Vom Aussterben bedroht "Tipping Points" vielleicht vorhersehbar

Tausende von Pflanzen und Tieren weltweit als bedroht oder gefährdet gelistet, aber der Point Of keine Return für diese abnehmenden Bevölkerung wurde unmöglich, vorherzusagen. Eine neue Studie schlägt vor, eine Möglichkeit zu bestimmen, wann Aussterben unvermeidlich wird.

Wenn die Erkenntnisse aus einem Laborexperiment anwendbar in der Natur nachweisen, sie könnten helfen, Ökologen eingreifen, um Arten zu retten, bevor es zu spät ist, sagen Forscher. Im Moment ist die Studie der erste Schritt auf dem Weg eine mathematische Theorie in der realen Welt, wo verschwinden bedrohte Arten mit einer Rate, die von 10 bis 100 Mal die so genannte Hintergrund Aussterberate reichen kann. [Lesen Sie "Mass Extinction Bedrohung: Erde am Rande des riesigen Reset-Knopf?"]

Statistischen Vorboten

Wenn Ökologen den Rückgang der Arten (eine Computersimulation der möglichen) modellieren, sie sehen, Kipp-Punkte – Sätze von Umständen, die vom Aussterben bedroht alle, aber sicher zu gehen.

Bis heute hat die mathematischer Modellierung ein paar statistische Vorboten der Kipp-Punkte ergeben. Kurz bevor ein System der Point Of keine Return erreicht, geht es durch eine Phase, genannt "kritisch zu verlangsamen." Diese Phase ist das statistische Äquivalent das Bauchgefühl Recht können auftreten, bevor eine Kanu umkippt oder eine Achterbahn einen Sprung macht: das System kann nicht mehr von Störungen in der Umgebung (wie Ihre Last-Minute Versuch, das Kanu auszugleichen) wiederhergestellt, sodass eine dramatische Veränderung bevorsteht.

In der Natur diese Störungen möglicherweise kleine Veränderungen in Temperatur und Niederschlag oder einfach normale Schwankungen wie viele Nachkommen einer Art produziert.

"Die Fähigkeit des Systems zur Reaktion auf Störungen, um diese kleinen stößt vermindert ist," sagte Studie Forscher John Drake, ein Ökologe an der Universität von Georgia, LiveScience. "So viele kleine Stupser sammeln, und zwar nennen wir kritische verlangsamt."

Um herauszufinden, wenn kritische Verlangsamung Aussterben in realen Ökosystemen vorhersagen kann, Drake und Blaine Griffen von der University of South Carolina Millimeter langen Krustentiere genannt Wasserflöhe verwendet. Die winzigen Algenfresser wurden in zwei Gruppen aufgeteilt und gefüttert, bis ihre Bevölkerung stabilisiert. Nach etwa 150 Tagen hielten die Forscher Fütterung einer der Gruppen.

Es überrascht nicht, kämpfte die Hungernden Wasserflöhe zu überleben. Tagsüber 416 lebten alle in ihrer Gruppe ausgestorben. Durch die Analyse der Populationsschwankungen als die Wasserflöhe rutschte in Richtung Aussterben, fanden die Forscher heraus, dass kritische Verlangsamung auftreten. In der Tat zeigte die statistische Warnzeichen des Aussterbens bis acht Generationen oder 110 Tage, bevor die letzten Wasserflöhe kamen ums Leben.

Vom Labor zur Feld

Die Laborergebnisse zum Feld zu übersetzen dürfte schwierig sein. Natürliche Systeme sind sehr viel komplexer als eine begrenzte Anzahl von Wasserflöhe in einer kontrollierten Laborumgebung. Und sorgfältige Überwachung und Analyse werden müssen um die Daten abzurufen, die verwendet werden könnte, um vorherzusagen, vom Aussterben bedroht.

Auch wenn Aussterben vorausgesagt werden kann, müssten Ökologen herausfinden, wie man das Problem in vielen verschiedenen Ökosystemen rückgängig zu machen.

"Viel anlagenspezifische Kenntnisse wird benötigt, um diese Dinge in irgendeiner Art von realen Umgebung gelten", sagte Ökologe Stephen Carpenter, der Direktor des Zentrums für Limnologie an der Universität von Wisconsin. "Das ist keine Kritik, es sagt nur, dass wir noch viel Arbeit zu tun haben."

Die Tatsache, dass Drake und Griffen die statistische Vorläufer zum Aussterben in lebenden Organismen nachweisen konnten "Dynamik der Idee bei der Replikation der Ergebnisse auf dem Gebiet hinzufügt", sagte Zimmermann, der nicht an der Studie beteiligt war.

Drake ist einverstanden.

"Unser Beitrag war experimentell kritische verlangsamt sich in einer biologischen Population zeigen", sagte er. "Jetzt bleibt um zu sehen, ob wir das skalieren können, bis hin zu Anwendungen in der Natur."