Resumen:
El Consejo Superior de Investigaciones Científicas ha participado en el desarrollo de un modelo matemático para prever colapsos ambientales mediante la detección de señales tempranas de cambios, comprobando la validez del modelo enfrentándolo a una situación real, el colapso ambiental producido en el lago Erhai, en la provincia China de Yunnan

Palabras clave: modelo, previsión, colapso, detección

Un estudio internacional en el que ha participado el Consejo Superior de
Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado un modelo matemático para prever
los colapsos ambientales mediante la detección de señales tempranas de cambios. El
trabajo, publicado en Nature, sugiere que el estado de salud de los ecosistemas fluctúa
de forma brusca poco antes de derrumbarse.
Para demostrar la validez de su teoría, los investigadores han aplicado el modelo
matemático a una situación real: el colapso ambiental acaecido en el lago Erhai, en la
provincia China de Yunnan. Mediante el análisis del registro fósil de microalgas
diatomeas correspondiente a un periodo de 125 años, observaron que las
comunidades de algas permanecieron relativamente estables, en cuanto a
concentración y tipo, hasta 30 años antes de que el lago sufriese un cambio abrupto y
mostrase un estado de contaminación y turbiedad.
“Durante esas tres últimas décadas del registro se aprecian muchas fluctuaciones y
vemos una serie de cambios bruscos en los tipos de algas y en la concentración de
estas en el agua justo antes del colapso. Creemos que las dinámicas de población de
algas pueden indicar la resiliencia del ecosistema del lago y ayudar a medir la
proximidad de un punto de no retorno”, explica el investigador del CSIC Vasilis Dakos,
de la Estación Biológica de Doñana.
Según los autores del estudio, la aplicación de este modelo matemático no se limita al
ámbito de los lagos, sino que podría emplearse en otro tipo de campos, como la pesca,
la agricultura y los sistemas sociales.
En la investigación también han participado la Universidad de Southampton, en Reino
Unido, y la Universidad de Wageningen, en los Países Bajos.
Rong Wang, John A. Dearing, Peter G. Langdon, Enlou Zhang, Xiangdong Yang, Vasilis Dakos, Marten
Scheffer. Flickering gives early warning signals of a critical transition to a eutrophic lake state.
Nature. DOI: 10.1038/nature11655
Fuente: Nota de prensa del CSIC