Coi metodi di Borsa si può prevedere il collasso di un ecosistema naturale

PISA - Prevedere il collasso di un ecosistema naturale individuando gli indicatori sentinella che ne determinano la crisi. E' il tema centrale dello studio di Lisandro Benedetti-Cecchi, Laura Tamburello, Elena Maggi e Fabio Bulleri ricercatori del dipartimento di biologia dell'Università di Pisa appena pubblicato sulla rivista "Current Biology". La ricerca è durata 7 anni ed è la prima sperimentazione, si spiega in una nota, di questa portata che avviene in condizioni naturali: per testare il modello teorico e i relativi indicatori sono state prese in esame le foreste di alghe dell'isola di Capraia. Il team è partito dall'ipotesi che gli ecosistemi naturali seguono le stesse regole di altri sistemi complessi, come i mercati finanziari o le reti neurali, e che le dinamiche che provocano ad esempio la perdita della biodiversità sono paragonabili a quelle che causano un'improvvisa crisi dei mercati oppure l'insorgenza di attacchi epilettici. In particolare nell'ambiente preoccupa il fatto che "la continua antropizzazione della biosfera possa portare molti ecosistemi naturali vicino al collasso e che l'intero pianeta possa avvicinarsi a una soglia critica di transizione" e per evitare che ciò avvenga occorre tenere d'occhio "due indicatori: la varianza, cioè l'aumento nel tempo della ampiezza delle fluttuazioni, e l'autocorrelazione, ovvero la gradualità con cui il sistema varia". I biologi hanno studiato "una vera e propria foresta in miniatura - spiega Benedetti-Cecchi - dove l'alga bruna arborescente Cystoseira amentacea forma lo strato elevato, con una chioma di 30-40 cm di altezza, e ad essa corrisponde un 'sottobosco' che favorisce la vita di numerose specie. Lo strato arborescente è sensibile all'inquinamento e la sua riduzione apre la strada alla colonizzazione dei 'feltri algali' costituiti per lo più da alghe filamentose che creano un ecosistema alternativo caratterizzato da minore biodiversità". In questo modo è stato possibile "evidenziare la diversa sensibilità degli indicatori in funzione del grado di variabilità interna al sistema: l'autocorrelazione è risultata più efficace in condizioni di moderate fluttuazioni indotte da mareggiate ed eventi estremi di essiccamento, mentre la varianza è risultata l'indicatore più efficace in condizioni di elevate fluttuazioni, indotte dalla rimozione di quantità contenute di biomassa".