물리학자들은 행성의 궤도, 기상 시스템, 강의 소용돌이치는 소용돌이 등 모든 곳에서 혼돈의 현상을 발견하는 것 같습니다. 거의 XNUMX년 동안 생태학자들은 살아있는 세계의 혼돈을 그에 비해 놀라울 정도로 드문 것으로 여겼습니다. 새로운 분석그러나 연구자들이 생각한 것보다 생태계에서 혼돈이 훨씬 더 만연해 있음을 보여줍니다.
타냐 로저스 생태계의 혼돈에 대한 최근 연구를 위해 과학 문헌을 뒤지다가 예상치 못한 것을 발견했습니다. 25년 동안 아무도 이에 대한 정량적 분석을 발표하지 않았습니다. 이번 연구의 첫 번째 저자이자 캘리포니아 대학 산타크루즈의 생태학자인 로저스는 “놀라운 일이었다”고 말했다. "예를 들어, '아무도 이 일을 하지 않았다는 것이 믿기지 않습니다.'"
그래서 그녀는 그것을 스스로하기로 결정했습니다. 170개 이상의 시간 의존적 생태계 데이터 세트를 분석한 Rogers와 그녀의 동료들은 그 중 XNUMX분의 XNUMX에서 혼돈이 존재한다는 사실을 발견했습니다. 게다가 그들은 플랑크톤, 곤충, 조류와 같은 유기체의 특정 그룹이 늑대와 새와 같은 더 큰 유기체보다 혼돈에 훨씬 더 취약하다는 것을 발견했습니다.
"그것은 실제로 문헌에 전혀 없었습니다."라고 말했습니다. 스테판 뭉크, Santa Cruz의 진화 생태학자이자 이 연구의 공동 저자입니다. 그들의 결과는 취약한 종을 보호하기 위해 보전 정책의 지침으로 더 복잡한 개체군 모델을 구축하는 것이 가능하고 필요하다는 것을 시사합니다.
19세기에 생태학이 공식 과학으로 처음 인식되었을 때 지배적인 가정은 맞물린 톱니바퀴로 움직이는 기계식 시계처럼 자연은 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 규칙을 따른다는 것이었습니다. 과학자들이 올바른 변수를 측정할 수 있다면 결과를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 비가 더 많이 내리면 사과 수확이 더 잘 될 것입니다.
실제로는 혼돈 때문에 "세상은 훨씬 더 엉망진창이다"라고 말했다. 조지 스기하라, 새로운 연구에 참여하지 않은 샌디에이고의 스크립스 해양학 연구소(Scripps Institution of Oceanography)의 양적 생태학자. 혼돈은 시간이 지남에 따라 예측 가능성을 반영합니다. 시스템은 장기간에 걸쳐 거의 변하지 않는 경우 안정적이고 변동이 예측할 수 없는 경우 임의적이라고 합니다. 그러나 사건에 대한 비선형 반응에 의해 지배되는 혼돈 시스템은 짧은 기간 동안 예측할 수 있지만 멀리 갈수록 극적인 변화가 발생할 수 있습니다.
Rogers는 “우리는 종종 날씨를 혼돈 시스템의 예로 제시합니다. 탁 트인 바다 위의 여름 바람은 아마도 내일의 예측에 영향을 미치지 않을 것이지만, 올바른 조건 하에서 이론적으로 몇 주 안에 카리브해에 허리케인을 보낼 수 있습니다.
생태학자들은 1970년대에 혼돈의 개념을 가지고 장난을 치기 시작했습니다. 로버트 메이 물류지도라는 혁신적인 도구를 개발했습니다. 이 분기 다이어그램(모양 때문에 거미줄 그림이라고도 함)은 시간이 지남에 따라 인구 증가 및 기타 시스템의 간단한 모델에 혼돈이 어떻게 스며드는지를 보여줍니다. 유기체의 생존은 날씨와 같은 혼란스러운 힘의 영향을 많이 받기 때문에 생태학자들은 자연의 종 개체군도 종종 혼란스럽게 증가하고 감소할 것이라고 가정했습니다. 이론적 생태학자들이 적조를 유발하는 연어 및 조류와 같은 유기체의 개체수 변동을 설명하려고 함에 따라 물류 지도는 현장에서 빠르게 보편화되었습니다.
90년대 초까지 생태학자들은 종 개체군에 대한 시계열 데이터 세트와 이러한 아이디어를 테스트하기에 충분한 컴퓨팅 성능을 축적했습니다. 단 하나의 문제가 있었습니다. 혼돈이 거기에 있는 것 같지 않았습니다. 조사된 인구의 약 10%만이 혼란스럽게 변하는 것처럼 보였습니다. 나머지는 안정적으로 순환하거나 무작위로 변동했습니다. 생태계 혼돈 이론은 1990년대 중반까지 과학적 유행에서 벗어났습니다.
Rogers, Munch 및 Santa Cruz 수학자 동료의 새로운 결과 베다니 존슨그러나 이전 작업은 혼돈이 숨어 있던 곳을 놓쳤음을 시사합니다. 혼돈을 감지하기 위해 이전 연구에서는 단일 차원(시간 경과에 따른 한 종의 개체군 크기)을 가진 모델을 사용했습니다. 그들은 온도, 햇빛, 강우량 및 인구에 영향을 줄 수 있는 다른 종과의 상호 작용과 같은 지저분한 실제 요인의 해당 변화를 고려하지 않았습니다. 그들의 XNUMX차원 모델은 인구가 어떻게 변했는지는 포착했지만 왜 변했는지는 포착하지 못했습니다.
그러나 로저스와 뭉크는 "더 합리적인 방법으로 [혼돈]을 찾고 있었다"고 말했다. 아론 킹, 연구에 참여하지 않은 미시간 대학의 생태 및 진화 생물학 교수. 172개의 서로 다른 복잡한 알고리즘을 사용하여 XNUMX개 시계열의 서로 다른 유기체 개체군을 단일 차원이 아닌 최대 XNUMX차원 모델로 분석하여 불특정 환경 요인의 잠재적 영향에 대한 여지를 남겼습니다. 이러한 방식으로, 그들은 인구 이동의 XNUMX차원 표현 내에 눈에 띄지 않는 혼돈 패턴이 포함되어 있는지 여부를 확인할 수 있었습니다. 예를 들어, 더 많은 강우량이 인구 증가 또는 감소와 혼란스럽게 연결될 수 있지만 몇 년의 지연 후에만 가능합니다.
종의 약 34%에 대한 개체군 데이터에서 Rogers, Johnson 및 Munch는 비선형 상호작용의 특징이 실제로 존재한다는 것을 발견했으며, 이는 이전에 감지된 것보다 훨씬 더 혼돈이었습니다. 이러한 데이터 세트의 대부분에서 종의 개체군 변화는 처음에는 혼란스러워 보이지 않았지만 기본 요인에 대한 숫자의 관계는 혼란스러워 보였습니다. 그들은 혼란의 원인이 된 환경 요인을 정확히 말할 수는 없었지만 데이터에 지문이 있었습니다.
연구자들은 또한 유기체의 신체 크기와 인구 역학이 얼마나 혼란스러운지 사이의 역 관계를 밝혀냈습니다. 이것은 더 자주 번식하는 작은 유기체가 외부 변수에 더 자주 영향을 받는 세대 시간의 차이 때문일 수 있습니다. 예를 들어, 세대가 약 15시간인 규조류 개체군은 세대가 거의 XNUMX년인 늑대 무리보다 훨씬 더 많은 혼돈을 보여줍니다.
하지만 그렇다고 해서 늑대 개체수가 본질적으로 안정적이라는 의미는 아닙니다. Munch는 "한 가지 가능성은 우리가 충분히 오랜 기간 동안 되돌아갈 수 있는 충분한 데이터가 없기 때문에 혼란을 보고 있지 않다는 것입니다."라고 말했습니다. 사실, 그와 Rogers는 데이터의 제약 때문에 그들의 모델이 생태계에 존재하는 근본적인 혼돈의 정도를 과소평가할 수 있다고 의심합니다.
Sugihara는 새로운 결과가 보존에 중요할 수 있다고 생각합니다. 혼돈의 올바른 요소가 포함된 개선된 모델은 예를 들어 유독성 조류 번성을 예측하거나 남획을 방지하기 위해 어업 개체군을 추적하는 데 더 나은 작업을 수행할 수 있습니다. 혼돈을 고려하면 연구자와 보존 관리자가 인구 규모를 의미 있게 예측하는 것이 얼마나 가능한지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. “나는 그 문제가 사람들의 마음 속에 있는 것이 유용하다고 생각한다”고 그는 말했다.
그러나 그와 King 모두 이러한 혼돈 의식 모델에 너무 많은 믿음을 두지 않도록 주의합니다. King은 “혼돈의 고전적 개념은 근본적으로 고정된 개념입니다.”라고 말했습니다. 이는 혼란스러운 변동이 예측 가능하고 안정적인 규범에서 벗어났다는 가정에 기반을 두고 있습니다. 그러나 기후 변화가 진행됨에 따라 대부분의 실제 생태계는 단기적으로도 점점 더 불안정해지고 있습니다. 많은 차원을 고려하더라도 과학자들은 끊임없이 변화하는 이 기준선을 의식해야 합니다.
그러나 혼돈을 고려하는 것은 보다 정확한 모델링을 위한 중요한 단계입니다. 뭉크는 “이것은 정말 흥미로운 일이라고 생각한다. "그것은 우리가 현재 생태 역학에 대해 생각하는 방식과 반대입니다."
