Vincular las dinámicas climáticas y la modelización ecológica
Dado esto, el propósito del proyecto SMSEE (Stochastic modeling of spatially extended ecosystems and ecological and climate data analysis) consistió en incrementar el conocimiento relativo a la forma en que se producen los cambios en los ecosistemas. La iniciativa se sirvió de la elaboración de modelos estocásticos no lineales para estudiar la relación entre el clima y los ecosistemas. SMSEE combinó métodos propios de la física, la dinámica no lineal y la teoría de los juegos para analizar los efectos de diversos elementos que interfieren en la dinámica del clima y los ecosistemas. Esto representó un intento por solventar las lagunas en el conocimiento referente a varios campos, incluyendo la dinámica del clima y de los ecosistemas ampliados en sentido espacial. Se emplearon algoritmos de aprendizaje para mejorar de manera significativa las predicciones sobre el clima futuro, así como para propiciar una gran reducción en el nivel de incertidumbre. Además, el equipo desarrolló una teoría centrada en la relación existente entre las estadísticas relacionadas con el viento, por un lado, y con las corrientes oceánicas en mar abierto, por otro. Asimismo, los investigadores presentaron un novedoso concepto relacionado con las variaciones de régimen en ecosistemas. Éstas se suelen entender como transiciones globales abruptas de un estado de equilibrio a otro inestable provocadas bien por cambios paulatinos en el ambiente o bien por perturbaciones. El equipo sugirió que estas transiciones podrían ser graduales y no abruptas. Los indicadores convencionales no permiten identificar cambios graduales de régimen, y en consecuencia se sugirió que podría necesitarse una combinación de indicadores de cambios abruptos y cambios gradules para poder identificar con precisión los cambios de régimen. Estos resultados poseían especial relevancia en lo referente a la desertización, donde el proceso con frecuencia comporta la transición de un estado cuarteado a suelo yermo por efecto de sequías recurrentes o a una reducción constante de las precipitaciones. SMSEE permitió entender mejor los cambios de régimen en ecosistemas más amplios en sentido espacial y puso de relieve el papel determinante de las correlaciones temporales en las estadísticas de corrientes oceánicas impulsadas por el viento, además de ofrecer una herramienta práctica para mejorar las previsiones climáticas en escalas temporales de décadas. En definitiva, los frutos del proyecto contribuirán a incrementar el conocimiento sobre la dinámica del clima y los ecosistemas, amén de propiciar avances en la investigación en torno a cuestiones relativas a la física fundamental tales como la relación entre la dinámica no lineal compleja y diversos efectos estocásticos.
Palabras clave
Clima, ecosistemas, SMSEE, modelización estocástica, algoritmos de aprendizaje, corrientes oceánicas, señales de alerta temprana, desertificación