보랏빛 땅벌은 작은 주황색 양처럼 아르헨티나 숲의 바닥을 덮고 있는 백합 사이를 날아다니며 꽃을 비옥하게 하고 스스로 영양분을 얻습니다. ~ 안에 고대 건초 초원 영국에서는 발레리나보다 부피가 큰 모기처럼 보이는 춤추는 파리가 근처의 꿀이 풍부한 꽃을 무시하고 꽃가루가 있는 꽃을 사냥합니다. ~에 세이셸의 바위섬, 꿀벌과 나방은 조심스럽게 꽃을 선택합니다. 수분 매개자의 수와 유형은 절벽에 달라붙는 식물에 영향을 미칩니다.

현장 생태학자들이 그들의 관찰에서 성실하게 기록하는 종들 사이의 이러한 종류의 상호 작용은 개별적으로 취해질 때 중요하지 않은 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 종합적으로 그들은 생태계를 구성하는 종 상호 작용의 상세한 역학을 설명합니다.

이러한 역학 관계는 매우 중요합니다. 많은 자연 환경은 하나의 뚜렷한 상태에서 다른 상태로 거의 돌이킬 수 없는 전환의 "티핑 포인트" 근처에서 흔들리는 믿을 수 없을 정도로 복잡한 시스템입니다. 산불, 폭풍, 오염 및 삼림 벌채뿐만 아니라 종 손실로 인해 발생하는 각각의 파괴적인 충격은 생태계의 안정성을 교란시킵니다. 전환점을 지나면 복구가 불가능한 경우가 많습니다.

물잔을 기울이는 것과 같다고 설명했다. 죄르지 바라바스, 스웨덴 Linköping 대학의 이론 생태학자. “조금만 밀면 다시 돌아올 것”이라고 그는 말했다. “하지만 너무 밀어붙이면 넘어질 거예요.” 유리가 넘어지면 작은 힘으로 유리를 똑바로 세우거나 물을 다시 채울 수 없습니다.

이러한 환경 티핑 포인트와 시기를 결정하는 것이 무엇인지 이해하는 것이 점점 더 시급해지고 있습니다. 널리 인용되는 2022 연구 삼림 벌채와 기후 변화로 인해 더 넓은 지역에서 가뭄이 더 빈번하고 심각해짐에 따라 아마존 열대우림이 마른 초원으로 변하는 가장자리에서 흔들리고 있음을 발견했습니다. 이러한 전환의 영향은 전 세계적으로 다른 생태계로 파급될 수 있습니다.

최근 생태계 수학적 모델링의 돌파구를 통해 생태계가 재앙적인 전환점에 얼마나 근접해 있는지 처음으로 정확하게 추정할 수 있게 되었습니다. 발견의 적용 가능성은 여전히 ​​급격히 제한적이지만 가오젠시이 연구를 주도한 Rensselaer Polytechnic Institute의 네트워크 과학자인 는 과학자와 정책 입안자가 가장 위험에 처한 생태계를 식별하고 이들을 위한 맞춤형 개입을 할 수 있기를 희망합니다.

'이제 번호가 생겼습니다'

원칙적으로 수학적 모델을 통해 과학자들은 시스템이 기울어지기 위해 무엇이 필요한지 이해할 수 있습니다. 이 예측 능력은 종종 기후 모델과 녹는 그린란드 빙상과 같은 거대한 지구물리학적 시스템에 대한 온난화의 영향과 관련하여 논의됩니다. 그러나 숲과 초원과 같은 생태계의 기울기는 너무 많은 별개의 상호 작용과 함께 오는 엄청난 복잡성 때문에 예측하기가 더 어렵다고 말했습니다. 팀 렌턴, 영국 엑서터 대학에서 기후 티핑 포인트에 대해 연구하고 있습니다.

Barabas는 시스템에서 모든 종의 독특한 상호 작용을 포착하려면 수천 번의 계산이 필요할 수 있다고 말했습니다. 계산은 특히 생태계의 크기가 증가함에 따라 모델을 엄청나게 복잡하게 만듭니다.

지난 XNUMX월 자연 생태 및 진화, Gao와 국제 동료 팀은 수천 개의 계산을 압축하는 방법을 보여주었습니다. 단 하나로 모든 상호 작용을 단일 가중 평균으로 축소합니다. 이러한 단순화는 엄청난 복잡성을 소수의 주요 동인으로 줄입니다.

"하나의 방정식으로 우리는 모든 것을 알고 있습니다."라고 Gao는 말했습니다. “전에, 당신은 느낌이 있습니다. 이제 번호가 있습니다.”

생태계에 문제가 있는지 여부를 알 수 있는 이전 모델은 조기 경고 신호, 쇼크 후 감소하는 회복률과 같은. 그러나 조기 경고 신호는 생태계가 절벽 가장자리에 접근하고 있다는 일반적인 감각만 줄 수 있다고 말했습니다. 에그버트 반 네스, 수학적 모델을 전문으로하는 네덜란드 Wageningen University의 생태 학자. Gao와 그의 동료들의 새로운 방정식도 조기 경고 신호를 사용하지만 생태계가 기울기에 얼마나 가까운지 정확히 알 수 있습니다.

그러나 동일한 경고 신호를 보이는 두 개의 생태계도 반드시 붕괴 직전에 똑같이 근접한 것은 아닙니다. 따라서 Gao의 팀은 더 나은 비교를 가능하게 하는 배율 인수도 개발했습니다.

모델링에 대한 새로운 접근 방식을 테스트하기 위해 연구자들은 54개의 실제 생태계에 대한 데이터를 추출했습니다. 온라인 데이터베이스 아르헨티나의 숲, 영국의 초원, 세이셸의 바위 절벽을 포함하여 전 세계 여러 곳에서 현장 조사 관찰을 실시했습니다. 그런 다음 새 모델과 이전 모델을 통해 해당 데이터를 실행하여 새 방정식이 제대로 작동하는지 확인했습니다. 팀은 그들의 모델이 균질한 생태계에서 가장 잘 작동하며 생태계가 더 다양해짐에 따라 정확도가 떨어진다는 것을 발견했습니다.

가정 테스트

Barabas는 새로 도출된 방정식이 종 간의 상호 작용이 종 내 개체의 상호 작용보다 훨씬 약하다는 가정에 기초하고 있다고 지적했습니다. 이는 생태학 문헌에서 강력하게 뒷받침되는 가정이지만, 생태학자들은 서로 다른 네트워크에서 종 상호작용의 빈도와 강도를 결정하는 최선의 방법에 대해 종종 동의하지 않습니다.

모델 가정의 이러한 차이가 항상 문제가 되는 것은 아닙니다. Barabas는 "종종 수학은 놀라울 정도로 관대할 수 있습니다."라고 말했습니다. 중요한 것은 가정이 방법의 유용성과 결과 예측의 정확성을 어떻게 제한하는지 이해하는 것입니다. Gao의 방정식은 종간 상호 작용이 강할수록 정확도가 떨어집니다. 현재 이 모델은 꿀벌과 꽃처럼 종이 서로에게 이익이 되는 상호작용의 생태학적 네트워크에서만 작동합니다. 다른 가정에 의존하는 포식자-피식자 네트워크에는 작동하지 않습니다. 그러나 여전히 이해할 가치가 있는 많은 생태계에 적용될 수 있습니다.

또한 XNUMX월 발표 이후 연구원들은 이미 이종 생태계에 대한 계산을 더 정확하게 만드는 두 가지 방법을 알아냈습니다. 그들은 또한 포식자-피식자 관계 및 경쟁 역학이라고 하는 상호 작용 유형을 포함하여 생태계 내에서 다른 유형의 상호 작용을 통합하고 있습니다.

Gao는 이 방정식을 개발하는 데 10년이 걸렸으며 방정식이 실제 생태계의 결과를 정확하게 예측하는 데 더 많은 시간이 걸릴 것이라고 말했습니다. 그러나 그는 낙담하지 않습니다. 아마도 Barabas가 지적한 것처럼 개념 증명이나 아이디어의 간단한 설명을 제공하는 기본 모델도 유용할 수 있기 때문일 것입니다. Barabas는 "특정 유형의 모델을 보다 쉽게 ​​분석할 수 있도록 함으로써 실제 커뮤니티에 대한 명시적 예측을 수행하는 데 사용되지 않더라도 도움이 될 수 있습니다."라고 말했습니다.

렌튼은 동의했다. "상대적으로 무지한 입장에서 복잡한 시스템에 직면했을 때 모든 것이 좋습니다."라고 그는 말했습니다. "실제로 더 잘할 수 있는 실질적인 지점에 도달하고 있는 것 같아서 흥분됩니다."

연구팀은 최근 1999년까지 거슬러 올라가는 대서양 중부 해초 복원 프로젝트의 데이터에 이 모델을 적용해 모델의 유용성을 보여줬다. 연구원들은 생태계 회복을 위해 복원이 필요한 해초의 구체적인 양을 결정했다. 앞으로 Gao는 Rensselaer가 테스트 베드로 자주 사용하는 뉴욕의 Lake George에서 모델을 실행하기 위해 생태학자와 협력할 계획입니다.

Gao의 희망은 언젠가 이 모델이 돌이킬 수 없는 손상을 방지하기 위한 보존 및 복원 노력에 대한 결정을 알리는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 그는 "시스템이 쇠퇴하고 있다는 것을 알면서도 우리는 여전히 무언가를 할 시간이 있다"고 말했다.