Les scientifiques peuvent désormais prédire et comparer les points de basculement afin que les ressources puissent être dirigées là où elles sont le plus urgentes
Les gros titres sur les conditions météorologiques extrêmes, la fonte des calottes glaciaires et les espèces menacées nous rappellent quotidiennement l’évolution de notre environnement. L’ampleur et l’intensité profondes de ces défis peuvent amener à se demander : « Que devons-nous faire en premier ? » Les chercheurs ont récemment développé des formules qui aident à répondre à cette question, créant efficacement une méthode pour trier les écosystèmes en déclin en mesurant et en comparant leur distance aux points de basculement.
Dans une recherche qui vient d’être publiée dans Écologie de la nature et évolution, une équipe dirigée par Jianxi Gao, professeur adjoint d’informatique au Rensselaer Polytechnic Institute, a développé des équations permettant de comparer les distances aux points de basculement dans divers systèmes mutualistes. En d’autres termes, pour la première fois, divers environnements peuvent être analysés quant à leur degré de changement complet et, peut-être, irrévocable, et ils peuvent être comparés à d’autres pour déterminer les domaines nécessitant une intervention la plus urgente.
Auparavant, les scientifiques pouvaient détecter des signaux d’alerte précoce indiquant qu’un système approchait de son point de basculement, mais ils étaient incapables d’attribuer une valeur exacte à la distance entre un système et son point de basculement. La valeur pourrait définir la probabilité qu’un système passe de l’état souhaité à l’état indésirable, ou la facilité avec laquelle un point de basculement pourrait être atteint.
L’équipe de Gao a développé une approche générale de réduction de dimension pour simplifier les données dans des systèmes complexes, permettant des mesures précises des distances aux points de basculement dans divers écosystèmes. L’équipe a également développé un facteur d’échelle qui positionne la résilience de différents systèmes sur la même échelle afin qu’ils puissent être comparés.
« Avec tant d’écosystèmes aux prises avec les impacts du changement climatique, il est essentiel de pouvoir exprimer le peu de temps qu’il nous reste pour intervenir avant qu’un point de basculement ne soit atteint », a déclaré Curt Breneman, doyen de la Rensselaer School of Science. « La mobilisation ne se fera pas sans un sentiment d’urgence. »
L’équipe de Gao a étudié 54 environnements différents du monde entier et analysé les nombreux facteurs qui contrôlent leur résilience. La perte d’espèces, les invasions, les activités humaines et les changements environnementaux provoquent tous des «perturbations» dans un écosystème, mais sa probabilité d’effondrement est déterminée par les propriétés structurelles de l’écosystème. Par exemple, si quelques arbres sont abattus dans une forêt épaisse, l’impact sur l’écosystème sera minime car de nouveaux arbres pousseront et le système retrouvera son état antérieur. Cependant, dans une zone où les arbres manquent, la perte de quelques-uns peut avoir un impact plus profond et le système peut passer à un état indésirable dont il est difficile de se remettre. En termes mathématiques, la résilience est la distance à la limite du bassin d’attraction.
« Par exemple, si un élément d’attraction est la forêt et l’autre la savane, le système peut ou non être transféré à la savane en raison de nombreux facteurs », a déclaré Gao. « La base d’attraction fait référence à la région de ces facteurs à l’intérieur de l’espace de grande dimension. Où est la région de forêt où si vous franchissez la frontière, elle se transforme en savane ? Si un système reste dans la frontière, il se rétablira toujours. Seulement lorsqu’il franchit une certaine valeur, il passe à un autre état et ne peut pas récupérer. »
L’équipe de Gao pense que la méthode ne peut pas seulement être utilisée pour déterminer la résilience des systèmes écologiques, mais aussi des systèmes biologiques, techniques et sociaux.
« L’approche de réduction de dimension est très générale et peut être appliquée à différents types de systèmes », a déclaré Gao. « C’est universel. »
L’équipe a également mesuré le point de basculement au sein d’un réseau de chaîne d’approvisionnement.
Sur une note optimiste, les recherches de l’équipe ne se concluent pas par des points de basculement. Ils poursuivent également un algorithme de restauration en cas de défaillance des systèmes.
Gao a été rejoint dans la recherche par Huixin Zhang et Weidong Zhang de l’Université Jiao Tong de Shanghai, Qi « Ryan » Wang de l’Université du Nord-Est et Shlomo Havlin de l’Université Bar-Ilan. Leur travail a été soutenu par le NSF CAREER Award.
Source de l’histoire :
Matériaux fourni par Institut polytechnique Rensselaer. Original écrit par Katie Malatino. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.