे - ये साल कीमती हैं क्योंकि हस्तक्षेप की आवश्यकता जरूरी लगती है। लेकिन वह निराश नहीं हैं, शायद इसलिए, जैसा कि बरबास ने कहा, यहां तक ​​​​कि मूलभूत मॉडल जो अवधारणा का प्रमाण या किसी विचार का सरल चित्रण प्रदान करते हैं, उपयोगी हो सकते हैं। बरबास ने कहा, "कुछ प्रकार के मॉडलों का विश्लेषण करना आसान बनाकर... वे मदद कर सकते हैं, भले ही उनका उपयोग वास्तविक समुदायों के लिए स्पष्ट भविष्यवाणियां करने के लिए नहीं किया जाता हो।"

लेंटन सहमत हुए. "जब आप जटिल प्रणालियों का सामना करते हैं, सापेक्ष अज्ञानता की स्थिति से, तो कुछ भी अच्छा होता है," उन्होंने कहा। "मैं उत्साहित हूं क्योंकि मुझे लगता है कि हम वास्तव में बेहतर करने में सक्षम होने के व्यावहारिक बिंदु की ओर बढ़ रहे हैं।"

टीम ने हाल ही में मॉडल की उपयोगिता को मध्य-अटलांटिक में 1999 की एक समुद्री घास बहाली परियोजना के डेटा पर लागू करके दिखाया। शोधकर्ताओं ने समुद्री घास की विशिष्ट मात्रा निर्धारित की जिसे पारिस्थितिकी तंत्र को पुनर्प्राप्त करने के लिए बहाली की आवश्यकता थी। भविष्य में, गाओ ने न्यूयॉर्क में लेक जॉर्ज पर मॉडल चलाने के लिए पारिस्थितिकीविदों के साथ काम करने की योजना बनाई है, जिसे रेंससेलर अक्सर परीक्षण बिस्तर के रूप में उपयोग करता है।

गाओ की आशा है कि किसी दिन यह मॉडल अपरिवर्तनीय क्षति को रोकने के लिए संरक्षण और बहाली के प्रयासों के बारे में निर्णय लेने में मदद कर सकता है। उन्होंने कहा, "जब हम जानते हैं कि सिस्टम में गिरावट आ रही है, तब भी हमारे पास कुछ करने का समय है।"