भौतिक वैज्ञानिक हर जगह अराजकता की घटना पाते हैं: ग्रहों की कक्षाओं में, मौसम प्रणालियों में, नदी के घूमने वाले किनारों में। लगभग तीन दशकों तक, पारिस्थितिकीविदों ने तुलनात्मक रूप से जीवित दुनिया में अराजकता को आश्चर्यजनक रूप से दुर्लभ माना। एक नया विश्लेषणहालांकि, पता चलता है कि शोधकर्ताओं के विचार से पारिस्थितिकी तंत्र में अराजकता कहीं अधिक प्रचलित है।
तान्या रोजर्स पारिस्थितिक तंत्र में अराजकता पर हाल के अध्ययनों के लिए वैज्ञानिक साहित्य के माध्यम से वापस देख रहा था जब उसने कुछ अप्रत्याशित खोज की: किसी ने भी इसका मात्रात्मक विश्लेषण 25 से अधिक वर्षों में प्रकाशित नहीं किया था। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सांताक्रूज के एक शोध पारिस्थितिकीविद् और नए अध्ययन के पहले लेखक रोजर्स ने कहा, "यह आश्चर्यजनक था।" "जैसे, 'मुझे विश्वास नहीं हो रहा है कि किसी ने ऐसा नहीं किया है।'"
इसलिए उसने इसे खुद करने का फैसला किया। समय-निर्भर पारिस्थितिकी तंत्र डेटा के 170 से अधिक सेटों का विश्लेषण करते हुए, रोजर्स और उनके सहयोगियों ने पाया कि उनमें से एक तिहाई में अराजकता मौजूद थी - पिछले अध्ययनों के अनुमानों से लगभग तीन गुना अधिक। क्या अधिक है, उन्होंने पाया कि जीवों के कुछ समूह, जैसे प्लवक, कीड़े और शैवाल, भेड़ियों और पक्षियों जैसे बड़े जीवों की तुलना में कहीं अधिक अराजकता से ग्रस्त थे।
"वह वास्तव में साहित्य में बिल्कुल भी नहीं था," ने कहा स्टीफ़न मंच, सांताक्रूज में एक विकासवादी पारिस्थितिकीविद् और अध्ययन के सह-लेखक। उनके परिणाम बताते हैं कि कमजोर प्रजातियों की रक्षा के लिए, संरक्षण नीतियों के लिए गाइड के रूप में अधिक जटिल जनसंख्या मॉडल बनाना संभव और आवश्यक दोनों है।
जब 19वीं शताब्दी में पहली बार पारिस्थितिकी को औपचारिक विज्ञान के रूप में मान्यता दी गई थी, तब प्रचलित धारणा यह थी कि प्रकृति सरल, आसानी से समझे जाने वाले नियमों का पालन करती है, जैसे इंटरलॉकिंग गियर द्वारा संचालित एक यांत्रिक घड़ी। यदि वैज्ञानिक सही चर को माप सकते हैं, तो वे परिणाम की भविष्यवाणी कर सकते हैं: अधिक बारिश, उदाहरण के लिए, सेब की बेहतर फसल का मतलब होगा।
वास्तव में, अराजकता के कारण, "दुनिया बहुत अधिक अजीब है," ने कहा जॉर्ज सुगिहारा, सैन डिएगो में स्क्रिप्स इंस्टीट्यूशन ऑफ ओशनोग्राफी में एक मात्रात्मक पारिस्थितिकीविद् जो नए शोध में शामिल नहीं थे। अराजकता समय के साथ पूर्वानुमेयता को दर्शाती है। एक प्रणाली को स्थिर कहा जाता है यदि यह एक लंबे समय के पैमाने पर बहुत कम बदलता है, और यदि इसके उतार-चढ़ाव अप्रत्याशित हैं तो यादृच्छिक। लेकिन एक अराजक प्रणाली - जो घटनाओं के लिए गैर-रेखीय प्रतिक्रियाओं द्वारा शासित होती है - छोटी अवधि में अनुमानित हो सकती है, लेकिन आपके द्वारा आगे बढ़ने पर तेजी से नाटकीय बदलाव के अधीन है।
"हम अक्सर मौसम को एक अराजक प्रणाली के उदाहरण के रूप में देते हैं," रोजर्स ने कहा। खुले समुद्र के ऊपर एक गर्मी की हवा शायद कल के पूर्वानुमान को प्रभावित नहीं करेगी, लेकिन सिर्फ सही परिस्थितियों में, यह सैद्धांतिक रूप से कुछ हफ्तों में कैरिबियन में एक तूफान की जुताई भेज सकती है।
1970 के दशक में जब गणितीय जीवविज्ञानी रॉबर्ट मेयू लॉजिस्टिक मैप नामक एक क्रांतिकारी उपकरण विकसित किया। यह ब्रांचिंग आरेख (कभी-कभी इसकी उपस्थिति के कारण कोबवेब प्लॉट के रूप में जाना जाता है) दिखाता है कि समय के साथ जनसंख्या वृद्धि और अन्य प्रणालियों के सरल मॉडल में अराजकता कैसे रेंगती है। चूंकि जीवों का अस्तित्व मौसम जैसी अराजक ताकतों से बहुत अधिक प्रभावित होता है, इसलिए पारिस्थितिकीविदों ने माना कि प्रकृति में प्रजातियों की आबादी भी अक्सर अराजक रूप से बढ़ेगी और गिरेगी। सैद्धांतिक पारिस्थितिकीविदों ने सैल्मन और लाल ज्वार का कारण बनने वाले शैवाल जैसे जीवों में जनसंख्या में उतार-चढ़ाव की व्याख्या करने की मांग के रूप में लॉजिस्टिक मानचित्र जल्दी से क्षेत्र में सर्वव्यापी बन गए।
90 के दशक की शुरुआत तक, पारिस्थितिकीविदों ने प्रजातियों की आबादी पर पर्याप्त समय-श्रृंखला डेटा सेट और इन विचारों का परीक्षण करने के लिए पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति एकत्र कर ली थी। बस एक ही समस्या थी: अराजकता नहीं दिख रही थी। जांच की गई आबादी का केवल 10% ही अराजक रूप से बदल रहा था; बाकी या तो स्थिर रूप से साइकिल चलाते हैं या बेतरतीब ढंग से उतार-चढ़ाव करते हैं। 1990 के दशक के मध्य तक पारिस्थितिक तंत्र अराजकता के सिद्धांत वैज्ञानिक फैशन से बाहर हो गए।
रोजर्स, मंच और उनके सांताक्रूज गणितज्ञ सहयोगी के नए परिणाम बेथानी जॉनसनहालांकि, सुझाव देते हैं कि पुराने काम छूट गए जहां अराजकता छिपी थी। अराजकता का पता लगाने के लिए, पहले के अध्ययनों में एकल आयाम वाले मॉडल का उपयोग किया गया था - समय के साथ एक प्रजाति का जनसंख्या आकार। उन्होंने तापमान, सूरज की रोशनी, वर्षा और अन्य प्रजातियों के साथ बातचीत जैसे वास्तविक दुनिया के कारकों में संबंधित परिवर्तनों पर विचार नहीं किया जो आबादी को प्रभावित कर सकते हैं। उनके एक-आयामी मॉडल ने कब्जा कर लिया कि कैसे आबादी बदल गई, लेकिन वे क्यों नहीं बदले।
लेकिन रोजर्स और मंच "अधिक समझदार तरीके से [अराजकता] की तलाश में गए," ने कहा हारून राजामिशिगन विश्वविद्यालय में पारिस्थितिकी और विकासवादी जीव विज्ञान के प्रोफेसर, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे। तीन अलग-अलग जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, उन्होंने विभिन्न जीवों की आबादी की 172 समय श्रृंखला का विश्लेषण केवल एक के बजाय छह आयामों वाले मॉडल के रूप में किया, जिससे अनिर्दिष्ट पर्यावरणीय कारकों के संभावित प्रभाव के लिए जगह बच गई। इस तरह, वे जांच कर सकते हैं कि क्या किसी का ध्यान नहीं गया अराजक पैटर्न जनसंख्या बदलाव के एक-आयामी प्रतिनिधित्व के भीतर अंतर्निहित हो सकता है। उदाहरण के लिए, अधिक वर्षा अराजक रूप से जनसंख्या वृद्धि या घटने से जुड़ी हो सकती है, लेकिन केवल कई वर्षों की देरी के बाद।
लगभग 34% प्रजातियों के जनसंख्या डेटा में, रोजर्स, जॉनसन और मंच ने खोजा, नॉनलाइनियर इंटरैक्शन के हस्ताक्षर वास्तव में मौजूद थे, जो पहले की तुलना में काफी अधिक अराजकता थी। उन अधिकांश डेटा सेटों में, प्रजातियों के लिए जनसंख्या परिवर्तन पहली बार में अराजक नहीं दिखाई दिया, लेकिन संख्याओं का संबंध अंतर्निहित कारकों से था। वे ठीक से यह नहीं कह सकते थे कि अराजकता के लिए कौन से पर्यावरणीय कारक जिम्मेदार थे, लेकिन वे जो कुछ भी थे, उनकी उंगलियों के निशान डेटा पर थे।
शोधकर्ताओं ने एक जीव के शरीर के आकार के बीच एक विपरीत संबंध को भी उजागर किया और इसकी जनसंख्या की गतिशीलता कितनी अराजक है। यह पीढ़ी के समय में अंतर के कारण हो सकता है, छोटे जीवों के साथ जो अधिक बार प्रजनन करते हैं, बाहरी चर से अधिक बार प्रभावित होते हैं। उदाहरण के लिए, लगभग 15 घंटे की पीढ़ियों वाले डायटम की आबादी लगभग पांच साल लंबी पीढ़ियों वाले भेड़ियों के पैक की तुलना में बहुत अधिक अराजकता दिखाती है।
हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि भेड़ियों की आबादी स्वाभाविक रूप से स्थिर है। "एक संभावना यह है कि हम वहां अराजकता नहीं देख रहे हैं क्योंकि हमारे पास इसे देखने के लिए पर्याप्त समय तक वापस जाने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है," मंच ने कहा। वास्तव में, उन्हें और रोजर्स को संदेह है कि उनके डेटा की बाधाओं के कारण, उनके मॉडल इस बात को कम करके आंक सकते हैं कि पारिस्थितिक तंत्र में कितनी अंतर्निहित अराजकता मौजूद है।
सुगिहारा सोचता है कि संरक्षण के लिए नए परिणाम महत्वपूर्ण हो सकते हैं। अराजकता के सही तत्व के साथ बेहतर मॉडल जहरीले अल्गल खिलने की भविष्यवाणी करने का बेहतर काम कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, या अधिक मछली पकड़ने को रोकने के लिए मत्स्य आबादी को ट्रैक करना। अराजकता को ध्यान में रखते हुए शोधकर्ताओं और संरक्षण प्रबंधकों को यह समझने में भी मदद मिल सकती है कि जनसंख्या के आकार की सार्थक भविष्यवाणी करना कितना संभव है। "मुझे लगता है कि यह लोगों के दिमाग में इस मुद्दे के लिए उपयोगी है," उन्होंने कहा।
हालाँकि, वह और राजा दोनों ही इन अराजकता-सचेत मॉडलों में बहुत अधिक विश्वास रखने के प्रति आगाह करते हैं। "अराजकता की शास्त्रीय अवधारणा मूल रूप से एक स्थिर अवधारणा है," राजा ने कहा: यह इस धारणा पर बनाया गया है कि अराजक उतार-चढ़ाव कुछ अनुमानित, स्थिर मानदंड से प्रस्थान का प्रतिनिधित्व करते हैं। लेकिन जैसे-जैसे जलवायु परिवर्तन आगे बढ़ रहा है, अधिकांश वास्तविक दुनिया के पारिस्थितिक तंत्र अल्पावधि में भी अस्थिर होते जा रहे हैं। अनेक आयामों को ध्यान में रखते हुए भी वैज्ञानिकों को इस निरंतर परिवर्तनशील आधार रेखा के प्रति सचेत रहना होगा।
फिर भी, अराजकता को ध्यान में रखते हुए अधिक सटीक मॉडलिंग की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। "मुझे लगता है कि यह वास्तव में रोमांचक है," मंच ने कहा। "यह सिर्फ उस तरह से काउंटर चलाता है जिस तरह से हम वर्तमान में पारिस्थितिक गतिशीलता के बारे में सोचते हैं।"
