Экологи опровергли классическую теорию о биоразнообразии с помощью сетевой науки

Международная группа экологов, объединившаяся в рамках проекта Nutrient Network (NutNet), провела масштабное исследование, которое ставит под сомнение одну из долгоживущих теорий в экологии.

Суть теории и вызов

  • Десятилетия в экологии господствовала модель, предложенная британским экологом Дж. Филипом Граймом в 1970-х годах.
  • Согласно этой модели, зависимость числа видов растений от продуктивности среды имеет «горбообразную» (hump-shaped) форму: разнообразие сначала растёт, а затем снижается с увеличением продуктивности.
  • Несмотря на споры, эта модель оставалась стандартом в учебниках почти 40 лет.

Методология: сила сетевой науки

  • Чтобы проверить теорию, учёные создали исследовательскую сеть NutNet, финансируемую NSF (National Science Foundation).
  • Была проведена стандартизированная глобальная выборка на 48 участках в луговых экосистемах на пяти континентах, что дало беспрецедентный по масштабу и согласованности набор данных.

Ключевой результат

  • Анализ данных не выявил чёткой зависимости между продуктивностью среды и количеством видов растений на небольших исследовательских площадках.
  • «Наше исследование показывает отсутствие ясной взаимосвязи между продуктивностью и числом видов растений», — заявляет ведущий автор работы, эколог из Университета штата Юта Питер Адлер.

Значение и последствия

  • Полученные результаты представляют собой значительный прогресс в экологической мысли.
  • Данные подчёркивают необходимость учитывать множество факторов для объяснения закономерностей биоразнообразия, а не только продуктивность. Среди них: эволюционная история, нарушения (disturbance) и запас ресурсов.
  • «Пришло время убрать устаревшие модели из наших учебников и сосредоточиться на более сложных подходах, — говорит Адлер. — Это улучшит нашу способность прогнозировать последствия изменений окружающей среды для биоразнообразия».
  • Работа также демонстрирует эффективность сетевого подхода (Research Coordination Network) для решения давних научных споров, который позволяет получить выводы, невозможные при изучении отдельных экосистем.

Исследование опубликовано в журнале Science.