Toán học đơn giản hơn dự đoán mức độ sụp đổ của các hệ sinh thái gần

Những chú ong vò vẽ lông tơ, giống như những con cừu nhỏ màu cam, bay lượn giữa những bông hoa loa kèn phủ kín tán cây phía dưới một khu rừng ở Argentina, bón phân cho hoa và lấy chất dinh dưỡng cho chúng. TRONG một đồng cỏ khô cổ xưa ở Anh, ruồi nhảy - trông giống những con muỗi cồng kềnh hơn là vũ công ba lê - săn lùng những bông hoa có phấn hoa, bỏ qua những bông hoa giàu mật hoa gần đó. TRÊN một hòn đảo đá ở Seychelles, ong và bướm đêm hái hoa cẩn thận; số lượng và loại côn trùng thụ phấn ảnh hưởng đến loại cây nào bám vào vách đá.

Những loại tương tác giữa các loài, mà các nhà sinh thái học thực địa ghi lại một cách nghiêm túc trong các quan sát của họ, có vẻ như không quan trọng, được thực hiện riêng lẻ. Tuy nhiên, tổng hợp lại, chúng mô tả động lực học chi tiết của các tương tác giữa các loài tạo nên một hệ sinh thái.

Những động lực đó là rất quan trọng. Nhiều môi trường tự nhiên là những hệ thống vô cùng phức tạp dao động gần một “điểm tới hạn” của quá trình chuyển đổi gần như không thể đảo ngược từ trạng thái riêng biệt này sang trạng thái khác. Mỗi cú sốc gây gián đoạn — do cháy rừng, bão, ô nhiễm và nạn phá rừng gây ra cũng như do sự mất mát của các loài — đều làm xáo trộn sự ổn định của hệ sinh thái. Quá điểm tới hạn, việc phục hồi thường là không thể.

Nó giống như nghiêng một ly nước, giải thích György Barabas, một nhà sinh thái học lý thuyết tại Đại học Linköping ở Thụy Điển. “Nếu chúng ta đẩy nó một chút, nó sẽ quay trở lại,” anh nói. “Nhưng nếu chúng ta đẩy nó đi quá xa, nó sẽ bị lật.” Sau khi kính bị đổ, một lực đẩy nhỏ không thể đưa kính trở lại vị trí thẳng đứng hoặc đổ đầy nước vào.

Hiểu được điều gì quyết định các điểm bùng phát môi trường này và thời điểm của chúng ngày càng trở nên cấp thiết. Một trích dẫn rộng rãi 2022 nghiên cứu phát hiện ra rằng rừng nhiệt đới Amazon đang mấp mé bờ vực của quá trình chuyển đổi thành đồng cỏ khô, do nạn phá rừng và biến đổi khí hậu khiến hạn hán xảy ra thường xuyên và nghiêm trọng hơn trên các khu vực rộng lớn hơn. Tác động của quá trình chuyển đổi đó có thể ảnh hưởng đến các hệ sinh thái khác trên toàn cầu.

Một bước đột phá gần đây trong mô hình toán học của các hệ sinh thái có thể lần đầu tiên ước tính chính xác mức độ gần của các hệ sinh thái với các điểm tới hạn thảm khốc. Khả năng ứng dụng của khám phá vẫn còn rất hạn chế, nhưng Kiến Tây Cao, một nhà khoa học mạng tại Học viện Bách khoa Rensselaer, người đứng đầu nghiên cứu, hy vọng rằng trong thời gian tới, các nhà khoa học và nhà hoạch định chính sách sẽ có thể xác định các hệ sinh thái có nguy cơ gặp rủi ro cao nhất và điều chỉnh các biện pháp can thiệp phù hợp với chúng.

'Bây giờ bạn có một số'

Về nguyên tắc, các mô hình toán học có thể cho phép các nhà khoa học hiểu những gì cần thiết để một hệ thống bị lật. Khả năng dự đoán này thường được thảo luận trong bối cảnh các mô hình khí hậu và tác động của sự nóng lên đối với các hệ thống địa vật lý lớn như dải băng Greenland đang tan chảy. Tuy nhiên, việc nghiêng các hệ sinh thái như rừng và đồng cỏ được cho là khó dự đoán hơn vì tính phức tạp đặc biệt đi kèm với rất nhiều tương tác khác biệt, ông cho biết. Tim Lenton, người làm việc về các điểm tới hạn của khí hậu tại Đại học Exeter ở Anh.

Barabas cho biết có thể cần đến hàng nghìn phép tính để nắm bắt được các tương tác đặc biệt của mọi loài trong một hệ thống. Các tính toán làm cho các mô hình trở nên vô cùng phức tạp, đặc biệt là khi quy mô của hệ sinh thái tăng lên.

Tháng XNUMX năm ngoái ở Sinh thái tự nhiên & tiến hóa, Gao và một nhóm đồng nghiệp quốc tế đã chỉ ra cách viết hàng nghìn phép tính thành một bằng cách thu gọn tất cả các tương tác thành một mức trung bình có trọng số duy nhất. Sự đơn giản hóa đó làm giảm sự phức tạp ghê gớm xuống chỉ còn một số trình điều khiển chính.

“Với một phương trình, chúng tôi biết mọi thứ,” Gao nói. “Trước đây, bạn có một cảm giác. Bây giờ bạn có một con số.

Các mô hình trước đây có thể cho biết liệu một hệ sinh thái có thể gặp rắc rối hay không dựa vào tín hiệu cảnh báo sớm, chẳng hạn như tỷ lệ phục hồi giảm sau một cú sốc. Nhưng các tín hiệu cảnh báo sớm chỉ có thể mang lại cảm giác chung chung rằng một hệ sinh thái đang tiến gần đến bờ vực thẳm, ông nói Egbert van Nes, một nhà sinh thái học tại Đại học Wageningen ở Hà Lan chuyên về các mô hình toán học. Phương trình mới của Gao và các đồng nghiệp của ông cũng sử dụng các tín hiệu cảnh báo sớm, nhưng nó có thể cho biết chính xác mức độ sắp tới của các hệ sinh thái.

Tuy nhiên, ngay cả hai hệ sinh thái có cùng tín hiệu cảnh báo cũng không nhất thiết phải ở gần bờ vực sụp đổ như nhau. Do đó, nhóm của Gao cũng đã phát triển một hệ số tỷ lệ cho phép so sánh tốt hơn.

Để thử nghiệm phương pháp mô hình hóa mới của họ, các nhà nghiên cứu đã lấy dữ liệu về 54 hệ sinh thái thực từ một cơ sở dữ liệu trực tuyến về các quan sát nghiên cứu thực địa từ các địa điểm trên khắp thế giới — bao gồm các khu rừng ở Argentina, đồng cỏ ở Anh và các vách đá ở Seychelles. Sau đó, họ chạy dữ liệu đó qua cả mô hình mới và các mô hình cũ hơn để xác nhận rằng phương trình mới hoạt động bình thường. Nhóm nhận thấy rằng mô hình của họ hoạt động tốt nhất đối với các hệ sinh thái đồng nhất, trở nên kém chính xác hơn khi các hệ sinh thái trở nên đa dạng hơn.

Kiểm tra các giả định

Barabas chỉ ra rằng phương trình mới rút ra được dựa trên giả định rằng tương tác giữa các loài yếu hơn nhiều so với tương tác giữa các cá thể trong một loài. Đó là một giả định được tài liệu sinh thái học ủng hộ mạnh mẽ — nhưng các nhà sinh thái học thường không đồng ý về cách tốt nhất để xác định tần suất và cường độ tương tác của các loài trong các mạng lưới khác nhau.

Những khác biệt như vậy trong các giả định của một mô hình không phải lúc nào cũng là một vấn đề. “Thường thì toán học có thể dễ dàng tha thứ một cách đáng ngạc nhiên,” Barabas nói. Điều quan trọng là hiểu cách các giả định hạn chế tính hữu ích của phương pháp và độ chính xác của các dự đoán thu được. Phương trình của Gao trở nên kém chính xác hơn khi các tương tác giữa các quốc gia trở nên mạnh mẽ hơn. Hiện tại, mô hình này cũng chỉ hoạt động trên các mạng lưới sinh thái tương tác lẫn nhau, trong đó các loài mang lại lợi ích cho nhau, giống như ong và hoa. Nó không hoạt động đối với mạng lưới kẻ săn mồi-con mồi, vốn phụ thuộc vào các giả định khác nhau. Nhưng nó vẫn có thể áp dụng cho nhiều hệ sinh thái đáng để hiểu.

Hơn nữa, kể từ lần xuất bản tháng XNUMX, các nhà nghiên cứu đã tìm ra hai cách để tính toán chính xác hơn cho các hệ sinh thái không đồng nhất. Chúng cũng đang kết hợp các loại tương tác khác trong một hệ sinh thái, bao gồm các mối quan hệ giữa kẻ săn mồi và con mồi và một loại tương tác được gọi là động lực cạnh tranh.

Gao cho biết, phải mất 10 năm để phát triển phương trình này và sẽ mất nhiều năm nữa để các phương trình dự đoán chính xác kết quả đối với các hệ sinh thái trong thế giới thực — những năm rất quý giá vì nhu cầu can thiệp dường như cấp bách. Nhưng anh ấy không nản lòng, có lẽ bởi vì, như Barabas đã lưu ý, ngay cả những mô hình nền tảng cung cấp bằng chứng về khái niệm hoặc một minh họa đơn giản về một ý tưởng cũng có thể hữu ích. “Bằng cách làm cho việc phân tích một số loại mô hình trở nên dễ dàng hơn… chúng có thể giúp ích ngay cả khi chúng không được sử dụng để đưa ra dự đoán rõ ràng cho các cộng đồng thực,” Barabas nói.

Lenton đồng ý. Ông nói: “Khi bạn đối mặt với các hệ thống phức tạp, từ một vị trí tương đối thiếu hiểu biết, thì bất cứ điều gì cũng tốt. “Tôi rất phấn khích vì tôi cảm thấy như chúng ta đang thực sự tiến tới điểm thực tế là thực sự có thể làm tốt hơn.”

Gần đây, nhóm đã cho thấy tính hữu ích của mô hình bằng cách áp dụng nó vào dữ liệu từ một dự án khôi phục cỏ biển ở giữa Đại Tây Dương bắt đầu từ năm 1999. Các nhà nghiên cứu đã xác định lượng cỏ biển cụ thể cần phục hồi để hệ sinh thái phục hồi. Trong tương lai, Gao dự định hợp tác với các nhà sinh thái học để chạy mô hình trên Hồ George ở New York, nơi Rensselaer thường sử dụng làm nơi thử nghiệm.

Gao hy vọng rằng một ngày nào đó mô hình này có thể giúp thông báo các quyết định về các nỗ lực bảo tồn và phục hồi nhằm ngăn chặn những thiệt hại không thể đảo ngược. “Ngay cả khi chúng tôi biết hệ thống đang suy giảm,” anh ấy nói, “chúng tôi vẫn có thời gian để làm điều gì đó.”