Forscher entwickeln Gleichungen, um Wendepunkte der am stärksten gefährdeten Ökosysteme unserer Erde vorherzusagen und zu vergleichen

Schlagzeilen über extremes Wetter, schmelzende Eiskappen und bedrohte Arten sind tägliche Erinnerungen an unsere sich verändernde Umwelt. Das Ausmaß und die Intensität dieser Herausforderungen mögen einen fragen lassen: „Was sollten wir zuerst tun?“ Forscher haben kürzlich Formeln entwickelt, die bei der Beantwortung dieser Frage helfen und effektiv eine Methode zur Triage schrumpfender Ökosysteme schaffen, indem sie ihre Entfernung zu Kipppunkten messen und vergleichen.

In Forschung gerade veröffentlicht in Naturökologie & Evolution, ein Team unter der Leitung von Jianxi Gao, Assistenzprofessor für Informatik am Rensselaer Polytechnic Institute, entwickelte Gleichungen, die den Vergleich von Entfernungen zu Kipppunkten über verschiedene Gegenseitigkeitssysteme hinweg ermöglichen. Anders ausgedrückt: Erstmals können unterschiedliche Umwelten daraufhin analysiert werden, wie nahe sie einer vollständigen und vielleicht unwiderruflichen Veränderung sind, und sie können mit anderen verglichen werden, um festzustellen, in welchen Bereichen am dringendsten eingegriffen werden muss.

Zuvor konnten Wissenschaftler Frühwarnsignale erkennen, dass sich ein System seinem Kipppunkt nähert, aber sie waren nicht in der Lage, der Entfernung eines Systems von seinem Kipppunkt einen genauen Wert zuzuordnen. Der Wert könnte die Wahrscheinlichkeit definieren, dass ein System aus dem gewünschten Zustand in den unerwünschten Zustand übergeht, oder wie leicht ein Kipppunkt erreicht werden könnte.

Das Team von Gao entwickelte einen allgemeinen Ansatz zur Dimensionsreduktion, um die Daten in komplexen Systemen zu vereinfachen und genaue Messungen von Entfernungen zu Kipppunkten in verschiedenen Ökosystemen zu ermöglichen. Das Team entwickelte auch einen Skalierungsfaktor, der die Widerstandsfähigkeit verschiedener Systeme auf der gleichen Skala positioniert, damit sie verglichen werden können.

„Bei so vielen Ökosystemen, die unter den Auswirkungen des Klimawandels zu kämpfen haben, ist es entscheidend, zu vermitteln, wie wenig Zeit uns bleibt, um einzugreifen, bevor ein Wendepunkt erreicht wird“, sagte Curt Breneman, Dekan der Rensselaer School of Science. „Die Mobilisierung wird nicht ohne ein Gefühl der Dringlichkeit erfolgen.“

Gaos Team untersuchte 54 verschiedene Umgebungen auf der ganzen Welt und analysierte die vielen Faktoren, die ihre Widerstandsfähigkeit steuern. Artenverlust, Invasionen, menschliche Aktivitäten und Umweltveränderungen verursachen alle „Störungen“ in einem Ökosystem, aber die Wahrscheinlichkeit eines Zusammenbruchs wird durch die strukturellen Eigenschaften des Ökosystems bestimmt. Wenn beispielsweise ein paar Bäume in einem dichten Wald gefällt werden, ist die Auswirkung auf das Ökosystem minimal, da neue Bäume wachsen und das System wieder in seinen vorherigen Zustand zurückkehrt. In einem Gebiet, in dem es an Bäumen mangelt, kann der Verlust einiger weniger tiefgreifendere Auswirkungen haben und das System kann in einen unerwünschten Zustand übergehen, aus dem es schwierig ist, sich zu erholen. Mathematisch ausgedrückt ist Resilienz der Abstand zur Grenze des Anziehungsbeckens.

„Wenn beispielsweise ein Anziehungspunkt der Wald und der andere die Savanne ist, kann das System aufgrund vieler Faktoren auf die Savanne übertragen werden oder auch nicht“, sagte Gao. „Die Anziehungsbasis bezieht sich auf die Region dieser Faktoren innerhalb des hochdimensionalen Raums. Wo ist die Waldregion, in der sich, wenn Sie die Grenze überschreiten, in Savanne verwandelt? Wenn ein System in der Grenze bleibt, wird es sich immer erholen. Nur Wenn es einen bestimmten Wert überschreitet, wechselt es in einen anderen Zustand und kann sich nicht erholen.

Gaos Team glaubt, dass die Methode nicht nur verwendet werden kann, um die Widerstandsfähigkeit von ökologischen Systemen zu bestimmen, sondern auch von biologischen, technischen und sozialen Systemen. „Der Ansatz zur Dimensionsreduktion ist sehr allgemein und kann auf verschiedene Arten von Systemen angewendet werden“, sagte Gao. „Es ist universell.“ So hat das Team beispielsweise auch den Wendepunkt innerhalb eines Supply-Chain-Netzwerks gemessen.

Positiv anzumerken ist, dass die Forschung des Teams nicht mit Wendepunkten endet. Sie verfolgen auch einen Wiederherstellungsalgorithmus für den Fall, dass Systeme ausfallen.

Gao wurde in der Forschung von Huixin Zhang und Weidong Zhang von der Shanghai Jiao Tong University, Qi „Ryan“ Wang von der Northeastern University und Shlomo Havlin von der Bar-Ilan University unterstützt.