Predecir el colapso de las redes entre especies ayuda a combatirlo
En las comunidades mutualistas, las diferentes especies obtienen beneficio de su interacción. / Roger Vila
El cambio global podría afectar a las redes simbióticas creadas entre las plantas y sus polinizadores, que están en la base de la diversidad biológica. Un equipo de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha encontrado el modo de prever el punto de no retorno de este proceso y tomar medidas para evitarlo.
Para los investigadores, los indicadores de estos cambios son el incremento de la varianza y de la autocorrelación de series temporales de biomasas de especies. Añaden que los ecosistemas responden a estos cambios de manera abrupta, no gradual. El trabajo se ha publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
“Es muy importante tener capacidad para predecir cuándo está el sistema al borde de una transición hacia otro estado. Es relativamente sencillo revertir las consecuencias del cambio global antes de cruzar este umbral pero una vez que se cruza es muy complejo hacerlo”, explica el investigador del CSIC Jordi Bascompte, de la Estación Biológica de Doñana.
Los investigadores han estudiado 79 comunidades mutualistas, en las que las diferentes especies obtienen beneficio de la interacción mutua. La polinización de los campos agrícolas es uno de los ejemplos de redes que se ven afectadas por el cambio global, según Bascompte.
El equipo de investigadores plantea como siguiente paso extender esta teoría de predicción a otras redes complejas como las que describen sistemas de regulación genética o sistemas sociales, “ya que podría permitir que se tomen medidas antes de superar el umbral hacia el colapso” concluye el investigador.
FUENTE: Sinc
Últimas publicaciones
Esta investigación, liderada por la Estación Biológica de Doñana y realizada con mosquitos silvestres del sur de España, aporta nuevas claves sobre los factores que pueden influir en la capacidad de estos insectos para transmitir patógenos.
Investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería Mecatrónica y Sistemas Ciberfísicos de la Universidad de Málaga (IMECH.UMA) han desarrollado un nuevo enfoque de inteligencia artificial que permite a los robots aprender no solo qué decisión tomar, sino también cuándo tomarla, incorporando el tiempo como un factor esencial en su proceso de aprendizaje.
Sigue leyendo
Un nuevo estudio de la Universidad de Granada analiza las consecuencias a largo plazo de la restricción del crecimiento extrauterino (EUGR), que afecta al 37% de los prematuros. Los investigadores han detectado posibles alteraciones estructurales cerebrales persistentes.
Sigue leyendo
