Nuovo modello migliora la comprensione della distribuzione delle specie

La distribuzione dell'abbondanza delle specie (SAD) è un concetto in ecologia che descrive quanti individui di diverse specie ci sono in una comunità. Mostra un modello in cui alcune specie sono molto comuni, mentre molte altre sono rare. Questo modello, spesso rappresentato come una curva vuota, si trova in molti tipi di ecosistemi, che siano foreste, oceani o habitat microbici.

Questo modello a curva vuota suggerisce che ci sono regole o principi comuni che aiutano a formare queste comunità, indipendentemente dalle loro dimensioni o dai tipi di organismi coinvolti. Si pensa che l'aspetto della SAD rifletta processi ecologici importanti che avvengono quando le specie si uniscono per formare una comunità.

#L'importanza della SAD

Studiare la SAD è fondamentale per comprendere la biodiversità. Gli scienziati cercano modelli che possano descrivere accuratamente queste distribuzioni in vari organismi viventi. Alcuni modelli ben noti sono la logserie, il Lognormale e la legge di potenza. Ognuno di questi modelli ha modi diversi di interpretare come le specie sono distribuite in un certo ambiente.

Il modello lognormale è spesso usato perché si adatta bene a molti studi. Tuttavia, i ricercatori hanno scoperto che non fornisce sempre un quadro completo, specialmente per le comunità microbiche (organismi viventi microscopici). Infatti, alcuni studi suggeriscono che diversi tipi di organismi possono avere modelli SAD diversi. Questo solleva la domanda se ci siano regole più ampie in natura che si applicano a tutti gli esseri viventi.

#Testare il modello Powerbend

Per rispondere a questa domanda, i ricercatori hanno testato se un nuovo modello chiamato powerbend potesse fungere da modello unificante per tutti i tipi di organismi. Hanno esaminato una grande quantità di dati che includevano animali, piante e microbi per vedere se questo modello fosse valido in diverse comunità.

Il modello powerbend si basa sull'idea che mentre la maggior parte delle specie segue una certa forma di distribuzione, c'è un limite superiore a quanti individui delle specie più comuni possono esistere. Questa caratteristica del modello powerbend lo rende unico e potenzialmente più preciso rispetto ad altri modelli.

I ricercatori hanno scoperto che il modello powerbend era particolarmente efficace nel spiegare i modelli visti nelle comunità di animali e piante. Quando lo hanno confrontato con altri modelli, spiegava una percentuale maggiore di variazione nei dati di abbondanza delle specie.

#Uno sguardo più attento ai microbi

Le comunità microbiche presentano una sfida diversa a causa delle loro dimensioni microscopiche e dei loro alti numeri. Per studiare queste comunità in modo efficace, i ricercatori spesso utilizzano una tecnica chiamata sequenziamento 16S rRNA, che aiuta a identificare i diversi tipi di microbi. Tuttavia, contare le letture di questo sequenziamento non riflette sempre il vero numero di microbi individuali.

Negli studi precedenti, il modello lognormale sembrava funzionare meglio per le comunità microbiche, ma spesso non teneva conto delle complessità nel campionare i microbi. Quando i ricercatori hanno utilizzato metodi diversi, incluso il modello powerbend con un errore di campionamento, hanno scoperto che si adattava molto bene ai dati microbici. Infatti, il modello powerbend ha superato il modello lognormale in un numero significativo di casi.

#Analizzare metriche chiave

Per capire meglio quanto i modelli si adattino ai dati osservati, i ricercatori hanno esaminato metriche aggiuntive come l’equità (quanto sono equamente distribuiti gli individui tra le specie), la Dominanza (quanti individui appartengono alle specie più comuni) e la rarità (quante specie sono rare). Il modello powerbend ha eccelso nell'afferrare questi aspetti chiave rispetto ad altri modelli.

Mentre il modello lognormale potrebbe adattarsi bene all'abbondanza totale delle specie, spesso fatica a rappresentare con precisione la dominanza o la rarità delle singole specie. Il modello powerbend, d'altra parte, è riuscito a tenere conto di queste metriche aggiuntive in modo efficace.

#L'impatto sulle stime di biodiversità

Molti ricercatori utilizzano modelli SAD per stimare il numero totale di specie in una comunità. Ad esempio, il modello lognormale è stato applicato per stimare il numero totale di specie microbiche sulla Terra. Tuttavia, i risultati di studi recenti rivelano che il modello lognormale può essere molto lontano dai valori reali.

Quando i ricercatori hanno testato le stime utilizzando il modello powerbend per le comunità microbiche, hanno scoperto che le previsioni usando il modello lognormale potevano essere di ordini di grandezza imprecise. Questa discrepanza suggerisce che fare affidamento esclusivamente sul modello lognormale potrebbe portare a errori significativi nella stima della biodiversità.

#Il quadro generale

La scoperta che il modello powerbend può unificare la SAD tra diversi tipi di organismi supporta l'idea che ci possano essere principi ecologici universali in gioco nella natura. Anche se il modello non dettaglia esplicitamente i processi dietro l'assemblaggio delle comunità, offre spunti preziosi sui fattori che guidano i modelli ecologici.

Ad esempio, comprendere come le risorse siano limitate in un ambiente può far luce su come le specie competano e interagiscano. Il modello powerbend suggerisce che sia i processi deterministici (come la competizione per le risorse) che i processi stocastici (eventi casuali) influenzano come si formano le comunità.

#Conclusioni

Lo studio della distribuzione dell'abbondanza delle specie è fondamentale per comprendere la biodiversità. Il modello powerbend è emerso come uno strumento promettente per spiegare i modelli trovati in vari ecosistemi, comprese piante, animali e microbi. Tenendo conto accuratamente della distribuzione delle specie, questo modello offre un quadro più chiaro delle dinamiche ecologiche.

Mentre gli scienziati continuano a esplorare e affinare i modelli SAD, le intuizioni ottenute potrebbero aiutare negli sforzi di conservazione e nel prevedere come rispondono gli ecosistemi ai cambiamenti. Riconoscere modelli comuni in organismi diversi potrebbe alla fine portare a una migliore comprensione della complessa rete di vita sulla Terra.