物理科学者は、惑星の軌道、気象システム、川の渦巻きなど、あらゆる場所でカオスの現象を発見しているようです。 ほぼ XNUMX 年間、生態学者は生物界の混沌は比較すると驚くほどまれであると考えていました。 新しい分析しかし、カオスは研究者が考えていたよりもはるかに生態系に蔓延していることを明らかにしています。
ターニャ・ロジャース 生態系のカオスに関する最近の研究について科学文献を振り返っていたとき、彼女は予期せぬことを発見しました。それは、25 年以上にわたり誰もその定量的分析を発表していなかったということです。 カリフォルニア大学サンタクルーズ校の研究生態学者で、今回の研究の筆頭著者であるロジャーズ氏は、「ちょっと意外でした」と語った。 「『誰もこれをやったことがないなんて信じられない』みたいな」
そこで彼女は自分でやろうと決心しました。 ロジャースと彼女の同僚は、170 セットを超える時間依存の生態系データを分析して、それらの XNUMX 分の XNUMX に混沌が存在することを発見しました。これは、以前の研究の推定値のほぼ XNUMX 倍です。 さらに、プランクトン、昆虫、藻類などの生物の特定のグループは、オオカミや鳥などのより大きな生物よりもはるかに混乱しやすいことを発見しました。
「それは本当に文献にはまったくありませんでした」と言いました。 ステファン・ムンク、サンタクルーズの進化生態学者であり、研究の共著者です。 彼らの結果は、脆弱な種を保護するために、保全政策のガイドとして、より複雑な個体群モデルを構築することが可能であり必要であることを示唆しています。
生態学が 19 世紀に正式な科学として初めて認識されたとき、一般的な仮定は、自然は歯車がかみ合って動く機械式時計のように、単純で理解しやすい規則に従うというものでした。 科学者が適切な変数を測定できれば、結果を予測できます。たとえば、雨が多いほどリンゴの収穫量が増えるでしょう。
実際には、混沌のために、「世界はもっとモグラたたきです」と言いました。 杉原ジョージ、サンディエゴのスクリップス海洋研究所の量的生態学者で、新しい研究には関与していませんでした。 カオスは、時間の経過に伴う予測可能性を反映しています。 システムは、長い時間スケールでほとんど変化しない場合は安定であると言われ、その変動が予測できない場合はランダムであると言われます。 しかし、イベントに対する非線形の応答によって支配される混沌としたシステムは、短期間であれば予測可能かもしれませんが、遠くに行くほどますます劇的な変化を起こす可能性があります。
「私たちはよく混沌としたシステムの例として天気を挙げます」とロジャーズは言いました。 外洋に吹く夏のそよ風が明日の天気予報に影響を与えることはないだろうが、理論的には、条件が良ければ数週間でハリケーンがカリブ海に押し寄せる可能性がある。
数理生物学者が ロバートメイ ロジスティックマップと呼ばれる画期的なツールを開発しました。 この分岐図 (見た目からクモの巣プロットとも呼ばれます) は、カオスが人口増加やその他のシステムの単純なモデルに時間の経過とともにどのように忍び寄るかを示しています。 生物の生存は天候などの無秩序な力に大きく影響されるため、生態学者は、自然界の種の個体数もしばしば無秩序に増減すると想定していました。 ロジスティック マップは、理論生態学者が赤潮の原因となるサケや藻類などの生物の個体数の変動を説明しようとしたため、すぐに現場で広く使われるようになりました。
90 年代初頭までに、生態学者は、種の個体数に関する十分な時系列データ セットと、これらのアイデアをテストするのに十分な計算能力を蓄積していました。 ただ 10 つ問題がありました。混沌がそこにあるようには見えませんでした。 調査した個体群の約 1990% のみが無秩序に変化しているように見えました。 残りは安定して循環するか、ランダムに変動します。 生態系の混乱に関する理論は、XNUMX 年代半ばまでに科学的流行から消え去りました。
ロジャース、ムンク、そしてサンタクルーズの数学者の同僚による新しい結果 ベサニー・ジョンソンしかし、古い作品はカオスが隠れていた場所を見逃していたことを示唆しています。 カオスを検出するために、以前の研究では、XNUMX つの次元 (時間の経過に伴う XNUMX つの種の人口サイズ) を持つモデルが使用されていました。 彼らは、気温、日光、降水量、個体数に影響を与える可能性のある他の種との相互作用など、厄介な現実世界の要因の対応する変化を考慮していませんでした. 彼らの一次元モデルは、人口がどのように変化したかを捉えましたが、なぜ変化したかは捉えていませんでした。
しかし、ロジャースとムンクは「より賢明な方法で [カオス] を探しに行った」と述べた。 アーロンキングミシガン大学の生態学と進化生物学の教授で、この研究には関与していませんでした。 172 つの異なる複雑なアルゴリズムを使用して、異なる生物の集団の XNUMX の時系列を、XNUMX つではなく XNUMX つもの次元を持つモデルとして分析し、特定されていない環境要因の潜在的な影響の余地を残しました。 このようにして、彼らは、人口シフトの XNUMX 次元表現の中に、見過ごされている混沌としたパターンが埋め込まれている可能性があるかどうかを確認できました。 たとえば、降雨量の増加は、人口の増減と無秩序に関連している可能性がありますが、それは数年の遅れの後でのみです。
ロジャーズ、ジョンソン、ムンクは、種の約 34% の個体群データに、非線形相互作用の痕跡が実際に存在していることを発見しました。 これらのデータセットのほとんどでは、種の個体数の変化は最初は無秩序に見えませんでしたが、その数と根本的な要因との関係は混沌としていた. 彼らは、どの環境要因がカオスの原因であるかを正確に言うことはできませんでしたが、それらが何であれ、彼らの指紋はデータにありました.
研究者はまた、生物の体の大きさと、その個体群のダイナミクスがいかに混沌としがちかということとの間に反比例の関係があることも明らかにしました。 これは、生成時間の違いによるものである可能性があり、より頻繁に繁殖する小さな生物は、より頻繁に外部変数の影響を受けます. たとえば、世代が約 15 時間の珪藻の集団は、世代がほぼ XNUMX 年のオオカミの群れよりもはるかに混沌としています。
ただし、それは必ずしもオオカミの個体数が本質的に安定していることを意味するわけではありません。 ムンク氏は、「XNUMX つの可能性は、混乱を確認するのに十分な期間を遡るのに十分なデータがないためです」と述べています。 実際、彼とロジャーズは、彼らのデータの制約のために、彼らのモデルが生態系に存在する潜在的なカオスの量を過小評価している可能性があると疑っています.
杉原は、新しい結果は保全にとって重要かもしれないと考えています。 カオスの適切な要素を備えた改善されたモデルは、たとえば、有毒な藻類のブルームを予測したり、乱獲を防ぐために漁業個体群を追跡したりするのにより良い仕事をすることができます. カオスを考慮することは、研究者や保全管理者が、個体群の大きさを有意義に予測することがどの程度可能かを理解するのにも役立ちます。 「この問題が人々の心にあることは有益だと思います」と彼は言いました。
しかし、彼もキングも、これらの混沌を意識したモデルに過度の信頼を置かないよう警告している。 「古典的なカオスの概念は、基本的に定常的な概念です」とキング氏は述べています。カオスの変動は、予測可能な安定した規範からの逸脱を表すという仮定に基づいています。 しかし、気候変動が進行するにつれて、ほとんどの現実世界の生態系は、短期的にもますます不安定になっています. 多くの側面を考慮に入れても、科学者はこの絶え間なく変化するベースラインを意識する必要があります。
それでも、カオスを考慮することは、より正確なモデリングに向けた重要なステップです。 「これは本当にエキサイティングだと思います」とムンクは言いました。 「それは、生態学的ダイナミクスについての現在の考え方に反するだけです。」
