Un bosque parece un semillero de aleatoriedad, con árboles y plantas esparcidos en una diversidad salvaje y caprichosa. Pero las apariencias pueden engañar, dice un trío de investigadores de la complejidad del Instituto Santa Fe SFI. Debajo de ese aparente desorden se esconden regularidades extraordinarias, gobernado por los mecanismos biológicos que impulsan las fuerzas universales de crecimiento, muerte y competencia.
En un artículo publicado el 9 de abril en la revista PNAS , el grupo SFI, dirigido por el becario postdoctoral del programa y ahora el científico postdoctoral de Complexity Science Hub Vienna, Eddie Lee, describe un nuevo marco que puede reproducir esos patrones espaciales y temporales que surgen en lugares y espacios donde las plantas crecen juntas.y herramientas estadísticas para conectar los principios metabólicos, que controlan cómo un organismo individual vive y prospera, con las diversas disposiciones de árboles, arbustos y otra vegetación que se observa fácilmente en paisajes, bosques y más allá.
"Este artículo es muy útil para mostrar cómo las cosas que parecen arbitrarias y caprichosas pueden, de hecho, entenderse dentro de un marco matemático", dice el profesor Distinguido Shannan de SFI y ex presidente Geoffrey West, quien colaboró con Lee y Chris Kempes, profesor de SFI, en el modelo.
Los científicos han buscado durante mucho tiempo leyes matemáticas que conecten los patrones similares que surgen a grandes y pequeñas escalas de existencia. "Si miras la estructura microscópica de la vida multicelular, ves que se desarrollan muchos de los mismos patrones", dice Lee.La tasa metabólica de un organismo sigue una ley de escala de potencia con su masa, por ejemplo. Los intentos anteriores de establecer tales leyes matemáticas para el ensamblaje de plantas en un bosque han sido una fuente de vociferante debate.
En un trabajo anterior, West y otros han desarrollado modelos que comienzan con las limitaciones metabólicas en un solo árbol optimizado para hacer predicciones sobre los patrones que podrían surgir en una comunidad de tales árboles. El modelo mostró con precisión cómo características como la tasa de crecimiento o el doselel tamaño puede cambiar con el tamaño de la planta, y cómo esas características pueden afectar la competencia con otros organismos o cambiar la estructura de todo el bosque.
Kempes dice que este modelo idealizado allanó el camino para conectar principios biológicos como el metabolismo con patrones matemáticos a nivel macro, pero con el tiempo los investigadores comenzaron a enfocarse en cómo las situaciones del mundo real difieren en detalle de ese modelo. No todos los árboles o poblacionessigue las reglas óptimas, lo que lleva a investigadores como Lee a investigar nuevas formas de generalizar los principios básicos.
"¿Qué sucede cuando esa ley para escalar se desvía para especies individuales o para diferentes contextos? ¿Cómo funciona eso?", Dice Kempes. "¿Cómo encajan todas esas cosas?".
El nuevo modelo amplía las ideas esenciales de trabajos anteriores sobre cómo configurar un modelo informado por los principios biológicos de crecimiento, muerte y competencia de recursos, pero también permite al usuario generalizar esas ideas a una amplia gama de especies y situaciones, dice Kempes. Un usuario puede relajar ciertas suposiciones sobre las alometrías de los árboles relaciones entre el tamaño y la forma o incorporar ideas sobre cómo los árboles interactúan con otros organismos, como las termitas.
Al girar estas "perillas" en la simulación, dice Lee, los investigadores pueden reproducir más de cerca las diversas formas en que los bosques divergen del modelo idealizado. También pueden conectar claramente los principios biológicos a nivel del organismo con la forma en que se desarrolla la estructura del bosqueen escalas más grandes.
West dice que el nuevo enfoque no solo revelará leyes de escala que antes habían pasado desapercibidas, sino que también arrojará luz sobre nuevas áreas de investigación ". Una de las mejores cosas de tener un modelo analítico de este tipo es que apunta a dóndefaltan datos, o donde los datos son deficientes ", dice," y el tipo de cosas que la gente debería medir ".
El modelo también muestra cómo un enfoque inspirado en la física, que a menudo se centra en situaciones idealizadas, puede contribuir a los avances en la comprensión de la complejidad biológica. "Existe esta maravillosa interacción entre los campos", dice West.
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Materiales proporcionado por Instituto Santa Fe . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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