Manchetes de notícias sobre clima extremo, derretimento de calotas polares e espécies ameaçadas são lembretes diários de nosso ambiente em mudança. A profunda escala e intensidade desses desafios podem fazer com que nos perguntemos:"O que devemos fazer primeiro?" Pesquisadores recentemente desenvolveram fórmulas que ajudam a responder a essa pergunta, criando efetivamente um método para triagem de ecossistemas em declínio, medindo e comparando sua distância a pontos de inflexão.
Em pesquisa recém publicada em Nature Ecology &Evolution , uma equipe liderada por Jianxi Gao, professor assistente de ciência da computação no Rensselaer Polytechnic Institute, desenvolveu equações que permitem a comparação de distâncias a pontos de inflexão em vários sistemas mutualistas. Em outras palavras, pela primeira vez, ambientes diversos podem ser analisados ​​quanto ao quão perto eles estão de se tornarem completamente e, talvez, irrevogavelmente, mudados, e podem ser comparados com outros para determinar quais áreas precisam de intervenção com mais urgência.

Anteriormente, os cientistas podiam detectar sinais de alerta antecipados de que um sistema pode estar se aproximando de seu ponto de inflexão, mas não conseguiam atribuir um valor exato à distância de um sistema a seu ponto de inflexão. O valor pode definir a probabilidade de um sistema transferir para o estado indesejado do estado desejado, ou a facilidade com que um ponto de inflexão pode ser alcançado.

A equipe de Gao desenvolveu uma abordagem geral de redução de dimensão para simplificar os dados em sistemas complexos, permitindo medições precisas de distâncias a pontos de inflexão em diversos ecossistemas. A equipe também desenvolveu um fator de escala que posiciona a resiliência de diferentes sistemas na mesma escala para que possam ser comparados.

“Com tantos ecossistemas lutando contra os impactos das mudanças climáticas, ser capaz de transmitir quão pouco tempo nos resta para intervir antes que um ponto de inflexão seja alcançado é fundamental”, disse Curt Breneman, reitor da Rensselaer School of Science. "A mobilização não acontecerá sem um senso de urgência."

A equipe de Gao estudou 54 ambientes diferentes de todo o mundo e analisou os muitos fatores que controlam sua resiliência. A perda de espécies, invasões, atividades humanas e mudanças ambientais causam "perturbações" em um ecossistema, mas sua probabilidade de colapso é determinada pelas propriedades estruturais do ecossistema. Por exemplo, se algumas árvores forem cortadas em uma floresta densa, o impacto no ecossistema será mínimo porque novas árvores crescerão e o sistema se recuperará de volta ao seu estado anterior. No entanto, em uma área onde faltam árvores, a perda de algumas pode causar um impacto mais profundo e o sistema pode fazer a transição para um estado indesejado do qual é difícil recuperar. Em termos matemáticos, resiliência é a distância até o limite da bacia de atração.

"Por exemplo, se uma atração é a floresta e a outra é a savana, o sistema pode ou não ser transferido para a savana devido a muitos fatores", disse Gao. "A base de atração refere-se à região desses fatores dentro do espaço de alta dimensão. Onde está a região da floresta onde se você cruzar a fronteira, ela se transforma em savana? Se um sistema permanecer na fronteira, ele sempre se recuperará. Apenas quando cruzar algum valor, mudará para outro estado e não poderá se recuperar."

A equipe de Gao acredita que o método não pode ser usado apenas para determinar a resiliência de sistemas ecológicos, mas também sistemas biológicos, de engenharia e sociais. "A abordagem de redução de dimensão é muito geral e pode ser aplicada a diferentes tipos de sistemas", disse Gao. "É universal." Por exemplo, a equipe também mediu o ponto de inflexão dentro de uma rede de cadeia de suprimentos.

Em uma nota otimista, a pesquisa da equipe não está concluindo com pontos de inflexão. Eles também estão buscando um algoritmo de restauração para quando os sistemas falharem.

Gao foi acompanhado na pesquisa por Huixin Zhang e Weidong Zhang da Shanghai Jiao Tong University, Qi "Ryan" Wang da Northeastern University e Shlomo Havlin da Bar-Ilan University. + Explorar mais

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