ดูเหมือนว่านักวิทยาศาสตร์ทางกายภาพจะพบปรากฏการณ์แห่งความโกลาหลอยู่ทุกหนทุกแห่ง ในวงโคจรของดาวเคราะห์ ในระบบสภาพอากาศ ในกระแสน้ำวนของแม่น้ำ เป็นเวลาเกือบสามทศวรรษแล้วที่นักนิเวศวิทยามองว่าความโกลาหลในโลกของสิ่งมีชีวิตนั้นหายากอย่างน่าประหลาดใจเมื่อเปรียบเทียบ การวิเคราะห์ใหม่อย่างไรก็ตาม เผยให้เห็นว่าความโกลาหลเป็นที่แพร่หลายในระบบนิเวศมากกว่าที่นักวิจัยคิดไว้
เทย่า โรเจอร์ส กำลังมองย้อนกลับไปในวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์สำหรับการศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับความโกลาหลในระบบนิเวศ เมื่อเธอค้นพบบางสิ่งที่ไม่คาดคิด: ไม่มีใครตีพิมพ์การวิเคราะห์เชิงปริมาณของสิ่งนี้ในกว่า 25 ปี “มันเป็นเรื่องที่น่าประหลาดใจ” โรเจอร์ส นักนิเวศวิทยาการวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานตาครูซ และผู้เขียนคนแรกของการศึกษารายใหม่กล่าว “แบบ 'ฉันไม่อยากจะเชื่อเลยไม่มีใครทำสิ่งนี้'”
เธอจึงตัดสินใจทำเอง จากการวิเคราะห์ข้อมูลระบบนิเวศที่ขึ้นกับเวลามากกว่า 170 ชุด โรเจอร์สและเพื่อนร่วมงานของเธอพบว่ามีความสับสนวุ่นวายอยู่ในหนึ่งในสามของข้อมูลทั้งหมด มากกว่าการประมาณการในการศึกษาครั้งก่อนเกือบสามเท่า ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาค้นพบว่าสิ่งมีชีวิตบางกลุ่ม เช่น แพลงก์ตอน แมลง และสาหร่าย มีแนวโน้มที่จะเกิดความวุ่นวายมากกว่าสิ่งมีชีวิตที่มีขนาดใหญ่กว่า เช่น หมาป่าและนก
“นั่นไม่มีในวรรณคดีเลยจริงๆ” . กล่าว สเตฟาน มุนช์นักนิเวศวิทยาด้านวิวัฒนาการที่ซานตาครูซและผู้ร่วมวิจัย ผลลัพธ์ของพวกเขาชี้ให้เห็นว่าเพื่อปกป้องสายพันธุ์ที่อ่อนแอ เป็นไปได้และจำเป็นต้องสร้างแบบจำลองประชากรที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อเป็นแนวทางสำหรับนโยบายการอนุรักษ์
เมื่อนิเวศวิทยาได้รับการยอมรับเป็นครั้งแรกว่าเป็นวิทยาศาสตร์ที่เป็นทางการในศตวรรษที่ 19 สมมติฐานที่มีอยู่คือธรรมชาติปฏิบัติตามกฎง่ายๆ ที่เข้าใจได้ง่าย เช่น นาฬิกากลไกที่ขับเคลื่อนด้วยเฟืองที่เชื่อมต่อกัน หากนักวิทยาศาสตร์สามารถวัดตัวแปรที่เหมาะสม พวกเขาสามารถทำนายผลลัพธ์ได้ ตัวอย่างเช่น ฝนที่มากขึ้นก็จะหมายถึงการเก็บเกี่ยวแอปเปิลที่ดีขึ้น
อันที่จริงเพราะความโกลาหล “โลกนี้ช่างน่าสะพรึงกลัวยิ่งนัก” . กล่าว จอร์จ ซูกิฮาระนักนิเวศวิทยาเชิงปริมาณที่สถาบัน Scripps Institution of Oceanography ในซานดิเอโก ซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในการวิจัยใหม่นี้ ความโกลาหลสะท้อนให้เห็นถึงการคาดการณ์เมื่อเวลาผ่านไป ระบบมีความเสถียรหากมีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในช่วงเวลาที่ยาวนาน และมีการสุ่มหากความผันผวนไม่แน่นอน แต่ระบบที่วุ่นวาย ซึ่งควบคุมโดยการตอบสนองที่ไม่เป็นเชิงเส้นต่อเหตุการณ์ อาจคาดเดาได้ในช่วงเวลาสั้น ๆ แต่อาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากเมื่อคุณทำต่อไป
“เรามักให้สภาพอากาศเป็นตัวอย่างของระบบที่วุ่นวาย” โรเจอร์สกล่าว ลมฤดูร้อนที่พัดผ่านมหาสมุทรเปิดอาจไม่ส่งผลกระทบต่อการคาดการณ์ในวันพรุ่งนี้ แต่ภายใต้สภาวะที่เหมาะสม ในทางทฤษฎี พายุเฮอริเคนส่งพายุเฮอริเคนที่พัดเข้าสู่ทะเลแคริบเบียนได้ในเวลาไม่กี่สัปดาห์ในทางทฤษฎี
นักนิเวศวิทยาเริ่มเจ้าชู้กับแนวคิดเรื่องความโกลาหลในปี 1970 เมื่อนักชีววิทยาคณิตศาสตร์ โรเบิร์ต เมย์ พัฒนาเครื่องมือปฏิวัติที่เรียกว่าแผนที่โลจิสติก แผนภาพการแตกแขนงนี้ (บางครั้งเรียกว่าโครงข่ายใยแมงมุมเนื่องจากลักษณะที่ปรากฏ) แสดงให้เห็นว่าความโกลาหลก่อตัวขึ้นในรูปแบบง่ายๆ ของการเติบโตของประชากรและระบบอื่นๆ อย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากการอยู่รอดของสิ่งมีชีวิตได้รับผลกระทบอย่างมากจากกองกำลังที่วุ่นวายเช่นสภาพอากาศ นักนิเวศวิทยาจึงสันนิษฐานว่าประชากรสปีชีส์ในธรรมชาติมักจะเพิ่มขึ้นและตกอย่างไม่เป็นระเบียบ แผนที่ลอจิสติกส์กลายเป็นที่แพร่หลายอย่างรวดเร็วในพื้นที่นี้ เนื่องจากนักนิเวศวิทยาเชิงทฤษฎีพยายามอธิบายความผันผวนของประชากรในสิ่งมีชีวิต เช่น ปลาแซลมอนและสาหร่ายที่ทำให้เกิดกระแสน้ำสีแดง
ในช่วงต้นทศวรรษ 90 นักนิเวศวิทยาได้รวบรวมข้อมูลอนุกรมเวลาเกี่ยวกับประชากรของสปีชีส์และพลังการคำนวณมากพอที่จะทดสอบแนวคิดเหล่านี้ มีปัญหาเพียงอย่างเดียวคือ ความวุ่นวายดูเหมือนจะไม่มีอยู่จริง มีเพียงประมาณ 10% ของประชากรที่ตรวจสอบเท่านั้นที่ดูเหมือนจะเปลี่ยนแปลงอย่างไม่เป็นระเบียบ ส่วนที่เหลือขี่จักรยานอย่างเสถียรหรือผันผวนแบบสุ่ม ทฤษฎีความโกลาหลของระบบนิเวศหลุดพ้นจากวิทยาศาสตร์ในช่วงกลางทศวรรษ 1990
ผลลัพธ์ใหม่จาก Rogers, Munch และเพื่อนร่วมงานนักคณิตศาสตร์ของ Santa Cruz เบธานี จอห์นสันอย่างไรก็ตาม แนะนำว่างานเก่าพลาดจุดที่ความโกลาหลซ่อนอยู่ เพื่อตรวจจับความโกลาหล การศึกษาก่อนหน้านี้ได้ใช้แบบจำลองที่มีมิติเดียว นั่นคือขนาดประชากรของสิ่งมีชีวิตหนึ่งชนิดในช่วงเวลาหนึ่ง พวกเขาไม่ได้พิจารณาถึงการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในปัจจัยที่ยุ่งเหยิงในโลกจริง เช่น อุณหภูมิ แสงแดด ปริมาณน้ำฝน และปฏิสัมพันธ์กับสายพันธุ์อื่นๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อประชากร แบบจำลองมิติเดียวของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าประชากรเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร แต่ไม่ใช่สาเหตุที่พวกเขาเปลี่ยนไป
แต่โรเจอร์สและมันช์ “มองหา [ความสับสนวุ่นวาย] ด้วยวิธีที่สมเหตุสมผลกว่า” . กล่าว แอรอนคิงศาสตราจารย์ด้านนิเวศวิทยาและชีววิทยาวิวัฒนาการที่มหาวิทยาลัยมิชิแกนซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในการศึกษา โดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนสามแบบ พวกเขาวิเคราะห์อนุกรมเวลา 172 ประชากรของสิ่งมีชีวิตต่างๆ ในรูปแบบแบบจำลองที่มีมากถึงหกมิติแทนที่จะเป็นเพียงมิติเดียว ทำให้เหลือพื้นที่สำหรับอิทธิพลที่อาจเกิดขึ้นจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่ระบุรายละเอียด ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถตรวจสอบได้ว่ารูปแบบการโกลาหลที่ไม่มีใครสังเกตเห็นอาจฝังอยู่ในการแสดงการเปลี่ยนแปลงของประชากรในมิติเดียวหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ปริมาณน้ำฝนที่มากขึ้นอาจเชื่อมโยงกับการเพิ่มหรือลดจำนวนประชากรอย่างไม่เป็นระเบียบ แต่หลังจากผ่านไปหลายปีเท่านั้น
ในข้อมูลประชากรประมาณ 34% ของสปีชีส์ Rogers, Johnson และ Munch ค้นพบ ลายเซ็นของปฏิสัมพันธ์ที่ไม่เชิงเส้นมีอยู่จริง ซึ่งทำให้เกิดความโกลาหลมากกว่าที่เคยตรวจพบอย่างมีนัยสำคัญ ในชุดข้อมูลส่วนใหญ่ การเปลี่ยนแปลงของประชากรสำหรับสปีชีส์นั้นไม่ได้ดูวุ่นวายในตอนแรก แต่ความสัมพันธ์ของตัวเลขกับปัจจัยพื้นฐานนั้น พวกเขาไม่สามารถพูดได้อย่างแม่นยำว่าปัจจัยแวดล้อมใดเป็นสาเหตุของความโกลาหล แต่ไม่ว่าพวกเขาจะเป็นอย่างไร ลายนิ้วมือของพวกเขาก็อยู่บนข้อมูล
นักวิจัยยังได้ค้นพบความสัมพันธ์แบบผกผันระหว่างขนาดร่างกายของสิ่งมีชีวิตกับความโกลาหลของประชากร อาจเป็นเพราะความแตกต่างของเวลาในการสร้าง โดยสิ่งมีชีวิตขนาดเล็กที่ผสมพันธุ์บ่อยขึ้นก็ได้รับผลกระทบจากตัวแปรภายนอกบ่อยขึ้นเช่นกัน ตัวอย่างเช่น ประชากรของไดอะตอมที่มีอายุประมาณ 15 ชั่วโมงแสดงความโกลาหลมากกว่าฝูงหมาป่าที่มีรุ่นต่อรุ่นเกือบห้าปี
อย่างไรก็ตาม ไม่ได้หมายความว่าประชากรหมาป่าจะมีเสถียรภาพโดยเนื้อแท้ “ความเป็นไปได้อย่างหนึ่งคือเราไม่เห็นความโกลาหลที่นั่น เพราะเรามีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะย้อนกลับในช่วงเวลาที่ยาวนานพอที่จะดูมัน” Munch กล่าว อันที่จริง เขาและโรเจอร์สสงสัยว่าเนื่องจากข้อจำกัดของข้อมูล แบบจำลองของพวกเขาอาจประเมินความโกลาหลที่แฝงอยู่ในระบบนิเวศต่ำเกินไป
Sugihara คิดว่าผลลัพธ์ใหม่อาจมีความสำคัญต่อการอนุรักษ์ แบบจำลองที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งมีองค์ประกอบที่เหมาะสมของความโกลาหลอาจทำงานได้ดีกว่าในการพยากรณ์บุปผาสาหร่ายที่เป็นพิษ เช่น หรือติดตามจำนวนประชากรประมงเพื่อป้องกันการจับปลามากเกินไป การพิจารณาความโกลาหลยังสามารถช่วยให้นักวิจัยและผู้จัดการฝ่ายอนุรักษ์เข้าใจว่ามีความเป็นไปได้มากเพียงใดที่จะทำนายขนาดประชากรอย่างมีความหมาย “ฉันคิดว่ามันมีประโยชน์สำหรับเรื่องนี้ที่จะอยู่ในใจของผู้คน” เขากล่าว
อย่างไรก็ตาม เขาและคิงต่างเตือนว่าอย่าวางศรัทธามากเกินไปในแบบจำลองที่ใส่ใจเรื่องความโกลาหลเหล่านี้ "แนวคิดคลาสสิกของความโกลาหลเป็นแนวคิดพื้นฐานที่หยุดนิ่ง" คิงกล่าวว่า: สร้างขึ้นจากสมมติฐานที่ว่าความผันผวนที่วุ่นวายแสดงถึงการออกจากบรรทัดฐานที่คาดเดาได้และมีเสถียรภาพ แต่เมื่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศดำเนินไป ระบบนิเวศในโลกแห่งความเป็นจริงส่วนใหญ่เริ่มไม่เสถียรมากขึ้นแม้ในระยะสั้น แม้จะคำนึงถึงมิติต่างๆ มากมาย นักวิทยาศาสตร์ก็ยังต้องตระหนักถึงพื้นฐานที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลานี้
ถึงกระนั้น การพิจารณาความโกลาหลก็เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำยิ่งขึ้น “ฉันคิดว่านี่น่าตื่นเต้นจริงๆ” มันช์กล่าว "มันแค่ขัดกับวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับพลวัตของระบบนิเวศในปัจจุบัน"
