Científicos encuentran reglas universales para la estabilidad de una red alimenticia.

Flexibilidad de los depredadores mantiene la estabilidad en los ecosistemas

Científicos encuentran reglas universales para la estabilidad de una red alimenticia.

Con ayuda de modelos de computadora, científicos de Alemania, Austria y los Estados Unidos han descubierto reglas fundamentales que determinan la estabilidad de los ecosistemas. Los hallazgos, publicados en la edición de esta semana de Science (6 de Agosto del 2009), concluyen que la estabilidad de una red alimenticia es mayor cuando una mayor diversidad de vínculos depredador-presa conectan altos e intermedios níveles tróficos. Los cálculos también revelan que pequeños ecosistemas siguen diferentes reglas a lo largo de los ecosistemas: diferencias en la fortaleza de los vínculos depredador-presa incrementa la estabilidad de pequeñas redes,pero desetabilizan redes mayores.

Los ecosistemas naturales consisten en cadenas alimenticias entrelazadas, en las cuales animales individuales o especies de plantas actúan como depredadores o presas. Las redes alimenticias potenciales no sólo difieren por las especies que las componen, sino, además, por la variedad en su estabilidad. Las redes alimenticias observables son redes alimenticias estables con las relaciones entre sus especies restantes relativamente constantes durante largos períodos de tiempo.

El entendimiento de los sistemas complejos tales como las redes alimenticias presenta mayores retos para la ciencia. Ellso pueden ser examinados o por observación en su ambiente natural, o por simulaciones de computadora. Para lograr las simulaciones de computadora de tales sistemas, los científicos a menudo tienen que hacer asunciones que los simplifiquen, manteniendo el número de parámetros del sistema tan bajo como sea posible. Aún así, la demanda computacional de tales simulaciones es alta y su relevancia a menudo limitada.

Científicos del Max Planck Institute para la Física de Sistemas Compejos (MPIPKS) en Dresden, Alemania, han desarrollado un nuevo mñetodo que les permite analizar eficientemente el impacto de innumerables parámetro sobre sistemas complejos.

“Mediante el uso de un método llamado Modelamiento Generalizado, nosotros examinamos si una red alimenticia dada puede, en principio, ser estable, i.e., si sus especies pueden coexistir en el largo plazo,” dice Thilo Gross del MPIPKS. Los sistemas complejos pueden, de hecho, ser simulados y analizados bajo casi cualquier condición. “De este modo podemos estimar cuáles parámetros mantendrán al ecosistema estable y cuáles perturbaran su balance.” El método además puede ser usado para examinar otros sistemas complejos, tales como el metabolismo humano o la regulación de genes.

Generalistas en estabilizar, especialistas en desestabilizar

Aplicando este innovador enfoque de modelamiento junto con colegas en el International Institute for Applied System Analysis (IIASA) en Laxenburg, Austria, y la Universidad Princeton, Estados Unidos, los científicos tuvieron éxito descubriendo no sólo una, sino varias reglas universales en la dinámica de los ecosistemas.

La estabilidad de la red alimentaria es mayor cuando las especies en altos níveles tróficos se alimentan de múltiples especies de presas, y especies en intermedios níveles tróficos son alimento para múltiples especies de depredadores”, dice Ulf Dieckmann del IIASA

Los científicos además han identificado factores adicionales estabilizadores y desestabilizadores en los ecosistemas. Los ecosistemas con alta densidad de vínculos depredador-presa tieen menos probabilidades de ser estables, mientras que una fuerte dependencia de la depredación sobre la densidad de depredadores desestabiliza el sistema. Por otro lado, una fuerte dependencia de depredación sobre la densiad de presas tien un impact estabilizador sobre las redes alimenticias.

La diferencia entre pequeños y grandes sistemas

Otro hallazgo importante es que las redes alimenticias consistentes de sólo unas pocas especies se comportan cualitativamente distinto que redes consistentes de muchas especies. “Pequeños ecosistemas aparentemente siguen reglas distintas que grandes Sistemas”, dice Ulf Dieckmann. “Sistemas con pocas especies son más estables si hay fuertes interacciones entre algunas especies, pero sólo interacciones débiles entre otras. Para redes alimenticias con muchas especies, es cierto exactamente lo opuesto. Extremadamente fuertes o débiles vínculos depredador-presa en la naturaleza deben, por ende, ser para especies raras contenidas en una red alimenticia”, concluyó.

Trabajo Original:

Thilo Gross, Lars Rudolf, Simon A. Levin, Ulf Dieckmann
Generalized Models Reveal Stabilizing Factors in Food Webs
Science, August 6, 2009

Artículo original (en inglés) tomado del Max Planck Institute

Material Anexo (en inglés) tomado de la Revista Science

Escuchando a Jay W. Forrester... cambios estructurales y validación de los modelos

Adaptado de la lista de e-mail de la System Dynamics Society a partir de un e-mail de Jay W. Forrester

...La validación de la estructura es clave para el éxito del desarrollo de los modelos. Sin embargo, nosotros no revisamos, para determinar, si una estructura de un modelo dado es estable en el horizonte de tiempo de interés...

JF: Un modelo es una hipótesis (una teoría) acerca de la estructura que, a propuesta de uno, está causando el comportamiento de interés. Los modelos son una teoría en el mismo sentido en que la Ley de Ohm es una teoría en electricidad, o la teoría de Einstein, o la Relatividad.
No hay pruebas de la validez general de cada teoría propuesta para representar el mundo real, uno sólo tiene confianza en lo razonable y útil de cada teoría en algún campo de aplicación. Para un modelo de Dinámica de Sistemas, parte de la teoría afirmada se relaciona con la dimensión tiempo y la dimensión espacio de aplicabilidad.

Por la dimensión espacio me refiero al grado en que los modelo se ajustan, dados parámetros adecuados a las situaciones específicas, a todos los miembros de la clase de sistemas a los cuales el sistema de interés pertenece; es el modelo genérico con amplias posibilidades de aplicabilicación a través de sistemas así como a través del tiempo.


...Se podría pensar que es difícil creer que los modelos de Dinámica de Sistemas son teorías, a menos que las estructuras de los aspectos que están siendo modelados sean estables...

JF: La duración de la estabilidad de la estructura está determinada por cuan profundo uno elige entrar en los procesos de toma de decisión. Permítame ilustrar con un ejemplo. En órdenes para mantener un inventario, hay una meta en cuanto a la cantidad adecuada de inventario; pero ¿cuál es esta meta?, ¿cómo está definida?, y ¿ sobre qué hotizonte de tiempo sería válida? En el corto plazo la meta podría ser mantener 1000 unidades de inventario, pero esto podría no ser sensible al crecimiento o caida de la demanda del producto. Entonces uno podría ir más lejos "detrás de bastidores" y decir que el inventario podría ser igual a cuatro semanas el valor de las ventas y,luego, el inventario podría crecer o disminuir con las ventas promedio en el largo plazo. Pero aún en el largo plazo ¿Por qué el inventario debería ser un número determinado de semanas de compra porque esto podría cambiar con el estado de la tecnología y con la velocidade de la idoneidad de las comunicaciones. Cuál es el objetivo más profundo? Tal vez sea para ser capaces de cubrir una determinada fracción, como 95%, de los pedidos de las existencias. Así, la historia de cumplimiento de pedidos puede ser invocada para moficicar el número de semanas de ventas a mantener.

El horizonte temporal es importante, pero este es incorporado como parte del proceso de modelamiento y como parte del supuesto dominio de utilidad del modelo.


...Se dice que la Dinámica de Sistemas no es efectiva en el tratamiento de problemas sociales, de los que la dinámica de las estructuras de los sistemas no son todavía predecibles...

JF: En un nivel suficientemente profundo, las estructuras sociales cambian lentamente, o no del todo. Todavía podemos extraer ideas relevantes de la conducta humana de los escritos de los antiguos griegos. Historias del apogeo y ocaso de las civilizaciones muestran repetidas dinámicas de crecimiento más allá del medio ambiente natural local y luego, un colapso. Las estructuras profundas de comportamiento humano sobreviven durante siglos para producir repetidos desastres. La cuestión aquí no proviene de la imposibilidad del modelado de hacer encajar un horizonte de tiempo deseado, sino más bien depende de las habilidades de la persona que hace el modelamiento y la exactitud de las afirmaciones acerca del dominio de la utilidad de un modelo en particular.