Las primeras señales de colapso de la población

Hay muchos factores – incluyendo el cambio climático, la sobrepesca o la pérdida de suministro de alimentos – que pueden empujar a una población animal salvaje al borde del colapso.

Los ecologistas siempre han buscado la manera de medir el riesgo de un colapso, lo que podría ayudar a la vida silvestre y los administradores pesqueros tomar medidas para proteger a las poblaciones en peligro de extinción.

El año pasado , los físicos del MIT demostraron que podían medir el riesgo de colapso de una población mediante el control de la rapidez con que se recupera de pequeñas perturbaciones, tales como la escasez de alimentos o de hacinamiento.

Sin embargo, esta estrategia probablemente requeriría muchos años de recopilación de datos – y para entonces podría ser demasiado tarde para salvar a la población.

En un artículo que aparece en la edición online  del 10 de abril de la revista Nature, el mismo equipo de investigación describe una nueva forma de predecir el riesgo de colapso, en base a las variaciones en la densidad de población en las regiones vecinas.

Dicha información es más fácil de obtener que los datos sobre las fluctuaciones poblacionales en el tiempo, por lo que es potencialmente más útil, según los investigadores.

“Los datos espaciales son más accesibles”, dice Dai Lei, un estudiante graduado en física del MIT y autor principal del estudio. “Se pueden obtener por medio de imágenes de satélite, o mediante encuentas.”

Dirigido por Jeff Gore, profesor asistente de física, Dai y Kirill Korolev, Pappalardo un becario postdoctoral, estudiaron el crecimiento la levadura en tubos de ensayo y realizaron el seguimiento de la poblaciones a medida que se acercaban colapso. Las células de levadura cooperan con otros miembros de la población: Cada uno de los organismos secreta una enzima que descompone la sacarosa en el medio en azúcares más pequeños que se pueden utilizar como fuente de alimento. Este proceso mantiene un delicado equilibrio, por lo que una población es más sostenible cuando se mantiene una cierta densidad – ni demasiado baja ni demasiado alta.

En el estudio del año pasado, los investigadores encontraron que las poblaciones de levaduras que están sometidas a condiciones cada vez más estresantes, se vuelven menos y menos resistentes a nuevas perturbaciones hasta que llegan a un punto de inflexión en el que cualquier pequeña interrupción podría acabar con la población.

Este fenómeno puede ser visto rápidamente en la levadura, que produce cerca de 10 generaciones nuevas por día, pero la medición de estas fluctuaciones de las poblaciones de especies necesitaría mucho más tiempo. . Con la esperanza de encontrar señales más útiles, los investigadores dirigieron su atención a la información espacial

Según los vecinos

En su nuevo estudio, los investigadores teorizaron un nuevo tipo de indicador que ellos llaman “longitud recuperación” – el equivalente espacial a tiempo de recuperación. Esta idea se basa en la observación de que las poblaciones que viven cerca de la frontera de un hábitat menos hospitalario se ven afectadas, debido a que los hábitats vecinos están conectados por la migración. Las poblaciones más alejadas de la este tipo de regiones  recuperan el equilibrio gradualmente y a escala espacial,  esta recuperación puede revelar la susceptibilidad de una población a la caída, según los investigadores.

Para probar esta idea, los investigadores establecieron primero varias poblaciones de levadura en un estado de equilibrio . Al final de cada día, un cierto porcentaje de las poblaciones se transfirió a tubos de ensayo adyacentes, lo que supone la migración a las regiones adyacentes. Luego, los investigadores introdujeron un habitat “malo”, donde sólo uno de cada 2.500 levadura sobrevive de un día para otro . Esta reducción de la población imita lo que podría ocurrir en una población natural afectado por la pesca excesiva, o por una drástica reducción de su suministro de alimentos.

El equipo del MIT encontró que a las poblaciones más cercanas al hábitat “malo” les fué muy difícil mantener un estado de equilibrio. Las poblaciones más alejadas mantuvieron su equilibrio con mayor facilidad.

“Hay que alejarse un poco de la región “mala” con el fin de conseguir la recuperación de la densidad de población”, dice Gore. “¿Hasta dónde tiene que ir antes de alcanzar el equilibrio es la longitud de la recuperación, y que le indica lo cerca que estas poblaciones son a colapsar.”

El distancia de recuperación varía según la cantidad de estrés a las poblaciones están sometidas.

Para aplicar este hallazgo a una población real, la densidad de población tendría que ser medida en una serie de áreas adyacentes a distancias crecientes desde un límite de bueno / malo. Esta información podría entonces ser asignada a revelar la longitud de la recuperación.

“Lo bueno de la longitud de la recuperación es que no es necesaria la observación de una serie durante mucho tiempo. Sólo podía medir en un momento en el tiempo “, dice Gore. “Es emocionante ver cómo los diferentes grupos de todo el mundo están ahora empujando la investigación sobre señales genéricas de alerta temprana de una manera tan innovadora”, dice Marten Scheffer, una profesor de ecología acuática y la gestión de la calidad del agua en la Universidad de Wageningen en los Países Bajos, quien no formó parte del equipo de investigación. “Este resultado se inspiran ecologistas de campo para tener una nueva mirada a los patrones que estudiar, para ver si se puede ir sacando información crítica acerca de la fragilidad de las diferentes poblaciones de especies amenazadas.”

Los investigadores del MIT están esperando ampliar sus estudios a las poblaciones naturales, como las abejas, la pesca o los bosques. También están estudiando los ecosistemas experimentales más complejos que involucran varias especies microbianas.

La investigación fue financiada por “Whitaker Health Sciences Fund Fellowship”, “National Institutes of Health Pathways to Independence Award and New Innovator Award”, “National Science Foundation CAREER Award” y “Pew Scholars Program and the Allen Investigator Program”.

Fuente: MIT

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