Dylan Craven, investigador de Data Observatory y del Centro GEMA de la Universidad Mayor, es coautor de un reciente estudio que propone una nueva forma de predecir qué tan estables o vulnerables son los ecosistemas frente a eventos y perturbaciones, como sequías, olas de calor e inundaciones.
El trabajo fue liderado por Forest Isbell de la Universidad de Minnesota, participando más de treinta investigadores de instituciones de todo el mundo. Sus resultados fueron publicados en la revista Nature.
El estudio plantea una teoría que integra cuatro dimensiones de la estabilidad ecológica: estabilidad temporal, resiliencia, resistencia y recuperación, y muestra cómo predecir unas a partir de otras.
Los ecosistemas enfrentan perturbaciones con creciente frecuencia e intensidad, como es el caso de las sequías, lluvias extremas u olas de calor. Saber con anticipación qué sistemas están mejor preparados para resistir estos eventos y así tomar mejores decisiones en materia de gestión de recursos naturales y conservación requiere décadas de monitoreo continuo. Sin embargo, este estudio plantea una nueva alternativa.
En palabras de sus autores, el resultado más llamativo es contraintuitivo: la estabilidad a largo plazo de un ecosistema puede predecirse con alto grado de precisión midiendo únicamente su resistencia durante un evento climático extremo, sin necesidad de saber qué tan rápido se recupera después. La resistencia mide cuánto se aleja un ecosistema de su estado normal durante una perturbación; un ecosistema muy resistente es aquel que, ante una sequía severa, mantiene una productividad cercana a los niveles históricos.
Para validar las predicciones, el equipo utilizó datos del experimento “BioDIV”, ubicado en la Reserva Científica Cedar Creek en Minnesota, Estados Unidos. Se contemplaron mediciones anuales de biomasa vegetal desde 1996 hasta 2022 en praderas con distintos niveles de diversidad de especies, y se analizaron dos eventos climáticos: un año extremadamente húmedo (2002) y una sequía extrema (2021), eventos que se registraron solo una vez en los últimos tres décadas.
Los resultados arrojaron que la estabilidad temporal observada a lo largo de 27 años se predijo con un error promedio de apenas 1 a 2% usando únicamente la resistencia medida en el año 2002. Al incorporar la velocidad de recuperación al modelo, la predicción solo mejoró de forma marginal, lo que confirma que la resistencia es el componente dominante de la estabilidad de largo plazo.
Uno de los resultados más llamativos es que la relación entre resistencia y estabilidad funciona también en sentido inverso: monitoreando la estabilidad histórica de un ecosistema es posible anticipar cuánto va a resistir ante una sequía futura, incluso antes de que esta ocurra. Aplicando esta lógica, los investigadores lograron pronosticar la resistencia a la sequía de 2021 usando datos de productividad vegetal de los 25 años anteriores, con un error promedio de 3% a nivel de ecosistema.
El estudio también precisa el rol de la resiliencia (qué tan cerca queda el sistema de su estado normal poco después de la perturbación), mostrando que esta sí depende tanto de la resistencia como de la recuperación. Esto la convierte en una medida distinta e independiente de la estabilidad de largo plazo.
“Dado el contexto actual, de eventos extremos más frecuentes y extremos, una herramienta como ésta - capaz de identificar los ecosistemas más resistentes o vulnerables -facilita generar políticas públicas proactivas para su conservación”, señaló Dylan Craven.
Los autores destacan que la teoría no se limita a ecosistemas naturales, sino que sus ecuaciones pueden aplicarse a cualquier sistema dinámico sujeto a perturbaciones, desde sistemas agrícolas a mercados financieros.