Matemática mais simples prevê quão próximos os ecossistemas estão de entrar em colapso

Abelhões felpudos, como pequenas ovelhas alaranjadas, esvoaçam entre os lírios que cobrem o sub-bosque de uma floresta argentina, fertilizando as flores e obtendo alimento para si. Em um antigo prado de feno na Inglaterra, moscas dançantes - parecendo mais mosquitos volumosos do que bailarinas - caçam flores com pólen, ignorando as flores ricas em néctar próximas. Sobre uma ilha rochosa nas Seychelles, abelhas e mariposas colhem suas flores com cuidado; o número e os tipos de polinizadores afetam quais plantas se agarram às falésias.

Esses tipos de interações entre espécies, que os ecologistas de campo registram obedientemente em suas observações, podem parecer inconsequentes, considerados individualmente. Em conjunto, no entanto, eles descrevem a dinâmica detalhada das interações das espécies que compõem um ecossistema.

Essas dinâmicas são críticas. Muitos ambientes naturais são sistemas incrivelmente complexos oscilando perto de um “ponto de inflexão” de transição quase irreversível de um estado distinto para outro. Cada choque perturbador – causado por incêndios florestais, tempestades, poluição e desmatamento, mas também pela perda de espécies – perturba a estabilidade de um ecossistema. Passado o ponto de inflexão, a recuperação costuma ser impossível.

É como inclinar um copo d'água, explicou György Barabas, ecologista teórico da Universidade de Linköping, na Suécia. “Se pressionarmos um pouco, ele voltará”, disse ele. “Mas se formos longe demais, ele vai tombar.” Depois que o copo é derrubado, um pequeno empurrão não pode retornar o copo à posição vertical ou enchê-lo com água.

Compreender o que determina esses pontos de inflexão ambientais e seu momento é cada vez mais urgente. Um amplamente citado Estudo 2022 descobriram que a floresta amazônica está oscilando à beira de uma transição para pastagens secas, pois o desmatamento e as mudanças climáticas tornam a seca mais frequente e severa em áreas maiores. Os efeitos dessa transição podem se espalhar globalmente para outros ecossistemas.

Um avanço recente na modelagem matemática de ecossistemas pode tornar possível, pela primeira vez, estimar precisamente o quão perto os ecossistemas estão de pontos de inflexão desastrosos. A aplicabilidade da descoberta ainda é bastante limitada, mas Jianxi Gao, um cientista de rede do Rensselaer Polytechnic Institute que liderou a pesquisa, espera que com o tempo seja possível para cientistas e formuladores de políticas identificar os ecossistemas de maior risco e adaptar intervenções para eles.

'Agora você tem um número'

Os modelos matemáticos podem, em princípio, permitir que os cientistas entendam o que será necessário para um sistema cair. Essa capacidade preditiva é frequentemente discutida no contexto de modelos climáticos e do efeito do aquecimento em grandes sistemas geofísicos, como o derretimento da camada de gelo da Groenlândia. Mas a inclinação de ecossistemas como florestas e prados é indiscutivelmente mais difícil de prever devido à extraordinária complexidade que vem com tantas interações distintas, disse Tim Lenton, que trabalha com pontos críticos climáticos na Universidade de Exeter, na Inglaterra.

Milhares de cálculos podem ser necessários para capturar as interações distintas de cada espécie em um sistema, disse Barabas. Os cálculos tornam os modelos imensamente complexos, especialmente à medida que o tamanho do ecossistema aumenta.

Em agosto passado em Ecologia e Evolução da Natureza, Gao e uma equipe internacional de colegas mostraram como esmagar milhares de cálculos em apenas um reunindo todas as interações em uma única média ponderada. Essa simplificação reduz a formidável complexidade a apenas um punhado de fatores-chave.

“Com uma equação, sabemos tudo”, disse Gao. “Antes, você tem um sentimento. Agora você tem um número.

Modelos anteriores que poderiam dizer se um ecossistema pode estar com problemas dependiam de sinais de alerta precoce, como uma taxa de recuperação decrescente após um choque. Mas os primeiros sinais de alerta podem dar apenas uma sensação geral de que um ecossistema está se aproximando da beira de um precipício, disse Egbert van Nes, ecologista da Universidade de Wageningen, na Holanda, especializado em modelos matemáticos. A nova equação de Gao e seus colegas também usa sinais de alerta precoce, mas pode dizer exatamente o quão perto os ecossistemas estão de virar.

Mesmo dois ecossistemas mostrando os mesmos sinais de alerta, no entanto, não estão necessariamente à beira do colapso. A equipe de Gao, portanto, também desenvolveu um fator de escala que permite melhores comparações.

Como teste de sua nova abordagem de modelagem, os pesquisadores extraíram dados sobre 54 ecossistemas reais de um Banco de dados on-line de observações de pesquisa de campo de locais ao redor do mundo - incluindo as florestas na Argentina, os prados na Inglaterra e os penhascos rochosos nas Seychelles. Em seguida, eles executaram esses dados no novo modelo e nos modelos mais antigos para confirmar que a nova equação funcionava corretamente. A equipe descobriu que seu modelo funciona melhor para ecossistemas homogêneos, tornando-se menos preciso à medida que os ecossistemas se tornam mais diversos.

Testando as suposições

Barabas apontou que a equação recém-derivada baseia-se na suposição de que as interações entre espécies são muito mais fracas do que as interações de indivíduos dentro de uma espécie. É uma suposição fortemente apoiada pela literatura ecológica – mas os ecologistas frequentemente discordam sobre a melhor forma de determinar a frequência e a força das interações entre espécies em diferentes redes.

Tais diferenças nas suposições de um modelo nem sempre são um problema. “Muitas vezes, a matemática pode ser surpreendentemente indulgente”, disse Barabas. O importante é entender como as suposições restringem a utilidade do método e a precisão das previsões resultantes. A equação de Gao torna-se menos precisa à medida que as interações interespecíficas se tornam mais fortes. Atualmente, o modelo também só funciona em redes ecológicas de interações mutualísticas nas quais as espécies se beneficiam mutuamente, como fazem as abelhas e as flores. Não funciona para redes predador-presa, que dependem de diferentes suposições. Mas ainda pode se aplicar a muitos ecossistemas que vale a pena entender.

Além disso, desde a publicação de agosto, os pesquisadores já descobriram duas maneiras de tornar o cálculo mais preciso para ecossistemas heterogêneos. Eles também estão incorporando outros tipos de interações dentro de um ecossistema, incluindo relações predador-presa e um tipo de interação chamada dinâmica competitiva.

Demorou 10 anos para desenvolver essa equação, disse Gao, e levará muito mais para que as equações prevejam com precisão os resultados dos ecossistemas do mundo real – anos preciosos porque a necessidade de intervenções parece premente. Mas ele não está desanimado, talvez porque, como observou Barabas, até mesmo modelos fundamentais que fornecem uma prova de conceito ou uma simples ilustração de uma ideia podem ser úteis. “Ao facilitar a análise de certos tipos de modelos… eles podem ajudar mesmo que não sejam usados ​​para fazer previsões explícitas para comunidades reais”, disse Barabas.

Lenton concordou. “Quando você se depara com sistemas complexos, de uma posição de relativa ignorância, tudo é bom”, disse ele. “Estou animado porque sinto que estamos realmente chegando ao ponto prático de realmente sermos capazes de fazer melhor.”

A equipe recentemente mostrou a utilidade do modelo aplicando-o aos dados de um projeto de restauração de ervas marinhas no meio do Atlântico que remonta a 1999. Os pesquisadores determinaram a quantidade específica de ervas marinhas que precisava de restauração para o ecossistema se recuperar. No futuro, Gao planeja trabalhar com ecologistas para executar o modelo no lago George, em Nova York, que Rensselaer costuma usar como campo de teste.

A esperança de Gao é que algum dia o modelo possa ajudar a informar as decisões sobre os esforços de conservação e restauração para evitar danos irreversíveis. “Mesmo quando sabemos que o sistema está em declínio”, disse ele, “ainda temos tempo para fazer alguma coisa”.