Ein inverses Modell für Nahrungsnetze und Ökosystemstabilität

In einer neuen Studie veröffentlicht in der Verfahren der Nationalen Akademie der WissenschaftenDie Autoren Gabriel Gellner und Kevin McCann von der University of Guelph und der externe SFI-Professor Alan Hastings (UC Davis) kehren einen klassischen Ansatz zur Modellierung von Nahrungsnetzen um. Anstatt zu versuchen, stabile, komplexe Ökosysteme mithilfe vereinfachter Darstellungen von Arteninteraktionen nachzubilden, geht die neuartige inverse Methode der Autoren davon aus, dass die Ökosysteme existieren, und arbeitet rückwärts, um Nahrungsnetze zu charakterisieren, die diese Annahme unterstützen.

Ihre Arbeit stellt einen bedeutenden Schritt zur Beantwortung einer grundlegenden ökologischen Frage dar, nämlich wie Biodiversität die Stabilität von Ökosystemen fördert. Die Ergebnisse bieten Einblicke in die Art und Weise, wie die Natur auf zunehmende anthropogene Störungen reagieren könnte.

„Anstatt mit dem zu beginnen, was schwer zu messen ist – wie Arten sich gegenseitig beeinflussen – beginnen wir damit, wie viele es von jeder Art gibt und finden heraus, wie sie auf eine Weise interagieren, die ihr Zusammenleben erklärt“, sagt Hastings.

Die Ökosysteme der Erde weisen eine überraschend stabile Dynamik auf, doch Versuche, diese Stabilität zu verstehen, stellen Ökologen seit Generationen vor ein Rätsel. Lord Robert May, ehemaliger Vorsitzender des SFI Science Board, stützte sich bei der Einführung der Gemeinschaftsmatrix auf die Wirtschaftstheorie, ein mathematisches Werkzeug zur Beschreibung der Beziehungen zwischen Arten in einem Ökosystem.

Die Matrix nutzt Arteninteraktionen als Grundlage, um die Rolle von Vielfalt und Komplexität für die Stabilität von Ökosystemen zu erklären. Der Ansatz ist nützlich, da er alle Interaktionen im Nahrungsnetz berücksichtigt. es greift zu kurz, da dies zu vereinfachte Annahmen darüber erfordert, wie Organismen zueinander in Beziehung stehen. Viele auf dieser Technik basierende Modelle zeigen, dass die Stabilität mit zunehmender Artenvielfalt abnimmt, was im Widerspruch zu beobachtbaren stabilen Ökosystemen steht.

Aber zu verstehen, wie große komplexe Ökosysteme bestehen bleiben, ist eine entscheidende Frage. Wenn wir die Mechanismen zur Stabilisierung von Ökosystemen nicht verstehen, können wir sie angesichts des immer größer werdenden Chaos wie Unwettern, grassierenden Waldbränden oder grassierenden invasiven Arten nicht bewahren.

Der inverse Ansatz ist erfolgreich, da er biologische Einschränkungen in das Modell einbezieht. Eine Machbarkeitsbeschränkung schreibt vor, dass nur reale Interaktionen im Modell dargestellt werden. Darüber hinaus legt eine energetische Beschränkung fest, dass eine Mahlzeit nicht mehr Energie liefern kann, als die Jagd erfordert, da in einer Nahrungskette nur 10–20 % der Energie einer Ressource an den Verbraucher übertragen werden.

„Wir sehen viele verschiedene Ökosysteme auf der Welt“, sagt Hastings. „Wir haben gezeigt, dass wir große, vielfältige Ökosysteme simulieren und verstehen können, warum sie stabil sind, wenn man die richtigen biologischen Informationen in das Modell einfügt.“

Die Autoren betonen, dass der inverse Ansatz große theoretische Vorteile gegenüber Mays klassischem Ansatz bietet, der vor mehr als 40 Jahren eingeführt wurde. „Während Robert Mays Ansatz mit einem statistischen Universum operierte … hat der umgekehrte Ansatz die neuartige Eigenschaft, dass er es uns ermöglicht, nur die Sammlung von Netzen zu betrachten, die realistischen realisierbaren Lösungen entsprechen.“

Mays Gemeinschaftsmatrix katalysierte die ökologische Theorie fast ein halbes Jahrhundert lang. So wie May sich auf die Wirtschaftswissenschaften stützte, um die Beziehungen zwischen Diversität und Stabilität neu zu überdenken, ließen sich Hastings und seine Co-Autoren von jüngsten Bemühungen in der Genomik inspirieren. Die Autoren glauben, dass ihr umgekehrter Ansatz ebenfalls „reich an Potenzial für theoretische Fortschritte“ ist.