Un enfoque de sistemas holistico para la ecología de poblaciones
BIOL4458
AGOSTO 2021
Ecología de sistemas: una forma de pensar
La ecología es desordenada. Cuando trabajamos en entornos naturales, estamos tratando con sistemas intrínsecamente complejos. Todos los elementos de un sistema natural están conectados, llenos de interacciones dinámicas. Interacciones entre organismos, entre organismos y sus entornos: estos vínculos son los que hacen que la ecología sea complicada, pero también infinitamente fascinante.
Podemos pensar en los humanos como un elemento más en estos complejos sistemas. Y la conservación y el manejo de la vida silvestre es la tarea de manipular estos vínculos para cumplir con los objetivos sociales de los sistemas naturales.
¡Esta no es una clase de ecología de sistemas!
PERO, el pensamiento sistémico proporciona un marco para comprender las poblaciones naturales y comprender cómo los vínculos (entornos abióticos y bióticos) podrían afectarlas y cómo gestionar las poblaciones naturales de manera eficaz.
Propiedades emergentes
Esta es una de las ideas más poderosas en el pensamiento de sistemas completos: cuando se juntan muchas partes vinculadas e interactivas, los sistemas a menudo se comportan de maneras interesantes e inesperadas.
Tome un sistema clásico de depredador-presa …
Insightmaker Ejemplo de Lynx-Conejo
Este es un ejemplo clásico en ecología de poblaciones, que revisaremos más adelante en este curso, pero por ahora sirve como un ejemplo de un sistema de interacción que exhibe una * propiedad emergente *.
Y aquí hay un ejemplo más abstracto que ilustra algunas propiedades emergentes realmente interesantes y complejas.
InsightMaker: un marco para modelar el pensamiento sistémico!
InsightMaker es un software flexible basado en la web para definir sistemas que interactúan y para modelar el comportamiento de sistemas interconectados.
Los dos ejemplos anteriores se crearon en InsightMaker.
Haremos un uso extensivo de InsightMaker, tanto durante la clase como en el laboratorio, ¡esto le dará la oportunidad de jugar con sistemas complejos y dinámicos sin necesidad de tener experiencia en programación de computadoras!
Programación informática y pensamiento sistémico
Las computadoras modernas han reducido o eliminado muchas de las barreras para comprender cómo se comportan los sistemas complejos y, cual es el resultado, con el ayuda de los programados (software) especializado y la programación de computadoras son un componente crítico para el análisis moderno de sistemas completos, incluidos los análisis de ecosistemas. Armados con una facilidad básica con la programación de computadoras, los ecólogos y los profesionales de los recursos naturales pueden formalizar su comprensión de los sistemas naturales en los que trabajan, teniendo en cuenta las complejas realidades biológicas que podrían haberse ignorado si estas herramientas no estuvieran disponibles. En este curso, aprenderemos a aprovechar el poder de las simulaciones por computadora para comprender y administrar las poblaciones naturales
Al final de este curso, los estudiantes tendrán la capacidad de programar sus propios modelos de sistemas completos en InsightMaker y utilizar software especializado para parametrizar estos modelos (por ejemplo, Programa MARK, R )
Un estadístico famoso (George Box) dijo una vez “Todos los modelos son incorrectos pero algunos son útiles”. Lo que quiso decir fue que ningún modelo puede describir perfectamente ningún sistema del mundo real (por ejemplo, la dinámica de la población). Sin embargo, algunos modelos pueden ayudarnos a comprender cómo funciona el mundo real y cómo gestionar los sistemas naturales.
Esto es especialmente cierto en ecología: los sistemas ecológicos son complejos y desordenados, y está claro que ningún modelo matemático puede describir y predecir perfectamente ningún fenómeno ecológico. ¡Pero eso no significa que los modelos ecológicos no puedan ser útiles!
En esta clase (y más allá), no tenga miedo de modelar sistemas desordenados. Y, sobre todo, no tengas miedo de equivocarte: ¡esa actitud es enemiga de la programación informática exitosa y del aprendizaje en general! Cuando construimos nuestros propios algoritmos, podemos estar entrando en un territorio inexplorado. Y esto puede ser difícil y peligroso, ¡pero en última instancia gratificante! ¡Sigue intentándolo y mantén una actitud positiva! ¡Y no olvides que todos los modelos están erroneos!
Por supuesto, esto significa no solo leer y escuchar conferencias, ¡significa aprender haciendo! Las conferencias dirigidas por un instructor serán breves y pasaremos una cantidad significativa de tiempo de clase (y casi todo el tiempo de laboratorio) en nuestras computadoras, resolviendo problemas.
Ejercicios en Clase: InsightMaker
Un [stock] de cosas aumenta con el tiempo a través de lo que [fluye]. ¡Imagínese que nuestro stock representa * Moose ! Moose Births * sería entonces la entrada [Flujo] de la población de * Moose * a lo largo del tiempo.
Un [stock] de material disminuye con el tiempo a través de lo que [fluye]. Por ejemplo, * Moose Deaths * podría representar el [Flujo] de la población de * Moose *.
Si el [Flujo] de entrada es mayor que el [Flujo] de salida, el [Stock] aumenta con el tiempo.
Si el [Flujo] de salida es mayor que el [Flujo] de entrada, el [Stock] disminuye con el tiempo.
Si el [Flujo] de entrada es igual al [Flujo] de salida, la cantidad de [Stock] no cambiará con el tiempo.
La conclusión importante es que una [Acción] representa una cantidad de algo. El [Stock] solo cambia con el tiempo a través de [Flujos de entrada] o [Flujos de salida]. Un [Stock] no cambia instantáneamente. Si no hay [Flujos], el [Stock] no puede cambiar.
Finalmente, una [Variable] es un objeto que almacena una pieza importante de información para su modelo (por ejemplo, la tasa de natalidad podría ser una [Variable] que informa el [Flujo] total de individuos en una [Población] que representa una población silvestre). [Variables] generalmente están conectadas a [Flujos] con [Enlaces] - a diferencia de [Flujos], los enlaces no representan ningún proceso físico. En cambio, los enlaces simplemente representan información.
Abra InsightMaker. Si nunca lo ha usado antes, primero debe registrarse con un nombre de usuario y contraseña. ¡InsightMaker es gratis!
Cree un nuevo “Insight” (¡el botón para hacer esto debería ser obvio!) Y borre el modelo de demostración.
** ¡Crea una población de alces! Haz clic derecho en el centro de la pantalla y selecciona Crear stock en la ventana emergente. Observe que el nombre es Stock nuevo y está seleccionado. Escriba un nombre para lo que representa este [Stock] (¡Alce!). Tenga en cuenta que el Panel de configuración a la derecha ahora es para un [Stock]. En el panel de configuración, establezca el Valor inicial en 50. ¡Es decir, habrá 50 alces al comienzo de la simulación!
- OPCIONAL: inserta una imagen del animal que estás modelando en tu lienzo de trabajo.
Especifique el proceso de nacimiento Seleccione el botón [Flujos / Transiciones] en la esquina superior izquierda de su pantalla. Ahora observe que cuando coloca el cursor sobre [Stock] aparece una pequeña flecha hacia la derecha. Haga clic en la flecha hacia la derecha, arrastre un par de pulgadas hacia la izquierda de [Stock] y suelte. Escriba un nombre para lo que representa esta flecha (Nacimientos). NOTA: en realidad, acaba de crear un [Flujo] fuerade un [Stock]. Para crear un [Flujo] en una [Acción], haga clic en el botón Invertir en el menú superior (parece dos flechas opuestas). Por favor hazlo ahora. También en el Panel de configuración establezca Caudal igual a 1.
Ahora haga clic en Ejecutar simulación y acaba de terminar su primer modelo de simulación de población.
¿Puede averiguar cómo cambiar la configuración para ejecutar el modelo durante 50 años? Pruebe esto y haga clic en Ejecutar simulación.
Utilice los mismos métodos que en el paso 4 para crear un [Flujo de salida] que represente las muertes. Vuelva a ejecutar el modelo. ¿La población está aumentando o disminuyendo? ¿Por qué?
Cambie el Panel de configuración para [Stock] y para [Flujo de entrada] y [Flujo de salida] de modo que “Mostrar control deslizante de valor” se establezca en “Sí”. Puede cambiar la parametrización del modelo fácilmente usando estos controles deslizantes. Pruébelo varias veces y vuelva a ejecutar la simulación después de cada cambio. Guarda tu modelo (botón “Guardar” en el menú superior)
Q: ¿Es este modelo de Moose realista? ¿Cuáles son las primeras cosas que le gustaría cambiar para hacer el modelo más realista?
Top Hat: take a few minutes to list the things you would like to change to make this model more realistic!
- Por último, tómese unos minutos para consultar las “Estadísticas” realizadas por otros mediante el enlace “Explorar información” en la parte superior de la página web. Puede buscar en la base de datos de Insights. Elija uno o dos de estos conocimientos y ejecútelos. ¿Cómo se comporta el sistema? ¿Tiene sentido esto para ti? ¡Podemos (y lo haremos) agregar a esta base de datos como parte de esta clase!
¡Solo por diversión, aquí hay un video genial del Atractor de Lorenz, que vimos antes!