Próba rozszyfrowania wszystkich czynników wpływających na zachowanie złożonych społeczności ekologicznych może być trudnym zadaniem. Jednak naukowcy z MIT wykazali teraz, że zachowanie tych ekosystemów można przewidzieć na podstawie zaledwie dwóch informacji: liczby gatunków w społeczności i tego, jak silnie oddziałują one na siebie.
W badaniach bakterii hodowanych w laboratorium naukowcy byli w stanie zdefiniować trzy stany społeczności ekologicznych i obliczyli warunki niezbędne do przejścia z jednego stanu do drugiego. Odkrycia te umożliwiły naukowcom stworzenie „schematu fazowego” dla ekosystemów, podobnego do diagramów używanych przez fizyków do opisywania warunków, które kontrolują przejście wody ze stanu stałego w ciekły w gaz.
„To, co jest niesamowite i wspaniałe w diagramie fazowym, to to, że podsumowuje wiele informacji w bardzo prostej formie” – mówi Jeff Gore, profesor fizyki na MIT. „Możemy wytyczyć granicę, która przewiduje utratę stabilności i początek fluktuacji populacji”.
Gore jest starszym autorem badania, które ukazuje się dzisiaj w Science. Głównym autorem artykułu jest Jiliang Hu, absolwentka MIT. Inni autorzy to Daniel Amor, były postdoc MIT; Matthieu Barbier, badacz w Instytucie Zdrowia Roślin na Uniwersytecie w Montpellier we Francji; oraz Guy Bunin, profesor fizyki w Israel Institute of Technology.
Dynamika populacji
Dynamika naturalnych ekosystemów jest trudna do zbadania, ponieważ naukowcy mogą prowadzić obserwacje na temat interakcji między gatunkami, ale zwykle nie mogą przeprowadzać kontrolowanych eksperymentów na wolności. Laboratorium Gore’a specjalizuje się w wykorzystywaniu drobnoustrojów, takich jak bakterie i drożdże, do analizowania interakcji międzygatunkowych w kontrolowany sposób, w nadziei dowiedzenia się więcej o zachowaniu naturalnych ekosystemów.
W ostatnich latach jego laboratorium wykazało, jak konkurencyjne i kooperacyjne zachowanie wpływa na populacje, i zidentyfikowało wczesne sygnały ostrzegawcze załamania populacji. W tym czasie jego laboratorium stopniowo rozwijało się od badania jednego lub dwóch gatunków naraz do ekosystemów na większą skalę.
Kiedy pracowali nad badaniem większych społeczności, Gore zainteresował się próbą przetestowania niektórych przewidywań fizyków teoretycznych dotyczących dynamiki dużych, złożonych ekosystemów. Jedną z tych prognoz było to, że ekosystemy przechodzą przez fazy o różnej stabilności w zależności od liczby gatunków w społeczności i stopnia interakcji między gatunkami. W tych ramach rodzaj interakcji – drapieżny, konkurencyjny czy kooperacyjny – nie ma znaczenia. Liczy się tylko siła interakcji.
Aby przetestować tę prognozę, naukowcy stworzyli społeczności liczące od dwóch do 48 gatunków bakterii. W przypadku każdej społeczności naukowcy kontrolowali liczbę gatunków, tworząc różne syntetyczne społeczności z różnymi zestawami gatunków. Udało im się również wzmocnić interakcje między gatunkami poprzez zwiększenie ilości dostępnej żywności, co powoduje wzrost populacji i może również prowadzić do zmian środowiskowych, takich jak zwiększone zakwaszenie.
„Aby zobaczyć przejścia fazowe w laboratorium, naprawdę konieczne są społeczności eksperymentalne, w których można samemu kręcić gałkami i dokonywać ilościowych pomiarów tego, co się dzieje” – mówi Gore.
Wyniki tych eksperymentalnych manipulacji potwierdziły, że teorie prawidłowo przewidziały, co się stanie. Początkowo każda społeczność istniała w fazie zwanej „stabilną, pełną egzystencją”, w której wszystkie gatunki współistnieją bez ingerencji w siebie.
Wraz ze wzrostem liczby gatunków lub interakcji między nimi, społeczności weszły w drugą fazę, znaną jako „stabilne częściowe współistnienie”. W tej fazie populacje pozostają stabilne, ale niektóre gatunki wyginęły. Ogólna społeczność pozostała w stanie stabilnym, co oznacza, że populacja powraca do stanu równowagi po wyginięciu niektórych gatunków.
Wreszcie, wraz ze wzrostem liczby gatunków lub siły interakcji, społeczności weszły w trzecią fazę, która charakteryzowała się bardziej dramatycznymi fluktuacjami populacji. Ekosystemy stały się niestabilne, co oznacza, że populacje stale się zmieniają w czasie. Chociaż nastąpiło pewne wyginięcie, te ekosystemy miały zwykle większą ogólną frakcję gatunków, które przeżyły.
Przewidywanie zachowania
Korzystając z tych danych, naukowcy byli w stanie narysować diagram fazowy opisujący, jak zmieniają się ekosystemy w oparciu o zaledwie dwa czynniki: liczbę gatunków i siłę interakcji między nimi. Jest to analogiczne do tego, jak fizycy są w stanie opisać zmiany w zachowaniu wody na podstawie tylko dwóch warunków: temperatury i ciśnienia. Nie jest potrzebna dokładna wiedza na temat dokładnej prędkości i położenia każdej cząsteczki wody.
„Chociaż nie możemy uzyskać dostępu do wszystkich mechanizmów i parametrów biologicznych w złożonym ekosystemie, pokazujemy, że jego różnorodność i dynamika mogą być pojawiającymi się zjawiskami, które można przewidzieć na podstawie zaledwie kilku zagregowanych właściwości społeczności ekologicznej: wielkości puli gatunków i statystyk interakcji międzygatunkowych, – mówi Hu.
Stworzenie tego rodzaju diagramu fazowego może pomóc ekologom w prognozowaniu tego, co może się dziać w naturalnych ekosystemach, takich jak lasy, nawet przy bardzo małej ilości informacji, ponieważ wszystko, co muszą wiedzieć, to liczba gatunków i stopień ich interakcji.
„Możemy przewidywać lub wypowiadać się na temat tego, co społeczność zamierza zrobić, nawet w przypadku braku szczegółowej wiedzy o tym, co się dzieje”, mówi Gore. „Nie wiemy nawet, które gatunki pomagają lub szkodzą innym gatunkom. Te przewidywania opierają się wyłącznie na statystycznym rozkładzie interakcji w tej złożonej społeczności”.
Naukowcy badają obecnie, w jaki sposób przepływ nowych gatunków między inaczej odizolowanymi populacjami (podobnymi do ekosystemów wyspiarskich) wpływa na dynamikę tych populacji. Może to pomóc rzucić światło na to, jak wyspy są w stanie zachować różnorodność gatunków, nawet w przypadku wyginięcia.
Badania zostały częściowo sfinansowane przez Fundację Alfreda P. Sloana, Schmidt Polymath Award oraz Israel Science Foundation.