La ecología es una
ciencia muy particular. A diferencia de las ciencias básicas, como la física o
la química, o incluso de las ramas basales de la biología, como la bioquímica o
la biofísica, la ecología empírica trabaja habitualmente con datos basados en
la observación, no procedentes de una experimentación controlada. Esta aparente
nimiedad marca una barrera enorme entre nuestra ciencia y aquellas que disponen
de datos experimentales.
Los científicos experimentales lo tienen más fácil: en
condiciones controladas de laboratorio, pueden aislar variable por variable y
medir sus efectos dentro de los rangos que estimen oportunos. Todo está bajo
control; o casi todo. Por el contrario, cuando un ecólogo sale al campo vuelve
a casa con lo que buenamente haya podido conseguir, observaciones sobre
variables que pueden estar influidas por un conjunto diverso de factores.
Pongamos que queremos saber de qué depende que los huevos de
las gaviotas sean más o menos voluminosos. Obviamente, la disponibilidad de
comida en la época anterior a la puesta es un factor clave, pero no bastará con
evaluar el esfuerzo de la flota pesquera en torno a la colonia de cría. Las
gaviotas se alimentan de los descartes pesqueros, desde luego, pero también pueden
ser muy eclécticas en su dieta, así que tendremos que averiguar si hay cerca vertederos
de basuras u otros recursos alternativos. También es posible que las gaviotas
se agrupen por su condición física, de manera que las hembras de mayor calidad
críen todas juntas. En tal caso, si nuestro muestreo no está estratificado, es
decir, si no tiene en cuenta los diferentes núcleos con sus particularidades,
los resultados no serán representativos del conjunto de la colonia. Si encima
estamos trabajando a una escala geográfica amplia, en la que cabe esperar una gradación
en el tamaño corporal de las gaviotas, nuestros modelos se equivocarán al
relacionar el tamaño del huevo con la disponibilidad de fuentes de alimento, si
no consideramos también el tamaño medio de las hembras de cada colonia, ya que
las de mayor tamaño ponen huevos más voluminosos. ¡Buff! Complicado ¿no?
Queremos establecer relaciones de causa-efecto (“regresiones”
en jerga estadística), pero eso suele ser muy complicado y lo más frecuente en
que nos conformemos con encontrar simples correlaciones. Imaginad, por ejemplo,
que nos encontramos con que las encinas muertas están plagadas de líquenes. ¿Cómo
se ha producido el proceso? ¿Las encinas murieron porque los líquenes impidieron
que la luz llegara a sus hojas? ¿O, una vez muertas por otra causa, se llenaron
secundariamente de líquenes? Otro ejemplo: si encuentras que en una población
de carboneros los ejemplares más parasitados tienen el sistema inmune deprimido,
¿cómo sabes si las aves en ese estado son más susceptibles a la parasitación o
si son los parásitos los que deprimen su sistema inmune? En este caso concreto podemos
recurrir a un experimento relativamente sencillo para averiguar si fue antes el
huevo o la gallina. Bastaría con desparasitar a un grupo de carboneros para ver
si recuperan su condición inmunológica. Pero en la mayoría de los casos la
experimentación no es tan viable en ecología empírica.
Magnitud de los
efectos
Otro de los grandes problemas de la ecología de campo es
que, a diferencia del investigador de laboratorio, desconocemos cuáles son las
magnitudes de interés para nuestros análisis, es decir, las magnitudes de los
efectos que puedan ser biológicamente relevantes. Siguiendo con el ejemplo de
las gaviotas, imaginad que estimamos el volumen de los huevos en dos
poblaciones distintas y, tras aplicar una prueba estadística de comparación de
medias, encontramos que los resultados son representativos. O sea, que las
diferencias halladas en las muestras son extrapolables al conjunto de la
población, que es lo que nos interesa. ¿Podemos concluir que los huevos de ambas
poblaciones difieren en una manera biológicamente sustancial? No necesariamente.
Es posible que hayamos tomado una muestra tan grande de
huevos que la prueba estadística esté detectando unas diferencias muy pequeñas
entre las dos poblaciones. El tamaño de la muestra es como la capacidad de
aumento de una lupa: con lentes potentes vemos hasta los detalles más nimios.
Para evitar este problema, antes de empezar el experimento, los investigadores
de laboratorio utilizan un recurso estadístico que les permite determinar qué tamaño
de muestra es necesario para emparejar la significancia estadística con la
biológica. En otras palabras, para detectar diferencias estadísticas sólo
cuando las magnitudes son biológicamente importantes. Ellos pueden hacerlo
porque saben bien cuál es el rango de diferencias relevante para resolver su
problema. En ecología, sin embargo, nos vemos forzados a hacer las cosas peor.
Tomamos prestada la herramienta de la inferencia estadística, que fue inventada
para la gente de bata blanca, y la aplicamos a nuestros datos basados en la pura
observación, sin que en la mayoría de los casos podamos aplicar esas necesarias
pruebas de potencia.
En el asunto de las gaviotas y sus huevos, por ejemplo, sí
podríamos hacer las cosas mejor. Gracias a un experimento natural propiciado
por una moratoria en la pesca de arrastre, sabemos que el volumen los huevos se
reduce un 6% cuando la comida escasea. De modo que podríamos pedir a nuestro sistema
de análisis de que nos avise si detecta diferencias estadísticas entre
poblaciones de gaviotas sólo cuando sean superiores a ese 6%.
Ecología empírica versus ecología teórica
Lo normal en ecología de campo es que las muestras sean pequeñas;
entre otras cosas, porque son costosas de conseguir. Así que es habitual
utilizar muestras de en torno a 30 individuos, que es una especie de medida de
seguridad cuando no se dispone de información previa del sistema. De hecho, si
con una muestra tan pequeña encontramos diferencias entre poblaciones es muy
probable que éstas sean de gran magnitud. Sin embargo, dicho procedimiento tiene
un problema: si las pruebas estadísticas indican que no hay diferencias, sólo
podemos decir que no hemos sido capaces de encontrarlas. Las diferencias siempre
existen, porque en la naturaleza no hay dos cosas iguales.
En ecología teórica, disciplina donde los muestreos de campo
son sustituidos por simulaciones de ordenador, el problema suele residir precisamente
en manejar muestras demasiado grandes. Y, por tanto, en encontrar efectos
pequeños que son biológicamente irrelevantes.
Ecología: la ciencia
de la complejidad
La ecología es pues una ciencia compleja, y por diferentes
motivos. Tiene un componente histórico, ya que la evolución ejerce una fuerte
influencia, y ese ámbito no admite muchas experimentaciones. También es una
ciencia holística, que se preocupa de las propiedades emergentes de los
sistemas biológicos, pero sin ser anti-reduccionista, es decir, sin dejar de
reconocer que todo lo que vemos se reduce en última instancia a la física y la
química. Lo cual, evidentemente, complica mucho las cosas. Es asimismo una
ciencia muy sujeta al azar y no sólo al determinismo, aunque éste también juega
su papel, sobre todo desde la perspectiva genética. Finalmente, es una ciencia
tremendamente dependiente de la variabilidad o heterogeneidad que reina en la
naturaleza, muy alejada de la homogeneidad que se da, por ejemplo, en la física
de partículas.
Las preguntas que nos planteamos se contestan a menudo con
un “depende”, como suele decir mi amigo José Manuel Igual. Todo depende de la
heterogeneidad de las condiciones locales, por lo que solemos producir
resultados poco generalizables o extrapolables. Lo que es cierto en mi
población, resulta que no es válido en la tuya. Y, claro, eso le resta mucha
fuerza predictiva. Por eso nos ponemos muy contentos cuando encontramos algo
como la regla de Bergmann, según la cual los animales homeotermos de una misma
especie que viven a altas latitudes tienen tamaños corporales mayores, la cual se
cumple con pocas excepciones y además son explicables. Esos son nuestros
objetivos: establecer relaciones de causalidad, tener capacidad predictiva y
poder de generalización. Pero raramente lo conseguimos.
Lo cual no significa que la ecología carezca de sentido.
Únicamente nos obliga a hacer réplicas a escala local y temporal de lo que se
ha estudiado en otros sitios y momentos para captar las particularidades de
nuestro sistema de estudio. Imagino que tanto la heterogeneidad como la complejidad,
aunque sean grandes (enormes), no han de ser por ello irreductibles. Y ese es
el camino apasionante por el que andamos, tratando de encontrar patrones en la
naturaleza y de desentrañar los procesos que los generan.
...és per tot això que l'ecologia deu ser tan interessant com divertida. Que bé!
ResponderEliminarGràcies Miquel. Si jo diria que és una aventura apassionant. Quan aconsegueixes trobar una mica d'ordre en tot aquest aparent caos és molt satisfactori. Una abraçada
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