Collegare le dinamiche climatiche e la modellizzazione ecologica
Lo scopo del progetto SMSEE (Stochastic modeling of spatially extended ecosystems and ecological and climate data analysis) era quello di chiarire alcune dinamiche alla base dei cambiamenti degli ecosistemi. L’iniziativa utilizzerà una modellazione stocastica non lineare per studiare la relazione tra il clima e gli ecosistemi. Il progetto SMSEE ha combinato metodi tratti dalla fisica, dalla dinamica non lineare e dalla teoria dei giochi per studiare i vari effetti del “rumore” sulle dinamiche del clima e degli ecosistemi. L’intento era di colmare le lacune conoscitive in vari settori, tra cui la dinamica del clima e le dinamiche degli ecosistemi estesi nello spazio. Per effettuare delle previsioni migliori e ridurre il livello di incertezza in merito al clima futuro, sono stati utilizzati degli algoritmi di apprendimento. Inoltre, il gruppo ha sviluppato una teoria sul rapporto tra le statistiche sul vento e quelle sulle correnti in mare aperto. I ricercatori hanno anche introdotto un nuovo concetto nel campo delle variazioni di regime negli ecosistemi. Queste sono spesso rilevate come brusche transizioni globali, da uno stato di stabilità a un altro, provocate da cambiamenti ambientali lenti o da turbolenze. I team ha suggerito che queste transizioni potrebbero essere graduali, piuttosto che improvvise. L’insuccesso degli indicatori tradizionali per identificare i cambiamenti di regime graduali hanno portato ad avanzare che potrebbe essere necessaria una combinazione di indicatori del cambiamento improvviso e cambiamento graduale per identificare i cambiamenti di regime con più precisione. I risultati erano particolarmente rilevanti per la desertificazione, dove il processo spesso implica una transizione da un determinato stato a quello del suolo scoperto, dovuta a ripetuti periodi di siccità o alla riduzione permanente delle precipitazioni. SMSEE ha migliorato la comprensione dei regimi di cambiamento negli ecosistemi spazialmente estesi e ha evidenziato il ruolo cruciale delle correlazioni temporali nelle statistiche delle correnti marine basate sul vento, e ha fornito uno strumento pratico per migliorare le previsioni climatiche su scala decennale. I risultati del progetto contribuiranno a migliorare la comprensione delle dinamiche alla base del clima e degli ecosistemi. Il progetto determinerà anche un progresso della ricerca nella fisica fondamentale, come ad esempio il rapporto tra dinamiche non lineari complesse ed effetti stocastici.
Parole chiave
Clima, ecosistemi, SMSEE, modelli stocastici, algoritmi di apprendimento, correnti oceaniche, segnali di preallarme, desertificazione
