Пищевая сеть океана — хрупкая конструкция: исчезновение даже небольшого звена способно вызвать масштабные последствия, в том числе затронуть и человека. Традиционные методы изучения пищевых цепочек крайне трудоемки и ограничены: ученым приходится вручную собирать данные в полевых условиях, из‑за чего охват видов остается небольшим, а картина — фрагментарной. Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи обратились к неожиданному инструменту — инженерной математике.
Идея упростить задачу по реконструкции пищевых сетей родилась на научном семинаре, посвященном современным методам изучения морских экосистем. Доктор Наото Ф. Исикава рассказывал о том, как с помощью анализа стабильных изотопов определяют трофические позиции животных, а доктор Этторе Барбьери, специалист по математике из Японского агентства по науке и технологиям в области морских и наземных исследований (JAMSTEC), увидел в этом подходе неожиданные параллели со своими инженерными задачами. Так началось сотрудничество ученых — вместе они решили попробовать взглянуть на сложную биологическую проблему через призму расчетов и вероятностей.
Я спросил его: если вы уже знаете иерархию животных, можете ли вы точно определить, кто кого ест? Я уже знал, что традиционный математический ответ — категорическое «нет»
Этот вопрос положил начало совместной работе, в рамках которой ученые отказались от поиска единственно верного решения и сделали ставку на расчет вероятностей.
Команда разбила сложную сеть взаимодействий на простые пары «хищник — жертва», исключив заведомо нереалистичные варианты, и применила теорему Байеса для оценки вероятности каждого сочетания на основе биологических данных. Наложение тысяч таких парных оценок позволило воссоздать общую структуру пищевой сети. Алгоритм протестировали на 158 полностью задокументированных экосистемах из глобальной базы данных — без использования сведений о реальных пищевых связях.
Результаты оказались впечатляющими: точность реконструкции невидимых океанических сетей превысила 80%, а погрешность в оценке доли каждой жертвы в рационе хищника составила менее 5%. При этом система устойчиво работала даже с неполными или неточными полевыми данными.
По мнению Исикавы, разработанный инструмент — недостающее звено для эффективной охраны окружающей среды. Дальнейшая цель команды — еще повысить точность модели и применить ее в реальных морских экосистемах, чтобы помочь в управлении рыболовством и сохранении биоразнообразия. Результаты исследования опубликованы в журнале Methods in Ecology and Evolution.
Ранее Наука Mail рассказывала, как климат сформировал главных хищников после динозавров.