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modelo de ecosistema

Un diagrama estructural del modelo de ecosistema de plancton en mar abierto de Fasham , Ducklow y McKelvie (1990). [1]

Un modelo de ecosistema es una representación abstracta , generalmente matemática , de un sistema ecológico (que varía en escala desde una población individual hasta una comunidad ecológica o incluso un bioma completo ), que se estudia para comprender mejor el sistema real. [2]

Utilizando datos recopilados en el campo, se derivan relaciones ecológicas, como la relación entre la luz solar y la disponibilidad de agua y la tasa fotosintética , o entre las poblaciones de depredadores y presas , y se combinan para formar modelos de ecosistemas . Luego, estos sistemas modelo se estudian para hacer predicciones sobre la dinámica del sistema real. A menudo, el estudio de las imprecisiones del modelo (en comparación con las observaciones empíricas) conducirá a la generación de hipótesis sobre posibles relaciones ecológicas que aún no se conocen o no se comprenden bien. Los modelos permiten a los investigadores simular experimentos a gran escala que serían demasiado costosos o poco éticos para realizar en un ecosistema real. También permiten la simulación de procesos ecológicos durante períodos de tiempo muy largos (es decir, simular un proceso que en realidad lleva siglos puede realizarse en cuestión de minutos en un modelo informático). [3]

Los modelos de ecosistemas tienen aplicaciones en una amplia variedad de disciplinas, como la gestión de recursos naturales , [4] ecotoxicología y salud ambiental , [5] [6] agricultura , [7] y conservación de la vida silvestre . [8] Los modelos ecológicos incluso se han aplicado a la arqueología con distintos grados de éxito, por ejemplo, combinándolos con modelos arqueológicos para explicar la diversidad y movilidad de las herramientas de piedra. [9]

Tipos de modelos

Hay dos tipos principales de modelos ecológicos, que generalmente se aplican a diferentes tipos de problemas: (1) modelos analíticos y (2) modelos de simulación / computacionales . Los modelos analíticos suelen ser sistemas relativamente simples (a menudo lineales), que pueden describirse con precisión mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas cuyo comportamiento es bien conocido. Los modelos de simulación, por otro lado, utilizan técnicas numéricas para resolver problemas cuyas soluciones analíticas son poco prácticas o imposibles. Los modelos de simulación tienden a usarse más ampliamente y generalmente se consideran más realistas desde el punto de vista ecológico, mientras que los modelos analíticos se valoran por su elegancia matemática y poder explicativo. [10] [11] [12] Ecopath es un potente sistema de software que utiliza métodos computacionales y de simulación para modelar ecosistemas marinos . Es ampliamente utilizado por científicos marinos y pesqueros como herramienta para modelar y visualizar las complejas relaciones que existen en los ecosistemas marinos del mundo real. [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19]

Diseño de modelo

Diagrama del modelo Silver Springs (Odum, 1971). Nótese la agregación en grupos funcionales como "herbívoros" o "descomponedores". [20]

El proceso de diseño de modelos comienza con una especificación del problema a resolver y los objetivos del modelo. [21]

Los sistemas ecológicos están compuestos por una enorme cantidad de factores bióticos y abióticos que interactúan entre sí de maneras que a menudo son impredecibles o tan complejas que resultan imposibles de incorporar en un modelo computable. Debido a esta complejidad , los modelos de ecosistemas generalmente simplifican los sistemas que estudian a un número limitado de componentes que se comprenden bien y se consideran relevantes para el problema que el modelo pretende resolver. [22] [23]

El proceso de simplificación normalmente reduce un ecosistema a una pequeña cantidad de variables de estado y funciones matemáticas que describen la naturaleza de las relaciones entre ellas. [24] El número de componentes del ecosistema que se incorporan al modelo se limita agregando procesos y entidades similares en grupos funcionales que se tratan como una unidad. [25] [26]

Después de establecer los componentes a modelar y las relaciones entre ellos, otro factor importante en la estructura del modelo de ecosistema es la representación del espacio utilizado. Históricamente, los modelos a menudo han ignorado la confusa cuestión del espacio. Sin embargo, para muchos problemas ecológicos, la dinámica espacial es una parte importante del problema, ya que diferentes entornos espaciales conducen a resultados muy diferentes. Los modelos espacialmente explícitos (también llamados modelos "distribuidos espacialmente" o de "paisaje") intentan incorporar un entorno espacial heterogéneo al modelo. [27] [28] [29] Un modelo espacial es aquel que tiene una o más variables de estado que son función del espacio, o pueden estar relacionadas con otras variables espaciales. [30]

Validación

Después de la construcción, los modelos se validan para garantizar que los resultados sean aceptablemente precisos o realistas. Un método consiste en probar el modelo con múltiples conjuntos de datos que sean independientes del sistema real que se está estudiando. Esto es importante ya que ciertas entradas pueden hacer que un modelo defectuoso genere resultados correctos. Otro método de validación es comparar los resultados del modelo con los datos recopilados a partir de observaciones de campo. Los investigadores frecuentemente especifican de antemano cuánta disparidad están dispuestos a aceptar entre los parámetros generados por un modelo y los calculados a partir de datos de campo. [31] [32] [33] [34] [35]

Ejemplos

Las ecuaciones de Lotka-Volterra

Una serie de tiempo de muestra del modelo Lotka-Volterra . Tenga en cuenta que las dos poblaciones exhiben un comportamiento cíclico y que el ciclo del depredador va por detrás del de la presa.

Uno de los modelos ecológicos más antiguos [36] y más conocidos es el modelo depredador-presa de Alfred J. Lotka (1925) [37] y Vito Volterra (1926). [38] Este modelo toma la forma de un par de ecuaciones diferenciales ordinarias , una que representa una especie de presa y la otra a su depredador.

dónde,

Volterra ideó originalmente el modelo para explicar las fluctuaciones en las poblaciones de peces y tiburones observadas en el Mar Adriático después de la Primera Guerra Mundial (cuando se restringió la pesca ). Sin embargo, posteriormente las ecuaciones se han aplicado de forma más general. [39] Aunque simples, ilustran algunas de las características más destacadas de los modelos ecológicos: las poblaciones biológicas modeladas experimentan crecimiento , interactúan con otras poblaciones (ya sea como depredadores, presas o competidores ) y sufren mortalidad . [ cita necesaria ]

Una alternativa simple y creíble al modelo depredador-presa de Lotka-Volterra y sus generalizaciones comunes dependientes de la presa es el modelo dependiente de la proporción o modelo de Arditi-Ginzburg . [40] Los dos son los extremos del espectro de modelos de interferencia de depredadores. Según los autores de la visión alternativa, los datos muestran que las verdaderas interacciones en la naturaleza están tan lejos del extremo de Lotka-Volterra en el espectro de interferencia que el modelo puede simplemente descartarse como erróneo. Están mucho más cerca del extremo dependiente de la relación, por lo que si se necesita un modelo simple se puede utilizar el modelo de Arditi-Ginzburg como primera aproximación. [41]

Otros

El ecólogo teórico Robert Ulanowicz ha utilizado herramientas de la teoría de la información para describir la estructura de los ecosistemas, enfatizando la información mutua (correlaciones) en los sistemas estudiados. Basándose en esta metodología y en observaciones previas de ecosistemas complejos, Ulanowicz describe enfoques para determinar los niveles de estrés en los ecosistemas y predecir las reacciones del sistema ante tipos definidos de alteración en sus entornos (como el aumento o la reducción del flujo de energía y la eutrofización . [42]

El Juego de la Vida de Conway y sus variaciones modelan ecosistemas donde la proximidad de los miembros de una población son factores en el crecimiento de la población.

Ver también

Referencias

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  3. ^ Hall y día, 1990: págs.13-14
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Otras lecturas

enlaces externos