물리 과학자들은 행성의 궤도, 날씨 시스템, 강의 소용돌이 치는 에디에서 혼란의 현상을 찾는 것 같습니다. 거의 30 년 동안 생태 학자들은 살아있는 세계의 혼란을 비교하여 놀랍게도 드문 것으로 간주했습니다. 그러나 새로운 분석은 혼란이 연구자들이 생각한 것보다 생태계에서 훨씬 더 널리 퍼져 있음을 보여줍니다.
타냐 로저스 (Tanya Rogers)는 예상치 못한 것을 발견했을 때 생태계의 혼돈에 대한 최근 연구를 위해 과학 문헌을 되돌아보고 있었다. 캘리포니아 대학교 (University of California)의 산타 크루즈 (Santa Cruz)의 연구 생태학자인 로저스 (Rogers)는“놀랍습니다. “좋아요,‘아무도 믿지 못해요.’
그래서 그녀는 스스로하기로 결정했습니다. Rogers와 그녀의 동료들은 170 개 이상의 시간 의존적 생태계 데이터를 분석 한 결과, 혼돈이 3 분의 1에 존재한다는 것을 발견했습니다. 또한 플랑크톤, 곤충 및 조류와 같은 특정 유기체 그룹의 유기체 그룹은 늑대와 새와 같은 큰 유기체보다 혼란에 처한 경향이 있음을 발견했습니다.
산타 크루즈 (Santa Cruz)의 진화 생태 학자이자 연구의 공동 저자 인 스테판 뭉크 (Stephan Munch)는“이것은 실제로 문학에 전혀 없었습니다. 그들의 결과는 취약한 종을 보호하기 위해 보존 정책을위한 안내서로 더 복잡한 인구 모델을 구축 할 수 있고 필요하다는 것을 시사합니다.
.19 세기에 생태학이 공식 과학으로 처음 인식되었을 때, 자연은 인터 로킹 기어가 구동되는 기계식 시계와 같이 단순하고 쉽게 이해되는 규칙을 따른다는 것이 널리 퍼져 있습니다. 과학자들이 올바른 변수를 측정 할 수 있다면 결과를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 더 많은 비가 사과 수확을 의미합니다.
실제로 혼란 때문에“세상은 훨씬 더 많은 사람들이 있습니다. 혼돈은 시간이 지남에 따라 예측 가능성을 반영합니다. 시스템은 오랜 시간이지 나면서 거의 변동이 예측할 수없는 경우 무작위로 변하는 경우 안정적이라고합니다. 그러나 사건에 대한 비선형 응답으로 지배되는 혼란스러운 시스템은 단기간에 걸쳐 예측할 수 있지만 점점 더 극적인 변화가있을 수 있습니다.
Rogers는“우리는 종종 혼란스러운 시스템의 예로 날씨를 제공합니다. 열린 바다 위의 여름 바람은 아마도 내일의 예측에 영향을 미치지 않을 것이지만, 올바른 조건에서는 이론적으로 허리케인 쟁기를 몇 주 안에 카리브해에 보낼 수 있습니다.
.생태 학자들은 수학적 생물 학자 Robert May가 물류지도라는 혁신적인 도구를 개발했을 때 1970 년대에 혼돈의 개념으로 유혹을 시작했습니다. 이 분기 다이어그램 (때로는 외관으로 인해 거미줄 플롯이라고도 함)은 혼돈이 시간이 지남에 따라 혼란이 단순한 인구 성장 및 기타 시스템의 모델에 어떻게 들어가는지를 보여줍니다. 유기체의 생존은 날씨와 같은 혼란스러운 힘에 의해 크게 영향을 받기 때문에 생태 학자들은 본질적으로 종 개체군이 종종 혼란스럽게 상승하고 떨어질 것이라고 가정했다. 이론적 생태 학자들이 연어와 같은 유기체의 인구 변동과 빨간 조류를 유발하는 조류에서 인구 변동을 설명하려고 노력하면서 물류지도는 현장에서 빠르게 어디에나있게되었다.
.90 년대 초, 생태 학자들은 종 개체군에 대한 충분한 시계열 데이터 세트와 이러한 아이디어를 테스트하기에 충분한 컴퓨팅 능력을 축적했습니다. 한 가지 문제가있었습니다. 혼란은 거기에 없었던 것 같습니다. 검사 된 인구의 약 10%만이 혼란 적으로 변하는 것처럼 보였다. 나머지는 안정적으로 순환하거나 무작위로 변동했습니다. 생태계 혼란의 이론은 1990 년대 중반까지 과학적 방식에서 벗어났습니다.
그러나 Rogers, Munch 및 Santa Cruz 수학자 동료 인 Bethany Johnson의 새로운 결과는 나이가 많은 작업이 혼란이 숨어있는 곳을 놓쳤다 고 제안합니다. 혼돈을 감지하기 위해 초기 연구는 단일 차원의 모델을 사용하여 시간이 지남에 따라 한 종의 인구 크기를 사용했습니다. 그들은 온도, 햇빛, 강우 및 인구에 영향을 줄 수있는 다른 종과의 상호 작용과 같은 지저분한 실제 요인의 해당 변화를 고려하지 않았습니다. 그들의 1 차원 모델은 인구가 어떻게 바뀌 었는지 포착했지만 왜 변화했는지는 아닙니다.
그러나 Rogers와 Munch는“보다 현명한 방식으로 [혼돈]을 찾고 갔다”고 연구에 참여하지 않은 미시간 대학의 생태학 및 진화 생물학 교수 인 Aaron King은 말했다. 세 가지 복잡한 알고리즘을 사용하여 172 개의 시계열의 다른 유기체 인구를 단지 6 차원의 모델로 분석하여 지정되지 않은 환경 요인의 잠재적 영향을위한 공간을 남겼습니다. 이런 식으로, 그들은 눈에 띄지 않는 혼란 패턴이 모집단 교대의 1 차원 표현에 포함될 수 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 더 많은 강우량이 혼란스럽게 인구 증가 또는 감소와 관련이있을 수 있지만 몇 년의 지연 후에 만
Rogers, Johnson 및 Munch 종의 약 34%에 대한 인구 데이터에서, 비선형 상호 작용의 서명이 실제로 존재했으며, 이는 이전에 발견 된 것보다 훨씬 더 혼란 스러웠다. 대부분의 데이터 세트에서, 종의 집단 변화는 처음에는 혼란스러워 보이지 않았지만 숫자와 근본적인 요인의 관계는 있었다. 그들은 어떤 환경 요인이 혼돈에 책임이 있는지 정확하게 말할 수 없었지만, 그들이 무엇이든지 지문은 데이터에 관한 것입니다.
연구원들은 또한 유기체의 신체 크기와 인구 역학이 얼마나 혼란스러워하는지 사이의 역 관계를 밝혀 냈습니다. 이것은 생성 시간의 차이로 인한 것일 수 있으며, 외부 변수에 더 자주 영향을받는 작은 유기체가 더 자주 더 자주 발생하기 때문일 수 있습니다. 예를 들어, 약 15 시간의 세대를 가진 규조류 인구는 거의 5 년 동안 세대의 늑대 팩보다 훨씬 더 혼란을 나타냅니다.
그러나 이것이 반드시 늑대 인구가 본질적으로 안정적이라는 것을 의미하지는 않습니다. Munch는“한 가지 가능성은 우리가 그것을 볼 수있는 충분한 시간을 거슬러 올라갈 수있는 데이터가 충분하지 않기 때문에 혼란을 보지 못할 것입니다. 사실, 그와 로저스는 데이터의 제약으로 인해 생태계에 기본 혼란이 얼마나 많은지를 과소 평가하고 있다고 의심합니다.
Sugihara는 새로운 결과가 보존에 중요 할 것이라고 생각합니다. 혼돈의 올바른 요소를 가진 개선 된 모델은 예를 들어 독성 조류 꽃을 예측하거나 남획을 방지하기 위해 어업 개체군을 추적하는 데 더 나은 작업을 수행 할 수 있습니다. 혼돈을 고려하면 연구원과 보존 관리자가 인구 규모를 의미있게 예측할 수있는 것이 얼마나 멀리 떨어져 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. "저는 문제가 사람들의 마음에있는 것이 유용하다고 생각합니다."
그러나 그와 왕은이 혼란 의식 모델에 너무 많은 믿음을 두지 않도록주의를 기울입니다. 킹은“혼돈의 고전적인 개념은 근본적으로 고정적인 개념이다. 그러나 기후 변화가 진행됨에 따라 대부분의 실제 생태계는 단기적으로도 점점 더 불안 해지고 있습니다. 많은 차원을 고려하더라도 과학자들은이 끊임없이 변화하는 기준을 의식해야 할 것입니다.
그럼에도 불구하고 혼돈을 고려하는 것은보다 정확한 모델링을위한 중요한 단계입니다. Munch는“이것은 정말 흥미 진진하다고 생각합니다. "그것은 우리가 현재 생태 역학에 대해 생각하는 방식에 반하는 것입니다."
