Una aproximación eco-evolutiva a las redes ecológicas mediante simulación

Resumen

Uno de los principales desafíos en ecología es comprender la persistencia y estabilidad a largo plazo de redes tróficas complejas en el espacio y el tiempo. Las interacciones depredador-presa, así como la variabilidad genética intraespecífica y cómo esta afecta a dichas interacciones determinan la estructura y dinámica; y son muy importantes para entender cómo esto mejora la robustez y estabilidad de las redes tróficas. Cabe decir que en ecología los individuos se consideran como la unidad básica de construcción de los sistemas ecológicos ya que tanto sus características como su comportamiento determinan las propiedades del sistema que los compone. Por ello, los Modelos Basados en Individuos (IBMs), también llamados Modelos Basados en Agentes (ABMs), son un tipo de modelos que simulan poblaciones o comunidades compuestas de organismos individuales discretos donde el comportamiento de las poblaciones emerge de las interacciones entre los individuos (factores bióticos) y de éstos con las características físico-químicas del sistema (factores abióticos). Todo esto ha dado pie a que se desarrolle una nueva forma de aproximación para el estudio y modelización de los sistemas ecológicos llamada Ecología Basada en Individuos (IBE). Dentro del contexto de los Modelos Basados en Individuos la presente Tesis Doctoral tiene como objetivo fundamental el estudio mediante simulaciones de las dinámicas eco-evolutivas de múltiples especies embebidas en complejas redes tróficas de la hojarasca de los hayedos (Fagus sylvatica L.), mediante el uso de un nuevo Modelo Basado en Individuos de Nueva Generación (multi-locus, multi-rasgo, multi-trófico y espacialmente explícito), modificado y mejorado del modelo mini-AKIRA, llamado WEAVER 1.0 (Capítulo 1) así como, hacerlo más realista basando la parametrización del modelo en datos reales obtenidos de revisiones bibliográficas (Capítulo 2) y de estudios de mesocosmos de campo (Capítulo 3), contribuyendo así a un Programa de Investigación Retroalimentada que ya está en marcha. Finalmente, mostramos las nuevas funcionalidades, implementaciones, y recopilación de estudios para la parametrización e implementación de una nueva red trófica de la hojarasca de los hayedos únicamente de artrópodos con la última versión de WEAVER 1.0, el modelo WEAVER 2.0. Además, mostramos la capacidad de este tipo de modelos para funcionar como un laboratorio virtual en el que podemos desarrollar experimentos “in silico” para responder a una gran cantidad de preguntas, y también cómo diseñar este tipo de experimentos siguiendo las mismas directrices que establece el método científico para experimentos de campo “in situ” o de laboratorio “ex situ” (Capítulo 4). En resumen, esta tesis aporta una amplia perspectiva sobre el diseño e implementación de complejos modelos de simulación basados en individuos que se han desarrollado con gran velocidad y de forma revolucionaria en los últimos 40 años gracias a los rápidos avances computacionales. Siguiendo los pasos del Ciclo de la Modelización veremos la evolución desde el sencillo IBM mini-AKIRA hasta el modelo de nueva generación WEAVER 2.0. A lo largo de esta evolución se han utilizado estos modelos como laboratorios virtuales para testar hipótesis que serían imposibles abarcar con estudios tradicionales de mesocosmos como el efecto de la conectancia, la variabilidad genética intraespecífica, la distancia entre islas ricas en recursos o la variabilidad en la productivdad primaria de un micro-corredor ecológico en las dinámicas eco-evolutivas de una compleja red trófica de la hojarasca de los hayedos. Además, cabe destacar como los estudios y esfuerzos de parametrización en este tipo de modelos pueden generar estudios paralelos como consecuencia intrínseca del planteamiento de nuevas preguntas e hipótesis ante tal cantidad de datos obtenidos durante dicho proceso. Gracias a esto desarrollamos un base de datos sobre alometrías longitud-peso desde 1967 hasta 2017, de gran importancia específicamente en los modelos descritos en dicha Tesis Doctoral, de artrópodos del suelo y encontramos evidencias de que la productividad primaria del ecosistema, la temperatura, la precipitación, la latitud, la altitud y el bauplan morfológico de cada grupo taxonómico tienen un gran efecto en los parámetros alométricos, un resultado nuevo y nunca antes contrastado en el mundo científico. Otro gran hallazgo, gracias al proceso de parametrización que necesita poder documentar la actividad de las especies en campo, es que la metodología tradicional de medición de abundancia y actividad en artrópodos del suelo mediante trampas de caída o “pitfalls” es realmente ineficiente para medir actividad frente a dos nuevas trampas desarrolladas por el grupo de investigación altamente recomendables en este tipo de estudios y extrapolables a otros sistemas ecológicos. Podemos concluir que la modelización ecológica hoy en día ha alcanzado un nivel de madurez tal que nos permite estudiar sistemas ecológicos “in silico” con un gran nivel de realismo, sin olvidar que la creación y utilización de estos modelos debe dirigirse hacia grandes preguntas de la Ecología como, por ejemplo, la estabilidad y resiliencia de los ecosistemas, entendimiento de mecanismos, el papel de la biodiversidad, el papel de la variabilidad genética en las dinámicas eco-evolutivas o cómo los servicios ecosistémicos se pueden ver afectados ante el Cambio Climático.