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Come prevedere il collasso di un ecosistema naturale coi metodi di Borsa

Creato il 05 agosto 2015 da Deboramorano @DeboraMorano

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Prevedere il collasso di un ecosistema naturale individuando gli indicatori sentinella che ne determinano la crisi è il tema centrale dello studio di Lisandro Benedetti-Cecchi, Laura Tamburello, Elena Maggi e Fabio Bulleri ricercatori del dipartimento di biologia dell’Università di Pisa recentemente pubblicato sulla rivista “Current Biology”.

La ricerca è durata 7 anni ed è la prima sperimentazione di questa portata che avviene in condizioni naturali. Per testare il modello teorico e i relativi indicatori sono state studiate le foreste di alghe dell’isola di Capraia.

Gli scienziati hanno ipotizzato che gli ecosistemi naturali seguono le stesse regole di altri sistemi complessi, come i mercati finanziari o le reti neurali, e che le dinamiche che provocano ad esempio la perdita della biodiversità sono paragonabili a quelle che causano un’improvvisa crisi dei mercati oppure l’insorgenza di attacchi epilettici.
Per evitare che la continua antropizzazione della biosfera possa portare molti ecosistemi naturali vicino al collasso e che l’intero pianeta possa avvicinarsi a una soglia critica di transizione è quindi necessario tenere sotto controllo due indicatori: la varianza, cioè l’aumento nel tempo della ampiezza delle fluttuazioni, e l’autocorrelazione, ovvero la gradualità con cui il sistema varia.

Benedetti-Cecchi  ha spiegato che i biologi hanno potuto studiare una vera e propria foresta in miniatura dove l’alga bruna arborescente Cystoseira amentacea forma lo strato elevato, con una chioma di 30-40 cm di altezza, e ad essa corrisponde un sottobosco che favorisce la vita di numerose specie.

Lo strato arborescente è sensibile all’inquinamento e la sua riduzione apre la strada alla colonizzazione dei ‘feltri algali’ costituiti per lo più da alghe filamentose che creano un ecosistema alternativo caratterizzato da minore biodiversità.

Attraverso questo studio, i biologi hanno potuto evidenziare la diversa sensibilità degli indicatori in funzione del grado di variabilità interna al sistema.

In particolare, l’autocorrelazione è risultata più efficace in condizioni di moderate fluttuazioni indotte da mareggiate ed eventi estremi di essiccamento, mentre la varianza è stata l’indicatore più efficace in condizioni di elevate fluttuazioni, indotte dalla rimozione di quantità contenute di biomassa.

(fonte: http://www.repubblica.it)


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