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Aquí presentamos una perspectiva comunitaria sobre cómo explorar, explotar y evolucionar la diversidad en los modelos de ecosistemas acuáticos. Estos modelos desempeñan un papel importante en la comprensión del funcionamiento de los ecosistemas acuáticos, llenando las lagunas de observación y desarrollando estrategias eficaces para la gestión de la calidad del agua. Con este espíritu, desde los años 70 se han desarrollado numerosos modelos. Nos proponemos explorar la diversidad de los modelos haciendo un inventario entre 42 modelizadores de ecosistemas acuáticos, clasificando el conjunto resultante de modelos y analizándolos en función de su diversidad. A continuación, nos centramos en cómo explotar la diversidad de modelos comparando y combinando diferentes aspectos de los modelos existentes. Por último, analizamos cómo surgió la diversidad de modelos en el pasado y cómo podría evolucionar en el futuro. A lo largo de nuestro estudio, utilizamos analogías de la investigación sobre la biodiversidad para analizar e interpretar la diversidad de modelos. Recomendamos poner los modelos a disposición del público a través de políticas de código abierto, estandarizar la documentación y la implementación técnica de los modelos, y comparar los modelos a través de la modelización de conjuntos y los enfoques interdisciplinarios. Terminamos con nuestra perspectiva sobre cómo podría desarrollarse el campo de la modelización de los ecosistemas acuáticos en los próximos 5-10 años. En aras de la claridad y para mejorar la legibilidad para los no modelizadores, incluimos un glosario.
Proyecto Climshift: Cambios de régimen en los ecosistemas de agua dulce
Los modelos ecológicos tienen aplicaciones en una gran variedad de disciplinas, como la gestión de los recursos naturales, la ecotoxicología y la salud ambiental, la agricultura y la conservación de la fauna. Existen dos tipos principales de modelos ecológicos: los modelos analíticos y los modelos de simulación/computación. Los modelos analíticos suelen ser más complejos desde el punto de vista matemático y funcionan mejor cuando se trata de sistemas relativamente sencillos (a menudo lineales) que pueden describirse con precisión mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas cuyo comportamiento es bien conocido. Los modelos de simulación utilizan técnicas numéricas para resolver problemas para los que las soluciones analíticas son poco prácticas o imposibles. Los modelos de simulación tienden a ser más utilizados y suelen considerarse más realistas desde el punto de vista ecológico. Una vez construidos, los modelos se validan para garantizar que los resultados sean aceptablemente precisos o realistas.
A medida que aumenta el número de especies y clases de edad en el modelo, una sola estación de trabajo ya no es suficiente para obtener resultados en un plazo razonable. El modelo actual está estructurado para aprovechar el reciente desarrollo de los sistemas de computación paralela en clúster. En el sistema de computación en cluster, cada clase de edad de una especie puede ser calculada y la información se resume en cada nodo en cada paso de tiempo (t). La información resumida para cada clase de edad de cada especie es recibida por el nodo maestro y distribuida a los nodos esclavos para su simulación en el siguiente paso de tiempo (t+1). Por lo tanto, a medida que aumenta el número de especies y clases de edad en el modelo, podemos añadir más nodos de computación al sistema de clúster para equilibrar las necesidades. De este modo, el modelo ayudará a establecer medidas ecológicas cuantitativas del éxito de la gestión pesquera para la Comisión de Pesca Marina de los Estados Atlánticos y otras entidades regionales de gestión pesquera de los Estados Unidos.
Redes alimentarias acuáticas
Los ecosistemas de agua dulce -lagos y arroyos- se ven amenazados por la contaminación agrícola, urbana e industrial, la ingeniería hidráulica y la sobreexplotación, que ponen en peligro su capacidad para prestar importantes servicios (ocio y suministro de alimentos y agua limpia, entre otros). La modelización ecológica puede emplearse para estimar los impactos y analizar las estrategias de mitigación. Los modelos de juguete son fáciles de construir, pero su aplicación a los problemas del mundo real suele ser un reto. Aquí mostramos en dos estudios de caso cómo puede establecerse la conexión entre el modelo y la aplicación. El primer estudio analiza si es posible mitigar, y cómo, el impacto del cambio climático en una pesquería mayoritariamente recreativa en un lago alpino, mientras que el segundo examina la restauración de la biodiversidad tras la limpieza de la contaminación en un sistema fluvial coreano, utilizando como indicadores de la salud del ecosistema a los insectos acuáticos, que desempeñan un papel funcional esencial en las redes alimentarias acuáticas y son muy sensibles a la calidad del agua. Estos estudios ponen de manifiesto la capacidad de los modelos ecoevolutivos basados en procesos para generar hipótesis comprobables y aportar soluciones a problemas del mundo real.
Ecosistema de agua dulce (B.Sc)
Aquí presentamos una perspectiva comunitaria sobre cómo explorar, explotar y hacer evolucionar la diversidad en los modelos de ecosistemas acuáticos. Estos modelos desempeñan un importante papel en la comprensión del funcionamiento de los ecosistemas acuáticos, llenando las lagunas de observación y desarrollando estrategias eficaces para la gestión de la calidad del agua. Con este espíritu, desde los años 70 se han desarrollado numerosos modelos. Nos proponemos explorar la diversidad de los modelos haciendo un inventario entre 42 modelizadores de ecosistemas acuáticos, clasificando el conjunto de modelos resultante y analizándolos en función de su diversidad. A continuación, nos centramos en cómo explotar la diversidad de modelos comparando y combinando diferentes aspectos de los modelos existentes. Por último, analizamos cómo surgió la diversidad de modelos en el pasado y cómo podría evolucionar en el futuro. A lo largo de nuestro estudio, utilizamos analogías con la investigación sobre la biodiversidad para analizar e interpretar la diversidad de modelos. Recomendamos que los modelos estén disponibles públicamente a través de políticas de código abierto, que se estandarice la documentación y la implementación técnica de los modelos, y que se comparen los modelos a través de modelos de conjunto y enfoques interdisciplinarios. En aras de la claridad y para mejorar la legibilidad para los no modelizadores, incluimos un glosario.