Los titulares de noticias sobre el clima extremo, el derretimiento de los casquetes polares y las especies amenazadas son recordatorios diarios de nuestro entorno cambiante. La escala profunda y la intensidad de estos desafíos pueden hacer que uno se pregunte:"¿Qué debemos hacer primero?" Los investigadores desarrollaron recientemente fórmulas que ayudan a responder esa pregunta, creando de manera efectiva un método para clasificar ecosistemas en declive midiendo y comparando su distancia a los puntos de inflexión.

En una investigación recién publicada en Nature Ecology &Evolution , un equipo dirigido por Jianxi Gao, profesor asistente de informática en el Instituto Politécnico Rensselaer, desarrolló ecuaciones que permiten la comparación de distancias a puntos de inflexión en varios sistemas mutualistas. En otras palabras, por primera vez, se pueden analizar diversos entornos en cuanto a qué tan cerca están de cambiar por completo y, tal vez, irrevocablemente, y se pueden comparar con otros para determinar qué áreas necesitan una intervención más urgente.

Anteriormente, los científicos podían detectar señales de advertencia tempranas de que un sistema se estaba acercando a su punto de inflexión, pero no podían atribuir un valor exacto a la distancia de un sistema desde su punto de inflexión. El valor podría definir la probabilidad de que un sistema se transfiera al estado no deseado desde el estado deseado, o con qué facilidad se podría alcanzar un punto de inflexión.

El equipo de Gao desarrolló un enfoque general de reducción de dimensiones para simplificar los datos en sistemas complejos, lo que permite mediciones precisas de distancias a puntos de inflexión en diversos ecosistemas. El equipo también desarrolló un factor de escala que posiciona la resiliencia de diferentes sistemas en la misma escala para que puedan compararse.

"Con tantos ecosistemas que luchan contra los impactos del cambio climático, es fundamental poder transmitir el poco tiempo que nos queda para intervenir antes de que se alcance un punto de inflexión", dijo Curt Breneman, decano de la Escuela de Ciencias Rensselaer. "La movilización no ocurrirá sin un sentido de urgencia".

El equipo de Gao estudió 54 entornos diferentes de todo el mundo y analizó los muchos factores que controlan su resiliencia. La pérdida de especies, las invasiones, las actividades humanas y los cambios ambientales causan "perturbaciones" en un ecosistema, pero su probabilidad de colapso está determinada por las propiedades estructurales del ecosistema. Por ejemplo, si se talan algunos árboles en un bosque espeso, el impacto en el ecosistema será mínimo porque crecerán nuevos árboles y el sistema se recuperará a su estado anterior. Sin embargo, en un área donde faltan árboles, la pérdida de algunos puede tener un impacto más profundo y el sistema puede pasar a un estado no deseado del cual es difícil recuperarse. En términos matemáticos, la resiliencia es la distancia al límite de la cuenca de atracción.

"Por ejemplo, si una pieza de atracción es el bosque y la otra es la sabana, el sistema puede o no transferirse a la sabana debido a muchos factores", dijo Gao. "La base de atracción se refiere a la región de estos factores dentro del espacio de alta dimensión. ¿Dónde está la región del bosque donde si cruzas el límite, cambia a sabana? Si un sistema permanece en el límite, siempre se recuperará. Solo cuando cruce algún valor, cambiará a otro estado y no podrá recuperarse".

El equipo de Gao cree que el método no solo se puede utilizar para determinar la resiliencia de los sistemas ecológicos, sino también los sistemas biológicos, de ingeniería y sociales. "El enfoque de reducción de dimensiones es muy general y se puede aplicar a diferentes tipos de sistemas", dijo Gao. "Es universal". Por ejemplo, el equipo también midió el punto de inflexión dentro de una red de cadena de suministro.

En una nota optimista, la investigación del equipo no concluye con puntos de inflexión. También buscan un algoritmo de restauración para cuando fallan los sistemas.

A Gao se unieron en la investigación Huixin Zhang y Weidong Zhang de la Universidad Shanghai Jiao Tong, Qi "Ryan" Wang de la Universidad Northeastern y Shlomo Havlin de la Universidad Bar-Ilan. + Explora más

'Sistema de detección' detecta ecosistemas en dificultades