Кажется, ученые-физики обнаруживают явление хаоса повсюду: на орбитах планет, в погодных системах, в водоворотах рек. В течение почти трех десятилетий экологи считали хаос в живом мире удивительно редким явлением по сравнению с ним. Новый анализ, однако, показывает, что хаос гораздо более распространен в экосистемах, чем думали исследователи.
Таня Роджерс просматривала научную литературу в поисках недавних исследований хаоса в экосистемах, когда обнаружила нечто неожиданное: более 25 лет никто не публиковал количественный анализ хаоса. «Это было довольно неожиданно», — сказал Роджерс, эколог-исследователь из Калифорнийского университета в Санта-Круз и первый автор нового исследования. «Типа:« Не могу поверить, что никто этого не сделал »».
Поэтому она решила сделать это сама. Проанализировав более 170 наборов данных об экосистемах, зависящих от времени, Роджерс и ее коллеги обнаружили, что в трети из них присутствовал хаос — почти в три раза больше, чем предполагалось в предыдущих исследованиях. Более того, они обнаружили, что определенные группы организмов, такие как планктон, насекомые и водоросли, гораздо более склонны к хаосу, чем более крупные организмы, такие как волки и птицы.
«Этого действительно вообще не было в литературе», — сказал Стефан Мунк, эколог-эволюционист из Санта-Крус и соавтор исследования. Их результаты показывают, что для защиты уязвимых видов возможно и необходимо создавать более сложные модели популяций в качестве руководства для природоохранной политики.
Когда экология впервые была признана формальной наукой в 19 веке, преобладало предположение, что природа следует простым, легко понятным правилам, подобно механическим часам, приводимым в движение взаимосвязанными шестернями. Если бы ученые могли измерить правильные переменные, они могли бы предсказать результат: например, больше дождя означало бы лучший урожай яблок.
На самом деле, из-за хаоса «мир стал намного более хаотичным», — сказал он. Джордж Сугихара, количественный эколог из Океанографического института Скриппса в Сан-Диего, который не участвовал в новом исследовании. Хаос отражает предсказуемость во времени. Система называется стабильной, если она очень мало меняется в течение длительного времени, и случайной, если ее колебания непредсказуемы. Но хаотичная система, управляемая нелинейными реакциями на события, может быть предсказуема в течение коротких периодов времени, но по мере продвижения вперед она подвержена все более резким сдвигам.
«Мы часто приводим погоду в качестве примера хаотической системы, — сказал Роджерс. Летний бриз над открытым океаном, вероятно, не повлияет на завтрашний прогноз, но при правильных условиях он теоретически может вызвать ураган в Карибском море через несколько недель.
Экологи начали заигрывать с концепцией хаоса в 1970-х годах, когда биолог-математик Роберт Мэй разработал революционный инструмент под названием логистическая карта. Эта диаграмма ветвления (иногда называемая паутиной из-за ее внешнего вида) показывает, как хаос вкрадывается со временем в простые модели роста населения и другие системы. Поскольку на выживание организмов так сильно влияют такие хаотические силы, как погода, экологи предположили, что популяции видов в природе также часто хаотично растут и сокращаются. Логистические карты быстро стали повсеместными в этой области, когда экологи-теоретики стремились объяснить колебания популяций таких организмов, как лосось и водоросли, вызывающие красные приливы.
К началу 90-х у экологов накопилось достаточно наборов временных рядов данных о популяциях видов и достаточно вычислительной мощности, чтобы проверить эти идеи. Была только одна проблема: казалось, что хаоса там не было. Только около 10% исследованных популяций, казалось, изменялись хаотично; остальные либо стабильно циклировались, либо колебались случайным образом. К середине 1990-х годов теории экосистемного хаоса вышли из научной моды.
Новые результаты Роджерса, Мунка и их коллеги-математика из Санта-Крус Бетани Джонсон, однако предполагают, что более старая работа упустила то, где скрывался хаос. Для обнаружения хаоса в более ранних исследованиях использовались модели с одним измерением — численностью популяции одного вида с течением времени. Они не учитывали соответствующие изменения таких беспорядочных факторов реального мира, как температура, солнечный свет, осадки и взаимодействие с другими видами, которые могли повлиять на популяции. Их одномерные модели фиксировали, как менялись популяции, но не то, почему они менялись.
Но Роджерс и Мунк «пошли искать [хаос] более разумным путем», — сказал он. Аарон Кинг, профессор экологии и эволюционной биологии Мичиганского университета, не участвовавший в исследовании. Используя три различных сложных алгоритма, они проанализировали 172 временных ряда популяций различных организмов в качестве моделей с шестью измерениями, а не только с одним, оставляя место для потенциального влияния неуказанных факторов окружающей среды. Таким образом, они могли проверить, могут ли незамеченные хаотические паттерны быть встроены в одномерное представление перемещений населения. Например, большее количество осадков может быть хаотично связано с увеличением или уменьшением численности населения, но только с задержкой в несколько лет.
Роджерс, Джонсон и Мунк обнаружили, что в данных о популяциях примерно 34% видов действительно присутствовали признаки нелинейных взаимодействий, что было значительно большим хаосом, чем было обнаружено ранее. В большинстве этих наборов данных изменения популяций видов поначалу не казались хаотичными, но связь численности с лежащими в основе факторами была такой. Они не могли точно сказать, какие факторы окружающей среды были ответственны за хаос, но чем бы они ни были, их отпечатки пальцев были на данных.
Исследователи также обнаружили обратную зависимость между размером тела организма и тем, насколько хаотична динамика его популяции. Это может быть связано с разницей во времени генерации: мелкие организмы, которые чаще размножаются, также чаще подвержены влиянию внешних переменных. Например, популяции диатомовых водорослей с генерацией около 15 часов демонстрируют гораздо больший хаос, чем стаи волков с генерацией почти пять лет.
Однако это не обязательно означает, что популяции волков по своей природе стабильны. «Одна из возможностей заключается в том, что мы не видим там хаоса, потому что у нас просто недостаточно данных, чтобы вернуться за достаточно длительный период времени, чтобы увидеть его», — сказал Мунк. Фактически, он и Роджерс подозревают, что из-за ограниченности их данных их модели могут недооценивать степень скрытого хаоса в экосистемах.
Сугихара считает, что новые результаты могут быть важны для сохранения. Усовершенствованные модели с правильным элементом хаоса могли бы лучше прогнозировать цветение токсичных водорослей, например, или отслеживать популяции рыбных промыслов, чтобы предотвратить чрезмерный вылов рыбы. Рассмотрение хаоса также может помочь исследователям и специалистам по охране природы понять, насколько далеко можно осмысленно предсказать размер популяции. «Я действительно думаю, что полезно, чтобы этот вопрос был в умах людей», — сказал он.
Однако и он, и Кинг предостерегают от слишком большого доверия к этим моделям сознания хаоса. «Классическая концепция хаоса в своей основе является стационарной концепцией, — сказал Кинг. — Она построена на предположении, что хаотические колебания представляют собой отклонение от какой-то предсказуемой, стабильной нормы. Но по мере изменения климата большинство реальных экосистем становятся все более нестабильными даже в краткосрочной перспективе. Даже принимая во внимание многие измерения, ученые должны будут осознавать эту постоянно меняющуюся исходную линию.
Тем не менее учет хаоса является важным шагом на пути к более точному моделированию. «Я думаю, что это действительно захватывающе», — сказал Мунк. «Это просто противоречит тому, как мы сейчас думаем об экологической динамике».
