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  O ecólogo de campo pergunta: como as variáveis abióticas influenciam as variáveis bióticas? O ecólogo teórico pergunta: ...
15/02/2012
atualizado em: 17/02/2012
Turchin se atraveu a propor as leis que fundamentam a dinâmica populacional, entretanto elas surgem na natureza sob condições muito particulares. Além do mais os ecológos de campo não identificam esses padrões. Porque?

Área(s) de Atuação que o Presente Artigo trata
Biologia
Meio Ambiente e Biodiversidade
Biomonitoramento
Diagnóstico, Controle e Monitoramento Ambiental


O ecólogo de campo pergunta: como as variáveis abióticas influenciam as variáveis bióticas? O ecólogo teórico pergunta: como os ruídos ambientais influenciam a dinâmica populacional e a dinâmica das redes tróficas?

William Roberto Luiz Silva Pereira

Os ecólogos com formação mais voltada para física e matemática desejam fazer da ecologia uma ciência “dura”, ou seja, um ciência preditiva, mas outros afirmam que ecólogos não devem pensar como físicos, por causa da própria natureza das ciências biológicas. A crença desse último grupo se fundamenta pela falta de leis gerais e pelo fato da ecologia não ser preditiva. Porém Turchin (2001) no seu artigo intitulado Does population ecology have general laws? afirma que os modelos populacionais elementares (exponencial, logístico e Lotka-Volterra), comuns nos livro-texto, são conceitualmente muito similares as leis da física, como na mecânica clássica.

Trocando em miúdos as idéias de Turchin, a lei exponencial é análoga a lei da inércia, que oferece o ponto inicial para uma descrição matemática da dinâmica de sistemas populacionais, dizendo que esse se comporte exponencialmente na ausência de alguma força atuante; os outros dois princípios, o da auto-limitação e das oscilações tróficas são as duas forças mais importantes que atuam sobre uma população.

Em 2005 Lutz Becks e colegas (discutido no artigo pessoal Caos no laboratório) demonstraram experimentalmente num quimiostato que no micro-sistema 1-predador-2-presas envolvendo organismos unicelulares ocorrem crescimento logístico, oscilação consumidor-recurso e além do mais, existem um estado de transição entre um padrão e outro, que revela dinâmicas caóticas.

Então, que me perdoem os ecólogos mais conservadores, mas essas leis realmente existem. Num levantamento feito em 2010, no Ecotoxicologia – Uma abordagem populacional, levantamos alguns dados de densidades populacionais: Davidson em 1932 disponibilizou os dados das densidades de ovelhas domésticas introduzidas na Austrália e Tasmânia; encontramos dados de populações de grou-americano crescendo logisticamente; três populações de pingüins-do-cabo apresentaram crescimento exponencial; a marta, muito caçada no Canadá e do cervo-vermelho da ilha de Rum também revelaram padrões semelhantes aos de Turchin. E o clássico sistema lebre-lince foi relembrado. Portanto, não há dúvidas da sua existência empírica e os modelos estão aí as pencas comprovando os dados.

Mas porque ainda há ceticismo?

Provavelmente os padrões de Turchin surgem em condições muito específicas: ou num laboratório onde o ambiente é controlado ou na natureza em condições ambientais muito favoráveis. Georgyi Frantsevitch Gause no seu Struggle for existence definiu a natureza dos parâmetros populacionais dos modelos em experimentos de microorganismos e por aí seguiu por Thomas Park com os besouros-da-farinha, Michael Gylpin e Francisco Ayala com moscas-das-frutas, etc. Os experimentos não dão muita margem a dúvida. A dificuldade está nos dados provenientes de ambientes naturais.

Quase nunca as condições ambientais são ótimas e quase nunca a rede trófica consiste de dois competidores apenas, uma presa e um predador, um parasitóide e de um hospedeiro: se o ecossistema é complexo, a rede também é. Podemos concluir de imediato que se os padrões de Turchin aparecem na natureza, isso já é um bom sinalizador de que a rede trófica é simples e que as populações monitoradas são resilientes às interferências ambientais. Em agrossistemas é comum aparecer oscilações tróficas, geralmente entre insetos parasitóides e hospedeiros. Predadores especialistas (como a lince e o coiote) também geram oscilações tróficas com as suas presas.

Se usarmos as “leis” de Turchin e inserirmos “ruídos”, vemos que os padrões ficam menos visíveis à medida que o ruído fica mais intenso (fig. 1). 

Se monitorar alguma comunidade e os padrões não aparecem simplesmente é porque a rede é complicada demais, as interações ecológicas são ricas e ainda podem estar sofrendo alguma influência do ambiente. Para isso é necessário uma análise minuciosa dos dados, um estudo muito detalhado das interações ecológicas, dos componentes ambientais e da influência das variáveis abióticas sobre as populações. E vale todas as ferramentas estatísticas disponíveis: análise multivariada, correlação entre os pares populacionais, correlação entre as populações e o componente ambiental, autocorrelação das séries temporais geradas, ANOVA e alguma outra.

Há estatísticas mais sofisticadas que fazem exatamente o que se deseja: encontrar padrões onde os olhos não conseguem enxergar. Uma delas surgiu na hidrologia, é bastante explorada na economia, já foi testada em diversos ramos da ciência e lentamente está entrando na ecologia: a Análise R/S e o Detrended Fluctuation Analysis que revelam o expoente de Hurst. E outra muito usada na hidrologia, já é conhecida na oceanografia física, geologia, e também na economia: a Análise Espectral.

A primeira consegue medir o “grau de aleatoriedade da série”, saindo de um Movimento Browniano Ordinário, que identifica uma série puramente aleatória, podendo também assumir outros valores, identificando o que é chamado de Movimento Browniano Fracionário. Nesse último caso há uma relação íntima entre a Função de Autocorrelação e o Movimento Browniano. Traduzindo, quando surge autocorrelação, isso quer dizer que existe algum tipo de “memória” intrínseca a série e o Movimento Browiniano é classificado como Fracionário. Nossos olhos não conseguem detectar isso.

Já a Análise Espectral é capaz de achar, probabilisticamente, ciclos periódicos saindo da alta freqüência, passando pela ausência de ciclos e caminhando para ciclos de baixa freqüência. A freqüência dos ciclos é calculada através do Método do Periodograma, que transforma os sinais (os dados) em Séries de Fourier (funções senoidais-cossenoidais). Essa metodologia é capaz de “pinçar” os possíveis ciclos da série. Os valores gerados são classificados no que é chamado de “ruído colorido” ou “ruído 1/f”, podendo adquirir as cores: azul, branco, rosa (ou avermelhado), marrom e preto.

Essa abordagem foii descrita por Johm M. Halley e Pablo Inchausti no artigo de 2004 The increasing importance of 1/f Noises as models of ecological variability. Nesse artigo é possível conhecer melhor a aplicação dessas ferramentas e como a Função de Autocorrelação, o Expoente de Hurst e a Análise Espectral se inter-relacionam. Interessantemente, na ecologia teórica, é assumido como hipótese nula que as séries temporais ambientais ficam agrupados no “ruído rosa”, também chamado de “ruído avermelhado”.

O que podemos perceber é que existe um esforço muito grande por parte dos cientistas em organizar e fornecer ferramentas que auxiliem a identificar e caracterizar a dinâmica de populações naturais e como sofrem influência das variáveis ambientais (para os ecólogos, as variáveis abióticas), mas em fenômenos populacionais e outros, ainda não é possível prever exatamente o que ocorrerá amanhã. A priori as leis de Turchin são simples e ubíquas, porém a quantidade de variáveis envolvidas nas populações naturais é muito grande e sob influência de alguma(s) variável(s) ambiental(s), elas se tornam mais difíceis ainda. Esse deve ser o motivo que a ecologia não é uma ciência preditiva, como na economia: se a economia fosse uma ciência preditiva, não teríamos as indesejadas Crises Econômicas, pois seriam antecipadas e as variáveis estariam totalmente sob controle. Apesar de serem disciplinas distintas (e por enquanto divergentes), ambas guardam certas particularidades.


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