Füüsikud näivad avastavat kaose nähtust kõikjal: planeetide orbiitidel, ilmastikusüsteemides, jõe keeristes. Ligi kolm aastakümmet pidasid ökoloogid kaost elusmaailmas sellega võrreldes üllatavalt haruldaseks. Uus analüüsnäitab aga, et kaos on ökosüsteemides palju rohkem levinud, kui teadlased arvasid.
Tanya Rogers vaatas tagasi teaduskirjanduses hiljutiste uuringute kohta ökosüsteemide kaose kohta, kui avastas midagi ootamatut: keegi ei olnud selle kohta kvantitatiivset analüüsi avaldanud üle 25 aasta. "See oli omamoodi üllatav," ütles Santa Cruzi California ülikooli ökoloog Rogers ja uue uuringu esimene autor. "Nagu: "Ma ei suuda uskuda, et keegi pole seda teinud.""
Nii otsustas ta seda ise teha. Analüüsides enam kui 170 ajast sõltuvat ökosüsteemi andmete kogumit, leidsid Rogers ja tema kolleegid, et kolmandikus neist oli kaos – peaaegu kolm korda rohkem kui eelmiste uuringute hinnangud. Veelgi enam, nad avastasid, et teatud organismirühmad, nagu plankton, putukad ja vetikad, olid kaosele palju altid kui suuremad organismid, nagu hundid ja linnud.
"Seda ei olnud kirjanduses üldse," ütles Stephan Munch, Santa Cruzi evolutsiooniline ökoloog ja uuringu kaasautor. Nende tulemused viitavad sellele, et haavatavate liikide kaitsmiseks on nii võimalik kui ka vajalik luua kaitsepoliitika juhendina keerukamaid populatsioonimudeleid.
Kui 19. sajandil ökoloogiat esimest korda ametliku teadusena tunnustati, valitses oletus, et loodus järgib lihtsaid, kergesti mõistetavaid reegleid, nagu mehaaniline kell, mida käitavad blokeeruvad hammasrattad. Kui teadlased saaksid mõõta õigeid muutujaid, võiksid nad ennustada tulemust: näiteks rohkem vihma tähendaks paremat õunasaaki.
Tegelikkuses on kaose tõttu "maailm palju hullumeelsem", ütles George Sugihara, San Diego Scrippsi okeanograafiainstituudi kvantitatiivne ökoloog, kes ei osalenud uues uuringus. Kaos peegeldab prognoositavust aja jooksul. Süsteemi peetakse stabiilseks, kui see muutub pika aja jooksul väga vähe, ja juhuslikuks, kui selle kõikumised on ettearvamatud. Kuid kaootiline süsteem, mida juhivad mittelineaarsed reaktsioonid sündmustele, võib olla lühikese aja jooksul ennustatav, kuid mida kaugemale minna, võib see muutuda üha dramaatilisemaks.
"Toome sageli ilma kaootilise süsteemi näitena," ütles Rogers. Suvine tuul avaookeani kohal tõenäoliselt homset prognoosi ei mõjuta, kuid õigetes tingimustes võib see teoreetiliselt mõne nädala pärast Kariibi merele orkaani tõrjuda.
Ökoloogid hakkasid kaose mõistega flirtima 1970. aastatel, kui matemaatiline bioloog Robert May töötas välja revolutsioonilise tööriista, mida nimetatakse logistiliseks kaardiks. See hargnev diagramm (mida mõnikord tuntakse selle välimuse tõttu ämblikuvõrguna) näitab, kuidas kaos hiilib aja jooksul rahvastiku kasvu ja muude süsteemide lihtsatesse mudelitesse. Kuna organismide ellujäämist mõjutavad niivõrd kaootilised jõud nagu ilm, eeldasid ökoloogid, et ka looduses esinevad liigipopulatsioonid sageli kaootiliselt tõusevad ja langevad. Logistikakaardid muutusid valdkonnas kiiresti üldlevinud, kuna teoreetilised ökoloogid püüdsid selgitada populatsiooni kõikumisi organismides, nagu lõhe ja punaseid mõõde põhjustavad vetikad.
90ndate alguseks olid ökoloogid kogunud piisavalt aegridade andmekogumeid liikide populatsioonide kohta ja piisavalt arvutusvõimsust, et neid ideid testida. Oli ainult üks probleem: kaost ei paistnud olevat. Vaid umbes 10% uuritud populatsioonidest näis muutuvat kaootiliselt; ülejäänud kas sõitsid stabiilselt või kõikusid suvaliselt. Ökosüsteemi kaose teooriad langesid 1990. aastate keskpaigaks teaduslikust moest.
Rogersi, Munchi ja nende Santa Cruzi matemaatiku kolleegi uued tulemused Bethany Johnson, aga viitavad sellele, et vanem teos jäi vahele, kus peitus kaos. Kaose tuvastamiseks kasutati varasemates uuringutes ühe mõõtmega mudeleid - ühe liigi populatsiooni suurust aja jooksul. Nad ei võtnud arvesse vastavaid muutusi räpastes reaalmaailma tegurites, nagu temperatuur, päikesevalgus, sademed ja koostoimed teiste liikidega, mis võivad mõjutada populatsioone. Nende ühemõõtmelised mudelid kajastasid, kuidas populatsioonid muutusid, kuid mitte, miks nad muutusid.
Kuid Rogers ja Munch "otsisid [kaost] mõistlikumal viisil", ütlesid Aaron King, Michigani ülikooli ökoloogia ja evolutsioonibioloogia professor, kes ei osalenud uuringus. Kasutades kolme erinevat keerukat algoritmi, analüüsisid nad 172 erinevate organismide populatsioonide aegrida mudelitena, millel oli pigem kuus mõõdet kui üks, jättes ruumi määratlemata keskkonnategurite võimalikule mõjule. Sel viisil saaksid nad kontrollida, kas märkamatud kaootilised mustrid võivad olla põimitud elanikkonna nihete ühemõõtmelisse esitusse. Näiteks võib rohkem sademeid olla kaootiliselt seotud rahvastiku suurenemise või vähenemisega, kuid alles pärast mitmeaastast viivitust.
Rogers, Johnson ja Munch avastasid umbes 34% liikide populatsiooniandmetes mittelineaarsete interaktsioonide tunnused, mis oli oluliselt suurem kaos kui varem tuvastati. Enamikus neist andmekogumitest ei paistnud liikide populatsiooni muutused alguses kaootilised, kuid arvude seos aluseks olevate teguritega oli. Nad ei osanud täpselt öelda, millised keskkonnategurid kaose põhjustasid, kuid mis iganes nad olid, olid nende sõrmejäljed andmetel.
Teadlased avastasid ka pöördvõrdelise seose organismi keha suuruse ja selle populatsiooni dünaamika kaootilise vahel. Selle põhjuseks võivad olla erinevused põlvkonna ajas, kuna sagedamini pesitsevad väikesed organismid on sagedamini mõjutatud ka välistest muutujatest. Näiteks umbes 15-tunniste põlvkondadega ränivetikate populatsioonid näitavad palju rohkem kaost kui hundikarjad, kelle põlvkond on peaaegu viis aastat.
See aga ei tähenda tingimata, et hundipopulatsioonid on oma olemuselt stabiilsed. "Üks võimalus on see, et me ei näe seal kaost, sest meil pole lihtsalt piisavalt andmeid, et selle nägemiseks piisavalt pika aja jooksul tagasi minna," ütles Munch. Tegelikult kahtlustavad tema ja Rogers, et nende andmete piirangute tõttu võivad nende mudelid alahinnata, kui palju ökosüsteemides valitseb kaos.
Sugihara arvab, et uued tulemused võivad olla kaitse seisukohalt olulised. Täiustatud mudelid, mis sisaldavad õiget kaoseelementi, võiksid teha paremat tööd näiteks toksiliste vetikate õitsemise prognoosimisel või kalapüügi populatsioonide jälgimisel, et vältida ülepüüki. Kaose arvestamine võib aidata teadlastel ja looduskaitsejuhtidel mõista, kui kaugele on võimalik populatsiooni suurust mõistlikult ennustada. "Ma arvan, et see on kasulik, kui see teema inimeste mõtetes on," ütles ta.
Tema ja King hoiatavad aga nendesse kaoseteadlikesse mudelitesse liigselt uskumast. "Klassikaline kaose kontseptsioon on põhimõtteliselt statsionaarne kontseptsioon," ütles King: see põhineb eeldusel, et kaootilised kõikumised kujutavad endast kõrvalekaldumist mõnest prognoositavast ja stabiilsest normist. Kuid kliimamuutuste edenedes muutub enamik reaalse maailma ökosüsteeme isegi lühiajaliselt üha ebastabiilsemaks. Isegi kui võtta arvesse paljusid mõõtmeid, peavad teadlased olema teadlikud sellest pidevalt muutuvast lähtetasemest.
Siiski on kaose arvessevõtmine oluline samm täpsema modelleerimise suunas. "Ma arvan, et see on tõesti põnev," ütles Munch. "See on lihtsalt vastuolus sellega, kuidas me praegu ökoloogilisest dünaamikast mõtleme."
