Пора использовать экологические прогнозы для управления экосистемами
Радикальные вмешательства в экосистему, такие как решение об уничтожении нежелательного вида, могут иметь непредвиденные, а иногда и нежелательные последствия для остальных видов в этой экосистеме.
Новое исследование показывает, что даже при ограниченных знаниях об этих экосистемах, моделировщикам не стоит больше ждать, чтобы начать разрабатывать экологические прогнозы, которые управляющие могли бы использовать для принятия решений о таких вмешательствах.
Исследование, опубликованное в Ecology Letters и проведенное под руководством ученых из ARC Centre of Excellence for Mathematical and Statistical Frontiers (ACEMS), демонстрирует, что, несмотря на неопределенность, математические модели все еще могут быть полезны для информирования управленческих решений.
«Речь идет о сдвиге парадигмы», — говорит ведущий автор доктор Мэттью Адамс, научный сотрудник ACEMS в Университете Квинсленда (UQ).
«В экологии существовала реальная обеспокоенность тем, что мы не можем использовать модели для прогнозирования, пока они не станут действительно очень хорошими. Но наш анализ говорит: начинайте использовать их для будущих прогнозов уже сейчас. Вы все равно можете получить из них полезную информацию. И со временем они будут только улучшаться».
Доктор Адамс сравнивает неопределенность в моделировании экосистем с развитием прогнозов погоды. Люди продолжали полагаться на эти прогнозы, несмотря на их неопределенность. Они постоянно улучшались со временем и с поступлением новых данных, и экологические прогнозы не обязательно должны быть такими же точными, как прогнозы погоды.
Цель использования математических моделей — предсказать, что произойдет с экосистемой в ответ на различные сценарии.
В своем исследовании ученые рассмотрели тысячи виртуальных экосистем, о которых было известно всё. Используя статистический анализ, они смогли количественно оценить точность своих динамических моделей, построенных на наборах данных, которые можно получить в таких экосистемах, а также определить уровень неопределенности в прогнозах моделей.
Пример вопроса, на который может попытаться ответить математическая модель: с большей вероятностью ли управленческое действие окажет положительное или отрицательное влияние на определенный интересующий вид.
«Когда мы сравнили ответы моделей с истинным ответом, более чем в 70% случаев модели были правы», — сказал доктор Адамс.
«Это дает нам понимание, что даже если мы не знаем точно, что произойдет в будущем, если мы рассматриваем вид, представляющий критический интерес, и пытаемся управлять им, математические модели могут помочь решить, будет ли определенное действие хорошим или плохим для вида, о котором вы заботитесь».
Этот исследовательский проект начался с недельного семинара в UQ в 2017 году, совместно финансируемого ACEMS и ARC Centre of Excellence for Environmental Decisions (CEED).
«Эта работа — результат идеи, предложенной на том семинаре. Разговоры продолжились после его окончания и позволили нам объединить наши взаимодополняющие знания в статистике, науке о принятии решений и экологическом моделировании, чтобы разработать новые подходы к созданию будущих прогнозов для этих экосистем», — сказал доктор Адамс.
Пока что исследование рассматривает только небольшие экосистемы.
«Следующие шаги — применить наши модели к реальным примерам: от национального парка Буддери на восточном побережье Австралии до защиты чрезвычайно редкого вида на болотах Западной Австралии и помощи в управлении экосистемами на уникальных островах Чаннел в Калифорнии», — сказал доктор Адамс.
«Модели дополняют наш инструментарий для управления экосистемами, но у них есть свои пределы. Экспертные знания и данные мониторинга — уникальные составляющие этого инструментария, и они также чрезвычайно ценны для улучшения моделей».
Доктор Адамс утверждает, что даже если управляющие не используют информацию от моделей, важно, чтобы она у них была.
«Нам не стоит бояться использовать модели», — сказал доктор Адамс.