Związek między dynamiką klimatu a modelowaniem ekologicznym
Celem projektu SMSEE (Stochastic modeling of spatially extended ecosystems and ecological and climate data analysis) było zatem wyjaśnienie, w jaki sposób pojawiają się zmiany w ekosystemach. Inicjatywa wykorzystała nieliniowe modelowanie stochastyczne w badaniu związku między klimatem a ekosystemami. W projekcie SMSEE połączono metody zaczerpnięte z fizyki, dynamiki nieliniowej i teorii gier w celu zbadania różnych skutków "hałasu" dla klimatu i dynamiki ekosystemowej. Założeniem projektu było wypełnienie luki w wiedzy w kilku dziedzinach, w tym w dynamice klimatu i dynamice rozszerzonych przestrzennie ekosystemów. Zastosowano algorytmy uczenia się, aby uzyskać znacząco ulepszone prognozy klimatu w przyszłości, jednocześnie obniżając poziom niepewności. Ponadto zespół opracował teorię dotyczącą związku między statystykami dotyczącymi wiatru a statystykami otwartych prądów oceanicznych. Badacze wprowadzili także nową koncepcję w dziedzinie zmian ustroju ekosystemowego. Zmiany te często są postrzegane jako nagłe, globalne przejście z jednego stabilnego stanu do drugiego, spowodowane powolnymi zmianami środowiskowymi lub nieprawidłowościami. Natomiast zespół zasugerował, że to przejście następuje raczej stopniowo niż nagle. Nieskuteczność konwencjonalnych wskaźników do identyfikacji stopniowych zmian ustroju skłonił do wniosku, że być może dokładne zidentyfikowanie takich zmian zależy od kombinacji wskaźników nagłej i stopniowej zmiany. Wyniki szczególnie trafnie opisywały zjawisko pustynnienia, czyli procesu przejścia ze stanu o określonej strukturze do całkowitej utraty okrywy roślinnej na skutek powtarzających się susz lub ciągłego spadku ilości opadów. Projekt SMSEE poprawił rozumienie zmian ustroju rozszerzonych przestrzennie ekosystemów oraz podkreślił ważną rolę czasowej korelacji statystyk dotyczących wiatrowych prądów oceanicznych. Dostarczył również praktycznych narzędzi do poprawy przewidywań klimatycznych na przestrzeni dziesięcioleci. Wyniki projektu pozwolą lepiej zrozumieć klimat i dynamikę ekosystemów. Wniosą także wkład w badania w zakresie fizyki fundamentalnej, np. w odniesieniu do związku między kompleksową dynamiką nieliniową a efektami stochastycznymi.
Słowa kluczowe
Klimat, ekosystemy, SMSEE, modelowanie stochastyczne, algorytmy uczenia się, prądy oceaniczne, sygnały wczesnego ostrzegania, pustynnienie