stringtranslate.com

Смена режима

Сдвиги режимов — это крупные, резкие, устойчивые изменения в структуре и функциях экосистем , климата , финансовых систем или других сложных систем . [1] [2] [3] [4] Режим — это характерное поведение системы, которое поддерживается взаимно подкрепляемыми процессами или обратными связями . Режимы считаются устойчивыми относительно периода времени, в течение которого происходит сдвиг. Смена режимов, или сдвиг, обычно происходит тогда, когда плавное изменение внутреннего процесса ( обратная связь ) или единичное возмущение (внешние толчки) запускают совершенно иное поведение системы. [5] [6] [7] [8] Хотя такие нелинейные изменения широко изучались в различных дисциплинах, от атома до динамики климата, [9] сдвиги режимов приобрели важное значение в экологии, поскольку они могут существенно повлиять на поток экосистемные услуги , на которые полагаются общества, [4] [10], такие как обеспечение продовольствием, чистой водой или регулирование климата. Более того, ожидается, что частота смены режимов будет увеличиваться по мере увеличения влияния человека на планету – антропоцена [11]  – включая текущие тенденции в области антропогенного изменения климата и утраты биоразнообразия . [12] Когда сдвиги режима связаны с критической точкой или точкой бифуркации , их также можно назвать критическими переходами . [3]

История концепции

Ученые уже давно интересуются системами, демонстрирующими нелинейные изменения. С начала двадцатого века математики разработали ряд концепций и теорий для изучения таких явлений, основанных на изучении динамики нелинейных систем. Это исследование привело к развитию таких концепций, как теория катастроф ; раздел теории бифуркаций в динамических системах.

В экологии идея систем с множественными режимами, областями притяжения, называемыми альтернативными стабильными состояниями , возникла только в конце 60-х годов на основе первых размышлений Ричарда Левонтина [1] и Кроуфорда «Базза» Холлинга о значении стабильности в экосистемах . [2] Первая работа по изменению режима в экосистемах была проведена в различных экосистемах и включала важную работу Ноя-Меира (1975) по пастбищным системам ; [13] Май (1977) в системах выпаса скота, системах сбора урожая , насекомых- вредителях и системах паразитоидов -хозяев; [14] Джонс и Уолтерс (1976) с системами рыболовства ; [15] и Людвиг и др. (1978) при вспышках насекомых . [16]

Эти ранние попытки понять смену режимов подверглись критике за сложность демонстрации бистабильности, их зависимость от имитационных моделей и отсутствие высококачественных долгосрочных данных. [17] Однако к 1990-м годам более существенные доказательства смены режима были собраны для лесов из водорослей , коралловых рифов , засушливых земель и мелких озер. Эта работа привела к активизации исследований экологической реорганизации и концептуальному прояснению, которое привело к созданию концептуальной основы смены режима в начале 2000-х годов. [5] [6] [7] [8]

Помимо экологии, аналогичные концепции нелинейных изменений были разработаны и в других академических дисциплинах. Одним из примеров является исторический институционализм в политологии , социологии и экономике , где такие понятия, как зависимость от пути и критические точки, используются для объяснения явлений, в которых результат работы системы определяется ее историей или начальными условиями, и где области ее притяжения различны. подкреплено отзывами. Такие концепции, как международные институциональные режимы , социотехнические переходы и возрастающая отдача, имеют эпистемологическую основу, аналогичную смене режимов, и используют аналогичные математические модели.

Текущее применение концепции смены режима

За последние десятилетия исследования по смене режимов выросли в геометрической прогрессии. Количество научных статей, опубликованных ISI Web of Knowledge, выросло с менее 5 в год до 1990 года до более 300 в год с 2007 по 2011 год. Однако применение концепций, связанных со сменой режима, все еще оспаривается.

Хотя единого определения нет, небольшие различия между определениями связаны со значением стабильности  (мерой того, что такое режим) и значением резкости. Оба зависят от определения изучаемой системы, поэтому они относительны. В конце концов, это вопрос масштаба. Массовые вымирания — это смены режимов в геологическом масштабе времени , тогда как финансовые кризисы или вспышки вредителей — это смены режимов, которые требуют совершенно иной настройки параметров.

Чтобы применить концепцию к конкретной проблеме, необходимо концептуально ограничить диапазон ее динамики, зафиксировав аналитические категории, такие как временные и пространственные масштабы, диапазон вариаций и экзогенные / эндогенные процессы. Например, в то время как для океанографов режим должен длиться по крайней мере десятилетия и должен включать в себя изменчивость климата в качестве движущей силы, [17] для морских биологов приемлемы только пятилетние режимы, которые могут быть вызваны только динамикой популяций. [18] Неисчерпывающий диапазон текущих определений смены режимов в современной научной литературе по экологии и смежным областям собран в Таблице 1.

Таблица 1. Определения режимных сдвигов и модификаций, использованные для применения этой концепции к конкретным исследовательским вопросам из научной литературы, опубликованной в период с 2004 по 2009 год.

Теоретические основы

Теоретическая основа смены режимов была разработана на основе математики нелинейных систем. Короче говоря, сдвиги режима описывают динамику, характеризующуюся возможностью того, что небольшое нарушение может привести к большим последствиям. В таких ситуациях общепринятое представление о пропорциональности между входами и выходами системы неверно. И наоборот, концепция смены режима также подчеркивает устойчивость систем, предполагая, что в некоторых ситуациях существенное влияние управления или человека может оказать незначительное влияние на систему. Сдвиги режима трудно обратить вспять, а в некоторых случаях они необратимы. Концепция смены режима отвлекает аналитическое внимание от линейности и предсказуемости в сторону реорганизации и внезапности. Таким образом, концепция смены режима предлагает основу для изучения динамики и причинных объяснений нелинейных изменений в природе и обществе.

Сдвиги режима инициируются либо ослаблением стабилизирующих внутренних процессов – обратных связей  – либо внешними шоками, превышающими стабилизирующие возможности системы.

Системы, склонные к смене режимов, могут демонстрировать три различных типа изменений: плавные, резкие или прерывистые, [6] в зависимости от конфигурации процессов, которые определяют систему – в частности, взаимодействия между быстрыми и медленными процессами системы. Плавные изменения можно описать квазилинейной зависимостью между быстрыми и медленными процессами; резкое изменение показывает нелинейную связь между быстрыми и медленными переменными, тогда как прерывистое изменение характеризуется разницей в траектории быстрой переменной при увеличении медленной по сравнению с ситуацией, когда она уменьшается. [17] Другими словами, точка, в которой система переключается из одного режима в другой, отличается от точки, в которой система переключается обратно. Системы, демонстрирующие этот последний тип изменений, демонстрируют гистерезис . Гистерезисные системы обладают двумя важными свойствами. Во-первых, обращение вспять прерывистого изменения требует, чтобы система вернулась к тем условиям, при которых это изменение впервые произошло. [5] Это происходит потому, что системные изменения изменяют процессы обратной связи, которые поддерживают систему в определенном режиме. [22] Во-вторых, гистерезис значительно повышает роль истории в системе и демонстрирует, что система имеет память – в том смысле, что ее динамика формируется прошлыми событиями.

Условия, при которых система переключает свою динамику с одного набора процессов на другой, часто называют порогами. Например, в экологии порог — это точка, в которой происходит резкое изменение качества, свойства или явления экосистемы; или когда небольшие изменения в экологических факторах вызывают серьезные реакции в экосистеме. [23] Однако пороговые значения являются функцией нескольких взаимодействующих параметров, поэтому они изменяются во времени и пространстве. Следовательно, одна и та же система может иметь плавные, резкие или прерывистые изменения в зависимости от конфигурации ее параметров. Однако пороговые значения будут присутствовать только в тех случаях, когда возможны резкие и прерывистые изменения.

Доказательство

Эмпирические данные все больше дополняют основанную на моделях работу по смене режимов. Ранние работы по смене режимов в экологии были развиты на моделях хищничества, выпаса скота, рыболовства и динамики внутренних вспышек. С 1980-х годов дальнейшее развитие моделей дополнялось эмпирическими данными об изменениях режимов в экосистемах, включая леса из водорослей , коралловые рифы , засушливые районы и озера .

Ученые собрали доказательства смены режимов в самых разных экосистемах и в самых разных масштабах. Например, в местном масштабе одним из наиболее хорошо задокументированных примеров является вторжение древесных растений , которое, как полагают, следует плавной динамике изменений. [7] Вторжение древесной растительности означает небольшие изменения в численности травоядных животных, которые могут сместить засушливые земли от режима с преобладанием травы к саваннам с преобладанием древесных пород. Документально подтверждено, что вторжение повлияло на экосистемные услуги, связанные с разведением крупного рогатого скота во влажных саваннах в Африке и Южной Америке. [24] [25] [26] В региональном масштабе тропические леса в Амазонии и Восточной Азии, как полагают, находятся под угрозой перехода к режиму саванны, учитывая ослабление обратной связи по переработке влаги, вызванной вырубкой лесов . [27] [28] [29] [30] [31] [32] Переход от леса к саванне потенциально влияет на обеспечение продовольствием, пресной водой, регулирование климата и поддержку биоразнообразия. В глобальном масштабе более быстрое отступление арктического ледникового покрова в летнее время усиливает потепление климата за счет обратной связи альбедо, что потенциально влияет на уровень морской воды и регулирование климата во всем мире.

Водные системы тщательно изучались в поисках смены режима. Озера работают как микрокосмы (почти закрытые системы ), которые в некоторой степени позволяют экспериментировать и собирать данные. [2] [33] [34] Эвтрофикация – это хорошо документированный резкий переход от режима чистой воды к режиму мутной воды, который приводит к цветению токсичных водорослей и снижению продуктивности рыбы в озерах и прибрежных экосистемах. [33] [35] [36] Эвтрофикация обусловлена ​​поступлением питательных веществ, особенно тех, которые поступают из удобрений, используемых в сельском хозяйстве. Это пример прерывистого изменения с гистерезисом. Как только озеро перешло в режим мутной воды, новая обратная связь по переработке фосфора поддерживает систему в эвтрофном состоянии, даже если поступление питательных веществ значительно снижается.

Другим примером, широко изучаемым в водных и морских системах, является снижение трофического уровня в пищевых сетях . Обычно это подразумевает переход от экосистем, в которых доминирует большое количество хищных рыб, к режиму, в котором доминируют более низкие трофические группы, такие как пелагические планктоноядные (т.е. медузы). [37] [38] [39] [40] [41] Затронутые пищевые сети часто оказывают воздействие на продуктивность рыболовства, создают серьезный риск эвтрофикации , гипоксии , инвазии чужеродных видов и воздействия на рекреационные ценности. Гипоксия, или развитие так называемых зон смерти, является еще одним сдвигом режима в водной и морско-прибрежной среде. Гипоксия, как и эвтрофикация, обусловлена ​​поступлением питательных веществ антропогенного, а также природного происхождения в виде апвеллингов . При высоких концентрациях питательных веществ снижается уровень растворенного кислорода, что делает жизнь большинства водных организмов невозможной. [42] Воздействие на экосистемные услуги включает в себя коллапс рыболовства и производство токсичных для человека газов.

В морских системах два хорошо изученных изменения режима происходят в коралловых рифах и лесах водорослей. Коралловые рифы представляют собой трехмерные структуры, которые служат средой обитания для морского биоразнообразия. Рифы с преобладанием твердых кораллов могут перейти в режим, в котором преобладают мясистые водоросли; [43] [44] [45] [46] [47] , но также сообщается, что они смещаются в сторону мягких кораллов, кораллиморфариев, пустынь ежей или режимов с преобладанием губок. [18] [48] Сообщается, что переход коралловых рифов влияет на такие экосистемные услуги, как фиксация кальция, очистка воды, поддержка биоразнообразия, продуктивность рыболовства, защита береговой линии и рекреационные услуги. [49] [50] С другой стороны, леса из водорослей представляют собой высокопродуктивные морские экосистемы, встречающиеся в регионах океана с умеренным климатом. В лесах водорослей, как правило, преобладают бурые макроводоросли, и они обладают высоким уровнем биоразнообразия, обеспечивая экосистемные услуги как для косметической промышленности, так и для рыболовства. Такие услуги существенно сокращаются, когда леса водорослей становятся бесплодными для ежей, главным образом из-за сброса питательных веществ с побережья и чрезмерного вылова рыбы. Чрезмерный вылов и чрезмерный вылов ключевых хищников, таких как каланы , оказывает давление на систему сверху вниз . Давление снизу вверх возникает из-за загрязнения питательными веществами . [51] [52] [53] [54] [55] [56]

Засоление почв является примером хорошо известного изменения режима в наземных системах. Это обусловлено удалением глубокой корневой растительности и ирригацией, что приводит к повышению уровня грунтовых вод и увеличению засоления поверхности почвы. Как только система перевернется, экосистемные услуги, связанные с производством продуктов питания – как сельскохозяйственных культур, так и крупного рогатого скота – значительно сократятся. [57] Деградация засушливых земель , также известная как опустынивание , является хорошо известным, но спорным типом смены режима. Деградация засушливых земель происходит, когда потеря растительности превращает экосистему из растительной в преобладающую голую почву. Хотя предполагается, что этот сдвиг обусловлен сочетанием земледелия и выпаса скота, потерей полукочевых традиций, расширением инфраструктуры, снижением управленческой гибкости и другими экономическими факторами, это противоречиво, поскольку трудно определить, существует ли действительно ли это смена режима и какие движущие силы ее вызвали. Например, бедность была предложена как причина деградации засушливых земель, но исследования постоянно находят противоречивые данные. [58] [59] [60] [61] Экосистемные услуги, на которые влияет деградация засушливых земель, обычно включают низкую продуктивность биомассы, что приводит к сокращению обеспечивающих и вспомогательных услуг для сельского хозяйства и круговорота воды.

Полярные регионы были в центре внимания исследований по изучению последствий потепления климата. Сдвиги режимов в полярных регионах включают таяние ледникового щита Гренландии и возможный коллапс термохалинной циркуляционной системы. В то время как таяние ледникового щита Гренландии вызвано глобальным потеплением и угрожает береговым линиям всего мира повышением уровня моря, коллапс термохалинной циркуляции вызван увеличением количества пресной воды в Северной Атлантике, что, в свою очередь, ослабляет плотность воды, обусловленную ее плотностью. транспорт между тропиками и полярными районами. [62] [63] Оба изменения режима имеют серьезные последствия для морского биоразнообразия, круговорота воды, безопасности жилья и инфраструктуры, а также регулирования климата среди других экосистемных услуг.

Обнаружение того, произошла ли смена режима

Используя современные хорошо известные статистические методы, такие как средние стандартные отклонения , анализ главных компонент или искусственные нейронные сети [64] [20], можно определить, произошел ли сдвиг режима. Для такого анализа требуются долгосрочные ряды данных, и необходимо преодолеть изучаемый порог. [20] Следовательно, ответ будет зависеть от качества данных; он основан на событиях и позволяет исследовать только прошлые тенденции.

Некоторые ученые, основываясь на статистическом анализе временных рядов, утверждают, что определенные явления не соответствуют смене режима. [65] [66] [67] [68] Тем не менее, статистическое отклонение гипотезы о том, что система имеет несколько аттракторов, не означает, что нулевая гипотеза верна. [6] Для этого нужно доказать, что система имеет только один аттрактор. Другими словами, свидетельства того, что данные не содержат множественных режимов, не исключают возможности перехода системы к альтернативному режиму в будущем. Более того, при принятии управленческих решений может быть рискованно предполагать, что в системе существует только один режим, тогда как возможные альтернативные режимы имеют крайне негативные последствия. [6]

С другой стороны, более актуальный вопрос, чем «произошла ли смена режима?» «Склонна ли система к смене режимов?». Этот вопрос важен, поскольку, даже если в прошлом они демонстрировали плавное изменение, их динамика потенциально может стать резкой или прерывистой в будущем в зависимости от конфигурации ее параметров. Такой вопрос изучался отдельно в разных дисциплинах для разных систем, что способствовало развитию методов (например, изменение режима океана в результате изменения климата [66] или стабильности пищевых сетей [69] [70] ) и продолжало вдохновлять новые исследования.

Границы исследований

Исследования по смене режимов проводятся во многих экосистемах и в разных масштабах. Новые области исследований включают раннее предупреждение о смене режима и новые формы моделирования.

Сигналы раннего предупреждения и критическое замедление

Графическое представление альтернативных стабильных состояний и направления критического замедления перед критическим переходом (взято из Lever et al. 2020). [71] На верхних панелях (а) показаны ландшафты устойчивости в различных условиях. Средние панели (b) показывают темпы изменений, аналогичные наклону ландшафтов стабильности, а нижние панели (c) указывают на восстановление после возмущения к будущему состоянию системы (cI) и в другом направлении (c.II).
Временные изменения устойчивости лесов и ее ключевые факторы [72]
Новые сигналы снижения устойчивости лесов в условиях изменения климата [72]
Значительные усилия были предприняты для выявления сигналов раннего предупреждения о критических переходных процессах. [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] Системы, приближающиеся к точке бифуркации, демонстрируют характерное поведение, называемое критическим замедлением, ведущее к все более медленному восстановлению после возмущений. Это, в свою очередь, может привести к увеличению (пространственной или временной) автокорреляции и дисперсии, при этом дисперсионные спектры имеют тенденцию к более низким частотам [74] [77] [78] и «направлению критического замедления» в состоянии системы. Пространство может указывать на будущее состояние системы, когда отложенные отрицательные обратные связи, ведущие к колебательной или другой сложной динамике, слабы. [71] Исследователи изучили сигналы раннего предупреждения в озерах, динамику климата, тропические леса Амазонки , [81] леса по всему миру, [72] пищевые сети, переходы на засушливые территории и приступы эпилепсии. [74]

Остается неясным, насколько хорошо такие сигналы работают при всех сменах режимов, и дают ли ранние предупреждения достаточно времени для принятия соответствующих управленческих корректировок, чтобы избежать смены режима. [82] [4] Кроме того, сигналы раннего предупреждения также зависят от интенсивных рядов данных хорошего качества, которые редко встречаются в экологии. Однако исследователи использовали высококачественные данные для прогнозирования изменений режима в экосистеме озера. [83] Изменения в пространственных структурах как индикатор смены режима также стали темой исследования. [30] [84] [85]

Новые подходы к моделированию

Еще одним направлением исследований является разработка новых подходов к моделированию. Динамические модели , [86] [87] Байесовские сети убеждений , [88] Информация Фишера , [89] и нечеткие когнитивные карты [90] использовались в качестве инструмента для исследования фазового пространства, в котором вероятны смены режимов, и понимания происходящих изменений. динамика, которая управляет динамическими порогами. Модели представляют собой полезное упрощение реальности, пределы которого определяются текущим пониманием реальной системы, а также предположениями разработчика модели. Поэтому для того, чтобы уловить возможную динамику смены режима, необходимо глубокое понимание причинно-следственных связей и силы обратной связи. Тем не менее, такое глубокое понимание доступно только для хорошо изученных систем, таких как мелководные озера. Разработка методов необходима для решения проблемы ограниченности данных временных рядов и ограниченного понимания динамики системы таким образом, чтобы можно было определить основные движущие силы смены режима, а также определить приоритетность вариантов управления.

Другие развивающиеся области

Другие новые области исследований включают роль смены режимов в земной системе, каскадные последствия смены режимов и смены режимов в социально-экологических системах.

Рекомендации

  1. ^ аб Левонтин, Р. (1969) Значение стабильности. Брукхейвен Сим Биол , 13
  2. ^ abc Холлинг, К.С. (1973) Устойчивость и стабильность экологических систем. Ежегодный обзор экологии и систематики 4, 1–23.
  3. ^ abc Шеффер, Мартен (26 июля 2009 г.). Критические переходы в природе и обществе . Издательство Принстонского университета. ISBN 978-0691122045.
  4. ^ abcd Биггс, Р. и др. (2009) Возвращаясь от пропасти: вовремя обнаружить надвигающуюся смену режима, чтобы предотвратить ее. P Natl Acad Sci USA 106, 826–831
  5. ^ abc Шеффер, М. и др. (2001) Катастрофические сдвиги в экосистемах. Природа 413, 591–596
  6. ^ abcde Шеффер, М., и Карпентер, С. (2003) Катастрофические изменения режима в экосистемах: связь теории с наблюдением. Тенденции Экол. Эвол. 18, 648–656
  7. ^ abc Фолке, К. и др. (2004) Сдвиги режимов, устойчивость и биоразнообразие в управлении экосистемами. Анну. Преподобный Экол. Эвол. Сист. 35, 557–581
  8. ^ аб Бейснер, Б. и др. (2003) Альтернативные стабильные состояния в экологии. Передний. Экол. Окружающая среда. 1, 376–382
  9. ^ Фейдель, У. (2008) Сложная динамика в мультистабильных системах. Int J Bifurcat Chaos 18, 1607–1626 гг.
  10. ^ Оценка экосистем на пороге тысячелетия (2005) Экосистемы и благополучие человека: синтез биоразнообразия. 87
  11. ^ Стеффен, В. и др. (2007) Антропоцен: люди сейчас подавляют великие силы природы? Амбио 36, 614–621
  12. ^ Рокстрем, Дж. и др. (2009) Безопасное рабочее пространство для человечества. Природа 461, 472–475
  13. ^ Ноймейр, И. (1975) Стабильность пастбищных систем - применение графов «хищник-жертва». Журнал экологии 63, 459–481.
  14. ^ Мэй, Р.М. (1977) Пороги и точки останова в экосистемах с множеством стабильных состояний. Природа 269, 471–477
  15. ^ Джонс, Д.Д., и Уолтерс, К.Дж. (1976) Теория катастроф и регулирование рыболовства. Журнал Совета по исследованиям рыболовства Канады 33, 2829–2833.
  16. ^ Людвиг Д. и др. (1978) Качественный анализ систем вспышек насекомых - еловая совка и лес. Дж. Аним. Экол. 47, 315–332
  17. ^ abcd Колли, Дж. и др. (2004) Сдвиги режимов: может ли экологическая теория пролить свет на механизмы? Прог. Океаногр. 60, 281–302
  18. ^ abc Норстрем, А. и др. (2009)Альтернативные состояния коралловых рифов: помимо фазовых сдвигов кораллов и макроводорослей. Мар Экол. Прог. Сер. 376, 295–306
  19. ^ Уокер Б. и Мейерс Дж. (2004) Пороги экологических и социально-экологических систем: развивающаяся база данных. Экол. Соц. 9, 3
  20. ^ abc Андерсен, Т. и др. (2009) Экологические пороги и смены режимов: подходы к идентификации. Тенденции Экол. Эвол. 24, 49–57
  21. ^ Норберг Дж. и Камминг Г.С. (2008) Теория сложности для устойчивого будущего . Издательство Колумбийского университета
  22. ^ Майер А. и Риткерк М. (2004) Концепция динамического режима управления и восстановления экосистем. Бионаука 54, 1013–1020.
  23. ^ Гроффман П. и др. (2006) Экологические пороги: ключ к успешному управлению окружающей средой или важная концепция, не имеющая практического применения? Экосистемы 9, 1–13
  24. ^ Рокес, К. и др. (2001)Динамика вторжения кустарников в африканскую саванну: относительное влияние огня, травоядных, осадков и зависимости от плотности. J Appl Ecol 38, 268–280
  25. ^ Андерис, Дж. и др. (2002) Управление выпасом, устойчивость и динамика системы пастбищ, вызванных пожарами. Экосистемы 5, 23–44
  26. ^ Виганд, К. и др. (2006) Подход «патч-динамика» к динамике саванны и вторжению древесных растений - выводы из засушливой саванны. Перспективный завод Экол 7, 229–242
  27. ^ Бонан, Г. (2008) Леса и изменение климата: воздействия, обратная связь и климатические преимущества лесов. Наука 320, 1444–1449 гг.
  28. ^ Деккер, SC и др. (2010) Биогеофизические обратные связи вызывают сдвиги в моделируемой системе растительность-атмосфера в различных масштабах. Биогеонауки 7, 1237–1245 гг.
  29. ^ Деккер, SC и др. (2007) Соединение микромасштабных обратных связей между растительностью и почвенными водами и макромасштабных обратных связей между растительностью и осадками в полузасушливых экосистемах. Глобальные изменения Биол 13, 671–678
  30. ^ аб Риткерк, М. и др. (2004) Самоорганизованная неоднородность и катастрофические сдвиги в экосистемах. Наука 305, 1926–1929 гг.
  31. ^ Да Силва, Р. и др. (2008)Региональное воздействие будущих изменений земного покрова на климат сезона дождей в бассейне Амазонки. J Климат 21, 1153–1170 гг.
  32. ^ Ояма М. и Нобре К. (2003) Новое состояние равновесия климата и растительности для тропической Южной Америки. Geophys Res Lett 30, 2199 г.
  33. ^ ab Карпентер, С., и Кинне, О. (2003) Сдвиги режимов в озерных экосистемах: закономерности и вариации. Институт Экологии
  34. ^ Шеффер М. и ван Нес Э. (2004) Механизмы изменений морского режима: можем ли мы использовать озера в качестве микрокосмов для океанов? Прог. Океаногр. 60, 303–319
  35. ^ Карпентер, С.Р. и Латроп, Р.К. (2008) Вероятностная оценка порога эвтрофикации. Экосистемы 11, 601–613
  36. ^ Карпентер, SR и др. (1999) Управление эвтрофикацией озер, подверженных потенциально необратимым изменениям. Экол. Прил. 9, 751–771
  37. ^ Даскалов, Г.М. и др. (2007) Трофические каскады, вызванные чрезмерным выловом рыбы, раскрывают возможные механизмы изменения режима экосистемы. P Natl Acad Sci Usa 104, 10518–10523
  38. ^ Франк, КТ и др. (2005)Трофические каскады в экосистеме, где раньше доминировала треска. Наука 308, 1621–1623 гг.
  39. ^ Джексон, Дж., и др. (2001)Исторический чрезмерный вылов рыбы и недавний коллапс прибрежных экосистем. Наука 293, 629–638.
  40. ^ Пейс, М. и др. (1999) Трофические каскады, выявленные в разнообразных экосистемах. Тенденции Экол. Эвол. 14, 483–488
  41. ^ Поли, Д., и Паломарес, М. (2005) Вылов морской пищевой сети: она гораздо более распространена, чем мы думали. Бык. март. наук. 76, 197–211
  42. ^ Диас, Р.Дж., и Розенберг, Р. (2008) Распространение мертвых зон и последствия для морских экосистем. Наука 321, 926–929
  43. ^ Хоег-Гульдберг, О. и др. (2007)Коралловые рифы в условиях быстрого изменения климата и закисления океана. Наука 318, 1737–1742 гг.
  44. ^ Ноултон, Н. (2004) Множественные «стабильные» состояния и сохранение морских экосистем. Прог. Океаногр. 60, 387–396
  45. ^ Ноултон, Н. (1992) Пороги и множественные стабильные состояния в динамике сообщества коралловых рифов. Ам Зоол 32, 674–682
  46. ^ Хьюз, Т. и др. (2010) Решение проблемы поддержания устойчивости коралловых рифов. Тенденции Экол. Эвол.
  47. ^ Беллвуд, Д. и др. (2004) Противодействие кризису коралловых рифов. Природа 429, 827–833
  48. ^ Нистрём М. и Фольке К. (2001) Пространственная устойчивость коралловых рифов. Экосистемы 4, 406–417
  49. ^ Хоег-Гульдберг, О. и др. (2007)Коралловые рифы в условиях быстрого изменения климата и закисления океана . Наука 318, 1737–1742 гг.
  50. ^ Моберг Ф. и Фолке К. (1999) Экологические товары и услуги экосистем коралловых рифов. Экологическая экономика 29, 215–233
  51. ^ Горман, Д. и др. (2009) Связь между сушей и морем: связь наземных субсидий, полученных человеком, с изменением среды обитания в сублиторной зоне на открытых скалистых побережьях. Экол. Прил. 19, 1114–1126 гг.
  52. ^ Лаузон-Гуай, Ж.-С. и др. (2009)Моделирование фазовых сдвигов в каменистой сублиторальной экосистеме. Мар Экол-Прог Сер 375, 25–39
  53. ^ Линг, С. и др. (2009) Чрезмерный вылов рыбы снижает устойчивость зарослей водорослей к катастрофическому фазовому сдвигу, вызванному климатом. P Natl Acad Sci USA 106, 22341–22345
  54. ^ Стенек, Р. и др. (2004)Ускорение дисфункции трофического уровня в лесных экосистемах западной части Северной Атлантики. Экосистемы 7, 323–332
  55. ^ Конар Б. и Эстес Дж. (2003) Стабильность пограничных областей между зарослями водорослей и обезлесенными участками. Экология 84, 174–185.
  56. ^ Стенек, Р. и др. (2002) Лесные экосистемы водорослей: биоразнообразие, стабильность, устойчивость и будущее. Окружающая среда. Консервировать. 29, 436–459
  57. ^ Андерис, Дж; Райан, П&Б. Уокер. 2006. Утрата устойчивости, кризис и институциональные изменения: уроки интенсивной сельскохозяйственной системы в Юго-Восточной Австралии. Экосистемы 9 (6) 865:878
  58. ^ Рейнольдс, Дж. и др. (2007) Глобальное опустынивание: создание науки для развития засушливых земель. Наука 316, 847
  59. ^ Гейст, Х., и Ламбин, Э. (2004) Динамические причинные закономерности опустынивания. Бионаука 54, 817–829.
  60. ^ Гейст, Х., и Ламбин, Э. (2002) Непосредственные причины и основные движущие силы вырубки тропических лесов. Бионаука 52, 143–150.
  61. ^ Ламбин, Э. и др. (2001) Причины изменения землепользования и растительного покрова: выход за рамки мифов. Global Environ Чанг 11, 261–269
  62. ^ Грин, CH и др. (2008) Изменение климата в Арктике и его влияние на экологию Северной Атлантики. Экология 89, С24–С38
  63. ^ Хатун, Х. и др. (2005) Влияние атлантического субполярного круговорота на термохалинную циркуляцию. Наука 309, 1841–1844 гг.
  64. ^ Зондереггер, DL и др. (2009) Использование SiZer для определения пороговых значений экологических данных. Передний. Экол. Окружающая среда. 7, 190–195
  65. ^ Фэн, JF и др. (2006) Альтернативные аттракторы в морских экосистемах: сравнительный анализ воздействия рыболовства. Экологическое моделирование 195, 377–384.
  66. ^ ab Оверленд, Дж. и др. (2008) Сдвиги режима в северной части Тихого океана: определения, проблемы и недавние переходы. Прог. Океаногр. 77, 92–102
  67. ^ Ротшильд Б. и Шеннон Л. (2004) Смена режима и управление рыболовством. Прог. Океаногр. 60, 397–402
  68. ^ Хилборн, Р. (2007) Новая интерпретация состояния рыболовства и управления им. Экосистемы 10, 1362–1369 гг.
  69. ^ Стоуффер Д. и Баскомпт Дж. (2010) Понимание устойчивости пищевой сети от локального до глобального масштаба. Экол Летт 13, 154–161.
  70. ^ Бастолла, У. и др. (2009) Архитектура мутуалистических сетей сводит к минимуму конкуренцию и увеличивает биоразнообразие. Природа 458, 1018–U1091
  71. ^ аб Левер, Дж. Джелле; Лемпут, Ингрид А.; Вейнанс, Элс; Квакс, Рик; Дакос, Василис; Нес, Эгберт Х.; Баскомпт, Хорди; Шеффер, Мартен (2020). «Предвидение будущего мутуалистических сообществ после краха». Экологические письма . 23 (1): 2–15. дои : 10.1111/ele.13401. ПМЦ 6916369 . ПМИД  31707763. 
  72. ^ abc Форциери, Джованни; Дакос, Василис; Макдауэлл, Нейт Г.; Рамдейн, Алкама; Ческатти, Алессандро (август 2022 г.). «Новые сигналы снижения устойчивости лесов в условиях изменения климата». Природа . 608 (7923): 534–539. дои : 10.1038/s41586-022-04959-9 . ISSN  1476-4687. ПМЦ 9385496 . ПМИД  35831499. 
    • Новостная статья: «Леса становятся менее устойчивыми из-за изменения климата». Новый учёный . Проверено 21 августа 2022 г.
  73. ^ Биггс, Р. и др. (2009) Возвращаясь от пропасти: вовремя обнаружить надвигающуюся смену режима, чтобы предотвратить ее. P Natl Acad Sci USA 106, 826–831
  74. ^ abc Шеффер, М. и др. (2009) Сигналы раннего предупреждения о критических переходах. Природа 461, 53–59
  75. ^ Контамин Р. и Эллисон А.М. (2009) Индикаторы смены режимов в экологических системах: что нам нужно знать и когда нам нужно это знать? Экол. Прил. 19, 799–816
  76. ^ Дакос, В. и др. (2010)Пространственная корреляция как ведущий индикатор катастрофических сдвигов. Теория Экол 3, 163–174.
  77. ^ Аб Дакос, В. и др. (2008) Замедление темпов роста как ранний сигнал предупреждения о резком изменении климата . P Natl Acad Sci Usa 105, 14308–14312
  78. ^ Аб ван Нес, Э.Х., и Шеффер, М. (2007) Медленное восстановление после возмущений как общий индикатор ближайшего катастрофического сдвига. Являюсь. Нат. 169, 738–747
  79. ^ ван Нес, Э., и Шеффер, М. (2005) Последствия пространственной неоднородности для катастрофических сдвигов режима в экосистемах. Экология 86, 1797–1807 гг.
  80. ^ Гастингс А. и Уишам Д.Б. (2010) Сдвиги режима в экологических системах могут произойти без предупреждения. Эколь Летт , 1–9
  81. ^ Бултон, Крис А.; Лентон, Тимоти М.; Бурс, Никлас (март 2022 г.). «Заметная потеря устойчивости тропических лесов Амазонки с начала 2000-х годов». Природа Изменение климата . 12 (3): 271–278. Бибкод : 2022NatCC..12..271B. дои : 10.1038/s41558-022-01287-8 . ISSN  1758-6798. S2CID  234889502.
    • Новостная статья об исследовании: «Климатический кризис: данные показывают, что надвигается переломный момент для тропических лесов Амазонки». Хранитель . 7 марта 2022 г. Проверено 18 апреля 2022 г.
  82. ^ Контамин Р. и Эллисон А.М. (2009) Индикаторы смены режимов в экологических системах: что нам нужно знать и когда нам нужно это знать? Экол. Прил. 19, 799–816
  83. ^ Карпентер, SR и др. Ранние предупреждения о смене режима: эксперимент всей экосистемы. Наука 332, 1079–1082 (2011).
  84. ^ Эппинга, МБ и др. (2009) Связь изменения среды обитания с катастрофическими изменениями и характером растительности на болотах. Завод Экол 200, 53–68
  85. ^ Риткерк, М. и др. (2002) Самоорганизация растительности в засушливых экосистемах. Am Nat 160, 524–530
  86. ^ Гунеральп Б. и Барлас Ю. (2003) Динамическое моделирование мелкого пресноводного озера для экологической и экономической устойчивости. Экологическое моделирование 167, 115–138.
  87. ^ Сайсел А.К. и Барлас Ю. (2001) Динамическая модель засоления орошаемых земель. Экологическое моделирование 139, 177–199.
  88. ^ Вулдридж, С. и др. (2005)Предвестники устойчивости коралловых сообществ в условиях потепления климата: подход сети убеждений. Мар Экол-Прог Сер 295, 157–169
  89. ^ Карунанити, AT и др. (2008) Обнаружение и оценка изменений экосистемного режима на основе информации Фишера. Экол. Соц. 13, 15
  90. ^ Кок, К. (2009) Потенциал нечетких когнитивных карт для разработки полуколичественных сценариев на примере Бразилии. Глобальные изменения окружающей среды 19, 122–133.