Zdi se, da fizikalni znanstveniki najdejo pojav kaosa povsod: v orbitah planetov, v vremenskih sistemih, v vrtinčastih rečnih vrtincih. Skoraj tri desetletja so ekologi menili, da je kaos v živem svetu v primerjavi s tem presenetljivo redek. Nova analiza, pa razkriva, da je kaos v ekosistemih veliko bolj razširjen, kot so mislili raziskovalci.
Tanya Rogers ko je v znanstveni literaturi iskala nedavne študije o kaosu v ekosistemih, ko je odkrila nekaj nepričakovanega: nihče ni objavil kvantitativne analize tega v več kot 25 letih. "Bilo je nekoliko presenetljivo," je dejal Rogers, raziskovalni ekolog na kalifornijski univerzi v Santa Cruzu in prvi avtor nove študije. "Na primer, 'Ne morem verjeti, da tega ni nihče naredil.'"
Zato se je odločila, da bo to naredila sama. Z analizo več kot 170 nizov časovno odvisnih podatkov o ekosistemih so Rogers in njeni sodelavci ugotovili, da je kaos prisoten v tretjini izmed njih - skoraj trikrat več kot ocene v prejšnjih študijah. Še več, odkrili so, da so določene skupine organizmov, kot so plankton, žuželke in alge, veliko bolj nagnjene k kaosu kot večji organizmi, kot so volkovi in ptice.
"Tega res sploh ni bilo v literaturi," je rekel Stephan Munch, evolucijski ekolog v Santa Cruzu in soavtor študije. Njihovi rezultati kažejo, da je za zaščito ranljivih vrst mogoče in potrebno zgraditi bolj zapletene populacijske modele kot vodila za politike ohranjanja.
Ko je bila ekologija v 19. stoletju prvič priznana kot uradna znanost, je prevladovala predpostavka, da narava sledi preprostim, lahko razumljivim pravilom, kot mehanska ura, ki jo poganjajo zobniki. Če bi znanstveniki lahko izmerili prave spremenljivke, bi lahko napovedali izid: več dežja bi na primer pomenilo boljšo letino jabolk.
V resnici je zaradi kaosa "svet veliko bolj zmešan," je rekel George Sugihara, kvantitativni ekolog na inštitutu za oceanografijo Scripps v San Diegu, ki ni bil vključen v novo raziskavo. Kaos odraža predvidljivost skozi čas. Sistem naj bi bil stabilen, če se v daljšem časovnem obdobju zelo malo spremeni, in naključen, če so njegova nihanja nepredvidljiva. Toda kaotičen sistem – tisti, ki mu vladajo nelinearni odzivi na dogodke – je lahko predvidljiv v kratkih obdobjih, vendar je podvržen vse bolj dramatičnim premikom, čim dlje greste.
"Vreme pogosto navajamo kot primer kaotičnega sistema," je dejal Rogers. Poletni vetrič nad odprtim oceanom verjetno ne bo vplival na jutrišnjo napoved, a pod ravno pravimi pogoji bi teoretično lahko v nekaj tednih povzročil orkan, ki bo v Karibe pridrvel.
Ekologi so se s konceptom kaosa začeli spogledovati v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja, ko je matematični biolog Robert Maj razvili revolucionarno orodje, imenovano logistični zemljevid. Ta razvejani diagram (včasih znan kot pajčevina zaradi svojega videza) prikazuje, kako se kaos sčasoma prikrade v preproste modele rasti prebivalstva in druge sisteme. Ker na preživetje organizmov tako močno vplivajo kaotične sile, kot je vreme, so ekologi domnevali, da bodo populacije vrst v naravi pogosto tudi kaotično naraščale in padale. Logistični zemljevidi so hitro postali vseprisotni na tem področju, saj so teoretični ekologi poskušali razložiti nihanje populacije v organizmih, kot so losos in alge, ki povzročajo rdeče plime.
Do začetka 90. let prejšnjega stoletja so ekologi zbrali dovolj naborov časovnih vrst podatkov o populacijah vrst in dovolj računalniške moči za preizkus teh idej. Bila je le ena težava: zdelo se je, da kaosa ni. Zdelo se je, da se samo približno 10 % pregledanih populacij kaotično spreminja; ostali so ciklično stabilni ali naključno nihali. Teorije o kaosu ekosistemov so izginile iz znanstvene mode do sredine devetdesetih let.
Novi rezultati Rogersa, Muncha in njihovega kolega matematika iz Santa Cruza Bethany Johnson, pa kažejo, da je starejše delo zgrešilo, kje se skriva kaos. Za odkrivanje kaosa so prejšnje študije uporabljale modele z eno samo dimenzijo - velikost populacije ene vrste skozi čas. Niso upoštevali ustreznih sprememb neurejenih dejavnikov resničnega sveta, kot so temperatura, sončna svetloba, padavine in interakcije z drugimi vrstami, ki bi lahko vplivale na populacije. Njihovi enodimenzionalni modeli so zajeli, kako se je prebivalstvo spremenilo, ne pa tudi, zakaj so se spremenile.
Toda Rogers in Munch sta »šla [kaos] iskati na bolj razumen način,« sta dejala Aaron King, profesor ekologije in evolucijske biologije na Univerzi v Michiganu, ki ni bil vključen v študijo. Z uporabo treh različnih kompleksnih algoritmov so analizirali 172 časovnih vrst populacij različnih organizmov kot modele s kar šestimi dimenzijami in ne samo z eno, pri čemer so pustili prostor za potencialni vpliv nedoločenih okoljskih dejavnikov. Na ta način bi lahko preverili, ali so lahko neopaženi kaotični vzorci vgrajeni v enodimenzionalni prikaz premikov prebivalstva. Na primer, več padavin je lahko kaotično povezano s povečanjem ali zmanjšanjem prebivalstva, vendar šele po večletni zamudi.
Rogers, Johnson in Munch so odkrili, da so bili v populacijskih podatkih za približno 34 % vrst res prisotni znaki nelinearnih interakcij, kar je bilo bistveno več kaosa, kot je bilo zaznano prej. V večini teh nizov podatkov se spremembe populacije za vrsto sprva niso zdele kaotične, vendar je bilo razmerje med številkami in osnovnimi dejavniki. Niso mogli natančno povedati, kateri okoljski dejavniki so bili odgovorni za kaos, a kakršni koli so bili, so bili na podatkih njihovi prstni odtisi.
Raziskovalci so odkrili tudi obratno razmerje med velikostjo organizma in kako kaotično je njegova populacijska dinamika. To je lahko posledica razlik v generacijskem času, saj na majhne organizme, ki se razmnožujejo pogosteje, pogosteje vplivajo tudi zunanje spremenljivke. Na primer, populacije diatomej z generacijami, dolgimi približno 15 ur, kažejo veliko več kaosa kot tropi volkov z generacijami, dolgimi skoraj pet let.
Vendar to ne pomeni nujno, da so populacije volkov same po sebi stabilne. "Ena od možnosti je, da tam ne vidimo kaosa, ker preprosto nimamo dovolj podatkov, da bi se vrnili čez dovolj dolgo časovno obdobje, da bi ga videli," je dejal Munch. Pravzaprav on in Rogers sumita, da zaradi omejitev njunih podatkov njuni modeli morda podcenjujejo, koliko osnovnega kaosa je prisotnega v ekosistemih.
Sugihara meni, da bi lahko bili novi rezultati pomembni za ohranjanje. Izboljšani modeli s pravim elementom kaosa bi lahko naredili boljše delo pri napovedovanju cvetenja strupenih alg, na primer, ali sledenju ribiškim populacijam, da bi preprečili prelov. Upoštevanje kaosa bi lahko tudi pomagalo raziskovalcem in skrbnikom za ohranitev razumeti, kako daleč je mogoče smiselno napovedati velikost populacije. "Mislim, da je koristno, da se o tem vprašanju spomnijo ljudje," je dejal.
Vendar oba s Kingom svarita pred tem, da bi preveč zaupali tem modelom, ki se zavedajo kaosa. "Klasični koncept kaosa je v osnovi stacionaren koncept," je dejal King: temelji na predpostavki, da kaotična nihanja predstavljajo odmik od neke predvidljive, stabilne norme. Toda z napredovanjem podnebnih sprememb večina dejanskih ekosistemov postaja vse bolj nestabilna tudi kratkoročno. Tudi ob upoštevanju številnih razsežnosti se bodo morali znanstveniki zavedati tega nenehno spreminjajočega se izhodišča.
Kljub temu je upoštevanje kaosa pomemben korak k natančnejšemu modeliranju. "Mislim, da je to res razburljivo," je dejal Munch. "To je samo v nasprotju z načinom, kako trenutno razmišljamo o ekološki dinamiki."
