Formazione del modello spaziale di cozze e diatomee su un piano di marea. Questa formazione del modello consente di eludere i punti di non ritorno causati dall'innalzamento del livello del mare, in modo che le maree non affoghino. I modelli spaziali sulla placca di marea, comprese le onde, si basano su simulazioni di modelli matematici. Credito:Johan van de Koppel / Ulco Glimmerveen.
Sentiamo regolarmente avvertimenti che il cambiamento climatico può portare a "punti di non ritorno":situazioni irreversibili in cui la savana può trasformarsi rapidamente in deserto, o la corrente calda del golfo può semplicemente smettere di scorrere. Queste precauzioni si riferiscono spesso a modelli spaziali come segnali di preallarme di punti di non ritorno. Un team internazionale di ecologisti e matematici ha studiato questi modelli ed è giunto a una conclusione sorprendente. "Sì, dobbiamo fare tutto il possibile per fermare il cambiamento climatico, Gli autori hanno detto in pieno accordo con il recente rapporto dell'IPCC. “Ma la Terra è molto più resistente di quanto si pensasse in precedenza. Il concetto di punti critici è troppo semplice." Gli scienziati hanno recentemente pubblicato il loro lavoro sulla rivista Scienza .
L'articolo si basa su anni di collaborazione tra una varietà di istituti di ricerca nei Paesi Bassi e all'estero, soprattutto tra l'Università di Utrecht e l'Università di Leiden. I ricercatori si sono avvicinati all'idea di un punto critico all'interno di un contesto spaziale. "La formazione di modelli spaziali negli ecosistemi, come la formazione spontanea di complessi modelli di vegetazione, viene spesso spiegato come un segnale di preallarme per una transizione critica, " spiega l'autore principale Max Rietkerk, ecologista affiliato all'Università di Utrecht. "Ma questi modelli sembrano effettivamente consentire agli ecosistemi di eludere tali punti di non ritorno". Questi risultati si basano su analisi matematiche di modelli spaziali e nuove osservazioni da ecosistemi del mondo reale.
Alan Turing
I modelli che emergono spontaneamente in natura sono spesso indicati come "modelli di Turing, " prende il nome dal famoso matematico britannico Alan Turing. Nel 1952, ha descritto come i modelli in natura, come le strisce sui mantelli degli animali, può svilupparsi da una posizione di partenza omogenea. "Nella scienza ecologica, i modelli di Turing sono spesso spiegati come segnali di preallarme, perché indicano disturbo", chiarisce Arjen Doelman, matematico e coautore dell'Università di Leiden. "Il meccanismo di Turing di formazione del modello è ancora indiscusso. Ma il fatto che un modello si stia formando da qualche parte non significa necessariamente che un equilibrio sia interrotto oltre un punto di non ritorno". Come esempio di una situazione del genere, Rietkerk si riferisce al passaggio dalla savana al deserto. "Lì puoi osservare tutti i tipi di forme spaziali complesse. È una riorganizzazione spaziale, ma non necessariamente un punto di svolta. Al contrario:quei modelli di svolta sono in realtà un segno di resilienza".
Eludere i punti critici
I ricercatori hanno scoperto un nuovo fenomeno interessante in ecologia:la multistabilità. Implica che molti modelli spaziali diversi possono verificarsi contemporaneamente nelle stesse circostanze. Rietkerk afferma che "ciascuno di questi schemi può rimanere stabile in un'ampia gamma di condizioni e cambiamenti climatici. Inoltre, abbiamo scoperto che qualsiasi sistema complesso abbastanza grande da generare schemi spaziali può anche eludere i punti di non ritorno". La domanda ora è:quali sistemi sono sensibili al ribaltamento, e quali no? "Ciò significa che dobbiamo tornare al tavolo da disegno per capire il ruolo esatto dei punti di non ritorno, " dice Rietkerk. "Solo allora possiamo determinare quali condizioni e modelli spaziali determinano punti di non ritorno, e quali no."
Questo lavoro contribuisce al progetto TiPES, un progetto interdisciplinare di scienze del clima dell'UE Horizon 2020 tra 18 istituzioni partner in 10 paesi europei sui punti di non ritorno nel sistema Terra.