Ecólogos buscan fórmula que permita predecir cuando las especies están en riesgo

La variación del estado climático del planeta, así como el aumento de la contaminación y la desaparición de algunas especies animales inquietan no solo a los científicos, sino a la humanidad en general.

No se trata de una preocupación menor si se tiene en cuenta que aproximadamente 5.200 especies de animales en el mundo se encuentran en peligro de extinción. Asimismo, cientos más han sido clasificadas como “vulnerables”.

Desde que aparecieron los primeros individuos, la fauna ha sufrido diferentes transformaciones. De acuerdo con National Geographic, se han producido cinco grandes extinciones de las especies que han habitado la Tierra. Y, en la actualidad, debido a las acciones del ser humano, el planeta se encuentra muy cerca de la que los científicos llaman la “Sexta Gran Extinción”.

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Por ello, encontrar soluciones que tengan vigencia a largo plazo para hacerle frente a la crisis medioambiental que enfrenta la Tierra también ha sido una preocupación del mundo de la ciencia.

_{De acuerdo con los científicos, el planeta se encuentra muy cerca de la que los científicos llaman la “Sexta Gran Extinción”. Foto: Getty.}

En un nuevo artículo publicado en el periódico Nature Ecology and Evolution, un grupo de ecólogos de la Universidad del estado de Arizona explicó la naturaleza transitoria de la estabilidad de las especies y ofreció un enfoque matemático que puede ayudar a identificar las poblaciones que se encuentran potencialmente amenazadas.

"Una especie o un ecosistema puede parecer perfectamente estable cuando de manera impredecible se vuelve vulnerable, incluso en ausencia de un factor estresante obvio", dijo al respecto Tessa Francis, ecóloga de ecosistemas líder en el Puget Sound Institute, Universidad de Washington Tacoma, directora gerente de Ocean Modeling Forum, Universidad de Washington y autora principal del artículo.

En este sentido, de acuerdo con la experta, modelar algunas interacciones entre especies o las dinámicas de los ecosistemas puede contribuir a identificar posibles acciones correctivas a tomar antes de que ya no haya mucho que hacer por una especie o el sistema en general.

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Una de las maneras para hacerse una idea de estas interacciones es el modelado matemático. Ying-Cheng Lai, profesor de ingeniería eléctrica y física en la Universidad Estatal de Arizona y miembro de la investigación, se centró en este enfoque.

"El lobo gris mexicano es un ejemplo de una especie en peligro de extinción que está experimentando un resurgimiento de la población en algunas áreas, pero sigue siendo vulnerable en otras", dijo Lai.

"La relación depredador-presa entre el lobo gris mexicano y el alce, mula, venado cola blanca, berrendo, jabalina, conejos y otros pequeños mamíferos es un ejemplo de cómo las relaciones entre especies pueden afectar el peligro. En una relación general depredador-presa, una reducción significativa de la población de presas puede poner al depredador en peligro”, señaló.

"Este tipo de interacciones, además de otros factores como la tasa de descomposición de las especies, la migración, la capacidad del hábitat y las alteraciones aleatorias, se incluyen en el modelo de predicción matemática", continuó Lai, "y resulta que la dinámica de evolución del sistema puede ser simplemente transitoria. Los transitorios en los ecosistemas pueden ser buenos o malos, y queremos desarrollar estrategias de control para sostener los buenos y eliminar los malos", señaló Lai.

Los miembros del equipo estuvieron de acuerdo que a medida que se van aplicando estos modelos matemáticos, se van revelando “nuevos enfoques e ideas para el manejo adaptativo”.

_{Cada vez son más las especies que empiezan a disminuir de forma preocupante. Foto: archivo Semana.} 

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"El objetivo es desarrollar estrategias de gestión para extender los ecosistemas positivos tanto como sea posible y diseñar sistemas de recuperación para apoyar el resurgimiento de estados vulnerables", aseguró Alan Hastings, ecologista teórico y miembro de la investigación.

"Con el tiempo, a medida que se incorporen predicciones exitosas al modelo matemático, la herramienta se volverá más precisa", finalizó Hastings.