Исследование: Обратная модель для пищевых сетей и стабильности экосистем
В новом исследовании, опубликованном в Proceedings of the National Academy of Sciences, авторы Габриэль Геллнер и Кевин Маккэнн из Университета Гвельфа и внешний профессор SFI Алан Хастингс (UC Davis) инвертируют классический подход к моделированию пищевых сетей. Вместо попыток воспроизвести стабильные, сложные экосистемы, используя упрощённые представления о взаимодействиях видов, их новый обратный метод исходит из предположения, что экосистемы существуют, и работает в обратном направлении, чтобы описать пищевые сети, которые это допущение поддерживают.
Эта работа — значительный шаг к решению фундаментального экологического вопроса о том, как биоразнообразие способствует стабильности экосистем. Результаты дают представление о том, как природа может реагировать на растущие антропогенные нарушения.
"Мы начинаем не с того, что трудно измерить — как виды влияют друг на друга, — а с того, сколько особей каждого вида есть, и выясняем, как они взаимодействуют, чтобы объяснить их сосуществование", — говорит Хастингс.
Попытки понять стабильность экосистем ставили экологов в тупик поколениями. Лорд Роберт Мэй, бывший председатель Научного совета SFI, использовал экономическую теорию, чтобы ввести матрицу сообщества — математический инструмент для описания взаимоотношений видов.
Хотя этот подход полезен, поскольку учитывает все взаимодействия в пищевой сети, он требует чрезмерно упрощённых допущений о взаимоотношениях организмов. Многие модели на его основе показывают, что стабильность снижается с ростом биоразнообразия, что противоречит наблюдаемым стабильным экосистемам.
Обратный подход преуспевает благодаря включению в модель биологических ограничений:
- Ограничение реализуемости: в модели представлены только реальные взаимодействия.
- Энергетическое ограничение: добыча не может давать больше энергии, чем требуется на её поимку, поскольку в пищевой цепи передаётся только 10–20% энергии ресурса потребителю.
"Мы показали, что если заложить в модель правильную биологическую информацию, можно смоделировать большие, разнообразные экосистемы и понять, почему они стабильны", — отмечает Хастингс.
Авторы подчёркивают, что обратный подход даёт серьёзные теоретические преимущества перед классическим подходом Мэя. Если подход Мэя оперировал со статистической вселенной возможных сетей, обратный подход позволяет рассматривать только набор сетей, соответствующих реалистичным и осуществимым решениям.
Подобно тому, как Мэй заимствовал идеи из экономики, Хастингс и его соавторы черпают вдохновение в современных достижениях в геномике. Они считают, что их обратный подход также «богат потенциалом для теоретического прогресса».