Los científicos físicos parecen encontrar el fenómeno del caos en todas partes: en las órbitas de los planetas, en los sistemas meteorológicos, en los remolinos de un río. Durante casi tres décadas, los ecologistas consideraron que el caos en el mundo vivo era sorprendentemente raro en comparación. Un nuevo analisis, sin embargo, revela que el caos es mucho más frecuente en los ecosistemas de lo que pensaban los investigadores.
Tania Rogers Estaba revisando la literatura científica en busca de estudios recientes sobre el caos en los ecosistemas cuando descubrió algo inesperado: nadie había publicado un análisis cuantitativo del mismo en más de 25 años. “Fue algo sorprendente”, dijo Rogers, ecologista investigador de la Universidad de California en Santa Cruz y primer autor del nuevo estudio. "Como, 'No puedo creer que nadie haya hecho esto'".
Así que decidió hacerlo ella misma. Al analizar más de 170 conjuntos de datos de ecosistemas dependientes del tiempo, Rogers y sus colegas encontraron que el caos estaba presente en un tercio de ellos, casi tres veces más que las estimaciones en estudios anteriores. Además, descubrieron que ciertos grupos de organismos, como el plancton, los insectos y las algas, eran mucho más propensos al caos que los organismos más grandes, como los lobos y las aves.
"Eso realmente no estaba en la literatura en absoluto", dijo Esteban Munch, ecólogo evolutivo de Santa Cruz y coautor del estudio. Sus resultados sugieren que para proteger especies vulnerables, es posible y necesario construir modelos de población más complejos como guías para las políticas de conservación.
Cuando la ecología fue reconocida por primera vez como una ciencia formal en el siglo XIX, la suposición predominante era que la naturaleza sigue reglas simples y fáciles de entender, como un reloj mecánico accionado por engranajes entrelazados. Si los científicos pudieran medir las variables correctas, podrían predecir el resultado: más lluvia, por ejemplo, significaría una mejor cosecha de manzanas.
En realidad, debido al caos, “el mundo es mucho más loco”, dijo Jorge Sugihara, un ecólogo cuantitativo de la Institución Scripps de Oceanografía en San Diego que no participó en la nueva investigación. El caos refleja la previsibilidad a lo largo del tiempo. Se dice que un sistema es estable si cambia muy poco durante un largo período de tiempo y aleatorio si sus fluctuaciones son impredecibles. Pero un sistema caótico, uno gobernado por respuestas no lineales a los eventos, puede ser predecible durante períodos cortos, pero está sujeto a cambios cada vez más dramáticos a medida que avanza.
“A menudo damos el clima como un ejemplo de un sistema caótico”, dijo Rogers. Una brisa de verano sobre el océano abierto probablemente no afectará el pronóstico de mañana, pero en las condiciones adecuadas, teóricamente podría enviar un huracán al Caribe en unas pocas semanas.
Los ecologistas comenzaron a coquetear con el concepto de caos en la década de 1970, cuando el biólogo matemático Roberto mayo desarrolló una herramienta revolucionaria llamada mapa logístico. Este diagrama de ramificación (a veces conocido como diagrama de telaraña debido a su apariencia) muestra cómo el caos se cuela en modelos simples de crecimiento de la población y otros sistemas a lo largo del tiempo. Dado que la supervivencia de los organismos se ve tan afectada por fuerzas caóticas como el clima, los ecologistas asumieron que las poblaciones de especies en la naturaleza también aumentarían y disminuirían de manera caótica. Los mapas logísticos rápidamente se volvieron omnipresentes en el campo a medida que los ecologistas teóricos buscaban explicar las fluctuaciones de población en organismos como el salmón y las algas que causan las mareas rojas.
A principios de los años 90, los ecologistas habían acumulado suficientes conjuntos de datos de series temporales sobre poblaciones de especies y suficiente potencia informática para probar estas ideas. Solo había un problema: el caos no parecía estar allí. Solo alrededor del 10% de las poblaciones examinadas parecían cambiar caóticamente; el resto cicló de manera estable o fluctuó aleatoriamente. Las teorías del caos de los ecosistemas dejaron de estar de moda científicamente a mediados de la década de 1990.
Los nuevos resultados de Rogers, Munch y su colega matemático de Santa Cruz Betania Johnson, sin embargo, sugieren que el trabajo más antiguo pasó por alto dónde se escondía el caos. Para detectar el caos, los estudios anteriores utilizaron modelos con una sola dimensión: el tamaño de la población de una especie a lo largo del tiempo. No consideraron los cambios correspondientes en factores desordenados del mundo real como la temperatura, la luz solar, la lluvia y las interacciones con otras especies que podrían afectar a las poblaciones. Sus modelos unidimensionales capturaron cómo cambiaron las poblaciones, pero no por qué cambiaron.
Pero Rogers y Munch "buscaron [el caos] de una manera más sensata", dijo aarón rey, profesor de ecología y biología evolutiva en la Universidad de Michigan que no participó en el estudio. Usando tres algoritmos complejos diferentes, analizaron 172 series temporales de poblaciones de diferentes organismos como modelos con hasta seis dimensiones en lugar de solo una, dejando espacio para la influencia potencial de factores ambientales no especificados. De esta forma, pudieron verificar si los patrones caóticos inadvertidos podrían estar incrustados dentro de la representación unidimensional de los cambios de población. Por ejemplo, un mayor número de precipitaciones podría estar relacionado caóticamente con el aumento o la disminución de la población, pero solo después de un retraso de varios años.
Rogers, Johnson y Munch descubrieron que en los datos de población de aproximadamente el 34% de las especies, las firmas de interacciones no lineales estaban presentes, lo que era significativamente más caos de lo que se había detectado anteriormente. En la mayoría de esos conjuntos de datos, los cambios en la población de la especie no parecían caóticos al principio, pero la relación de los números con los factores subyacentes sí lo era. No podían decir con precisión qué factores ambientales eran los responsables del caos, pero fueran lo que fueran, sus huellas digitales estaban en los datos.
Los investigadores también descubrieron una relación inversa entre el tamaño del cuerpo de un organismo y cuán caótica tiende a ser la dinámica de su población. Esto puede deberse a diferencias en el tiempo de generación, ya que los organismos pequeños que se reproducen con mayor frecuencia también se ven más afectados por variables externas con mayor frecuencia. Por ejemplo, las poblaciones de diatomeas con generaciones de alrededor de 15 horas muestran mucho más caos que las manadas de lobos con generaciones de casi cinco años.
Sin embargo, eso no significa necesariamente que las poblaciones de lobos sean intrínsecamente estables. “Una posibilidad es que no estemos viendo el caos allí porque simplemente no tenemos suficientes datos para retroceder durante un período de tiempo lo suficientemente largo para verlo”, dijo Munch. De hecho, él y Rogers sospechan que, debido a las limitaciones de sus datos, sus modelos podrían estar subestimando la cantidad de caos subyacente presente en los ecosistemas.
Sugihara cree que los nuevos resultados podrían ser importantes para la conservación. Los modelos mejorados con el elemento correcto de caos podrían hacer un mejor trabajo al pronosticar la proliferación de algas tóxicas, por ejemplo, o rastrear las poblaciones de peces para evitar la sobrepesca. Considerar el caos también podría ayudar a los investigadores y administradores de la conservación a comprender hasta qué punto es posible predecir significativamente el tamaño de la población. “Creo que es útil que el tema esté en la mente de la gente”, dijo.
Sin embargo, tanto él como King advierten que no se debe confiar demasiado en estos modelos conscientes del caos. “El concepto clásico de caos es fundamentalmente un concepto estacionario”, dijo King: se basa en la suposición de que las fluctuaciones caóticas representan una desviación de alguna norma estable y predecible. Pero a medida que avanza el cambio climático, la mayoría de los ecosistemas del mundo real se vuelven cada vez más inestables, incluso a corto plazo. Incluso teniendo en cuenta muchas dimensiones, los científicos deberán ser conscientes de esta línea de base en constante cambio.
Aún así, tener en cuenta el caos es un paso importante hacia un modelado más preciso. “Creo que esto es realmente emocionante”, dijo Munch. “Simplemente va en contra de la forma en que pensamos actualmente sobre la dinámica ecológica”.
