Physiker scheinen das Phänomen des Chaos überall zu finden: in den Umlaufbahnen von Planeten, in Wettersystemen, in den wirbelnden Wirbeln eines Flusses. Nahezu drei Jahrzehnte lang hielten Ökologen Chaos in der belebten Welt im Vergleich dazu für überraschend selten. Eine neue Analysezeigt jedoch, dass Chaos in Ökosystemen weitaus häufiger vorkommt, als die Forscher dachten.
Tanja Rogers stöberte in der wissenschaftlichen Literatur nach neueren Studien zum Chaos in Ökosystemen, als sie etwas Unerwartetes entdeckte: Seit über 25 Jahren hatte niemand eine quantitative Analyse darüber veröffentlicht. „Es war irgendwie überraschend“, sagte Rogers, Forschungsökologe an der University of California, Santa Cruz und Erstautor der neuen Studie. „Wie ‚Ich kann nicht glauben, dass das noch niemand getan hat.'“
Also beschloss sie, es selbst zu tun. Rogers und ihre Kollegen analysierten mehr als 170 Sätze zeitabhängiger Ökosystemdaten und fanden heraus, dass Chaos in einem Drittel von ihnen vorhanden war – fast dreimal mehr als die Schätzungen in früheren Studien. Darüber hinaus entdeckten sie, dass bestimmte Gruppen von Organismen wie Plankton, Insekten und Algen viel anfälliger für Chaos waren als größere Organismen wie Wölfe und Vögel.
„Das stand wirklich überhaupt nicht in der Literatur“, sagte er Stephan Münch, Evolutionsökologe in Santa Cruz und Mitautor der Studie. Ihre Ergebnisse legen nahe, dass es zum Schutz gefährdeter Arten sowohl möglich als auch notwendig ist, komplexere Populationsmodelle als Leitfaden für die Erhaltungspolitik zu erstellen.
Als die Ökologie im 19. Jahrhundert erstmals als formale Wissenschaft anerkannt wurde, war die vorherrschende Annahme, dass die Natur einfachen, leicht verständlichen Regeln folgt, wie eine mechanische Uhr, die von ineinandergreifenden Zahnrädern angetrieben wird. Wenn Wissenschaftler die richtigen Variablen messen könnten, könnten sie das Ergebnis vorhersagen: Mehr Regen zum Beispiel würde eine bessere Apfelernte bedeuten.
In Wirklichkeit ist die Welt wegen des Chaos „viel verrückter“, sagte er Georg Sugihara, ein quantitativer Ökologe an der Scripps Institution of Oceanography in San Diego, der nicht an der neuen Forschung beteiligt war. Chaos spiegelt die Vorhersagbarkeit im Laufe der Zeit wider. Ein System wird als stabil bezeichnet, wenn es sich über einen langen Zeitraum nur sehr wenig ändert, und als zufällig, wenn seine Schwankungen unvorhersehbar sind. Aber ein chaotisches System – eines, das von nichtlinearen Reaktionen auf Ereignisse beherrscht wird – mag über kurze Zeiträume vorhersehbar sein, unterliegt jedoch immer dramatischeren Veränderungen, je weiter man hinausgeht.
„Wir geben oft das Wetter als Beispiel für ein chaotisches System an“, sagte Rogers. Eine Sommerbrise über dem offenen Ozean wird die Vorhersage von morgen wahrscheinlich nicht beeinflussen, aber unter genau den richtigen Bedingungen könnte sie theoretisch in ein paar Wochen einen Hurrikan in die Karibik treiben.
Ökologen begannen in den 1970er Jahren mit dem Konzept des Chaos zu liebäugeln, als der mathematische Biologe Robert Mai ein revolutionäres Werkzeug namens Logistikkarte entwickelt. Dieses Verzweigungsdiagramm (aufgrund seines Aussehens manchmal auch als Spinnwebendiagramm bezeichnet) zeigt, wie sich im Laufe der Zeit Chaos in einfache Modelle des Bevölkerungswachstums und anderer Systeme einschleicht. Da das Überleben von Organismen so sehr von chaotischen Kräften wie dem Wetter beeinflusst wird, gingen Ökologen davon aus, dass auch Artenpopulationen in der Natur oft chaotisch steigen und fallen würden. Logistische Karten wurden auf diesem Gebiet schnell allgegenwärtig, da theoretische Ökologen versuchten, Populationsschwankungen bei Organismen wie Lachsen und den Algen, die rote Gezeiten verursachen, zu erklären.
In den frühen 90er Jahren hatten Ökologen genügend Zeitreihendatensätze zu Artenpopulationen und genügend Rechenleistung angehäuft, um diese Ideen zu testen. Es gab nur ein Problem: Das Chaos schien nicht da zu sein. Nur etwa 10 % der untersuchten Populationen schienen sich chaotisch zu verändern; der Rest schwankte entweder stabil oder schwankte zufällig. Theorien des Ökosystem-Chaos gerieten Mitte der 1990er Jahre aus der wissenschaftlichen Mode.
Die neuen Ergebnisse von Rogers, Munch und ihrem Mathematikerkollegen aus Santa Cruz Bethany Johnson, deuten jedoch darauf hin, dass die ältere Arbeit verfehlte, wo sich das Chaos versteckte. Um Chaos zu erkennen, verwendeten die früheren Studien Modelle mit einer einzigen Dimension – der Populationsgröße einer Art im Laufe der Zeit. Sie berücksichtigten keine entsprechenden Änderungen in chaotischen realen Faktoren wie Temperatur, Sonnenlicht, Niederschlag und Wechselwirkungen mit anderen Arten, die sich auf Populationen auswirken könnten. Ihre eindimensionalen Modelle erfassten, wie sich die Populationen veränderten, aber nicht, warum sie sich veränderten.
Aber Rogers und Munch „suchten auf vernünftigere Weise nach [Chaos]“, sagten sie Aaron König, ein Professor für Ökologie und Evolutionsbiologie an der University of Michigan, der nicht an der Studie beteiligt war. Unter Verwendung von drei verschiedenen komplexen Algorithmen analysierten sie 172 Zeitreihen von Populationen verschiedener Organismen als Modelle mit bis zu sechs Dimensionen statt nur einer, was Raum für den potenziellen Einfluss nicht spezifizierter Umweltfaktoren ließ. Auf diese Weise könnten sie überprüfen, ob in der eindimensionalen Darstellung der Bevölkerungsverschiebungen unbemerkt chaotische Muster eingebettet sein könnten. Zum Beispiel könnte mehr Niederschlag chaotisch mit Bevölkerungszunahmen oder -abnahmen verbunden sein, aber erst mit einer Verzögerung von mehreren Jahren.
In den Populationsdaten für etwa 34% der Arten, entdeckten Rogers, Johnson und Munch, waren tatsächlich die Signaturen nichtlinearer Wechselwirkungen vorhanden, was deutlich mehr Chaos bedeutete, als zuvor festgestellt wurde. In den meisten dieser Datensätze erschienen die Populationsänderungen für die Arten zunächst nicht chaotisch, aber das Verhältnis der Zahlen zu den zugrunde liegenden Faktoren war es. Sie konnten nicht genau sagen, welche Umweltfaktoren für das Chaos verantwortlich waren, aber was auch immer sie waren, ihre Fingerabdrücke waren auf den Daten.
Die Forscher deckten auch eine umgekehrte Beziehung zwischen der Körpergröße eines Organismus und der chaotischen Tendenz seiner Populationsdynamik auf. Dies kann auf Unterschiede in der Generationszeit zurückzuführen sein, wobei kleine Organismen, die sich häufiger vermehren, auch häufiger von äußeren Variablen beeinflusst werden. Beispielsweise zeigen Populationen von Kieselalgen mit Generationen von etwa 15 Stunden viel mehr Chaos als Wolfsrudel mit Generationen von fast fünf Jahren.
Das bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass Wolfspopulationen von Natur aus stabil sind. „Eine Möglichkeit ist, dass wir dort kein Chaos sehen, weil wir einfach nicht genug Daten haben, um über einen ausreichend langen Zeitraum zurückzublicken, um es zu sehen“, sagte Munch. Tatsächlich vermuten er und Rogers, dass ihre Modelle aufgrund der Einschränkungen ihrer Daten möglicherweise unterschätzen, wie viel zugrunde liegendes Chaos in Ökosystemen vorhanden ist.
Sugihara glaubt, dass die neuen Ergebnisse für den Naturschutz wichtig sein könnten. Verbesserte Modelle mit dem richtigen Element des Chaos könnten beispielsweise die Vorhersage giftiger Algenblüten besser machen oder die Fischereipopulationen verfolgen, um eine Überfischung zu verhindern. Die Berücksichtigung des Chaos könnte Forschern und Naturschutzmanagern auch helfen zu verstehen, wie weit entfernt es möglich ist, die Populationsgröße sinnvoll vorherzusagen. „Ich denke, dass es nützlich ist, wenn das Thema in den Köpfen der Menschen ist“, sagte er.
Er und King warnen jedoch davor, zu viel Vertrauen in diese chaosbewussten Modelle zu setzen. „Das klassische Konzept des Chaos ist im Grunde ein stationäres Konzept“, sagte King: Es basiert auf der Annahme, dass chaotische Schwankungen eine Abweichung von einer vorhersagbaren, stabilen Norm darstellen. Doch mit fortschreitendem Klimawandel werden die meisten realen Ökosysteme selbst kurzfristig immer instabiler. Selbst unter Berücksichtigung vieler Dimensionen müssen sich Wissenschaftler dieser sich ständig ändernden Basislinie bewusst sein.
Dennoch ist die Berücksichtigung des Chaos ein wichtiger Schritt hin zu einer genaueren Modellierung. „Ich finde das wirklich spannend“, sagte Munch. „Das widerspricht einfach unserem derzeitigen Denken über ökologische Dynamik.“
