Насколько стабильна Земля как система?

Каким бы ни был результат сложного взаимодействия климатических, геологических, биологических и других процессов, жизнь на планете всегда сохраняется. Почему?

В Саутгемптонском университете (Великобритания) предложили решение давнего спора о стабильности системы Земли.

Земля с её магнитным полем, порождённым ядром, океанами жидкой воды, динамическим климатом и обильной жизнью — самая, надо полагать, сложная система в известной нам части Вселенной. Жизнь возникла на Земле свыше 3,5 млрд лет назад и, несмотря на катастрофы планетарного масштаба (падения огромных метеоритов, неудержимое изменение климата и увеличение яркости Солнца), она с тех пор и по сей день продолжает расти, воспроизводиться и развиваться.

Жизнь смогла противостоять всем этим напастям благодаря простому везению или же в системе Земли протекают стабилизирующие её процессы, которые снижают эффект этих потрясений? Если такие процессы планетарного масштаба действительно существуют, в какой мере они являются результатом жизни?

Сорок лет назад британский учёный Джеймс Лавлок сформулировал гипотезу Геи, в соответствии с которой жизнь контролирует некоторые аспекты динамики планеты и тем самым защищает те условия, что позволяют жизни распространяться, несмотря на все нарушения привычного положения дел. Гипотеза была и остаётся спорной — отчасти из-за того, что по-прежнему неизвестен механизм, который позволил бы возникнуть этой стабилизирующей саму себя системе.

Джеймс Дайк и Иан Уивер из Саутгемптонского университета осмелились предложить описание такого механизма. По их словам, когда жизнь изменяется под действием природно-климатических условий или сама меняет их, возникает то, что можно назвать системой автоматического регулирования, в результате действия которой физические условия окружающей среды стабилизируются. Впервые эта система была описана в середине XX века в период подъёма кибернетики, но осталась без внимания.

Авторы формулируют модель взаимодействия между жизнью и средой, результатом которого становится гомеостаз, в терминах гауссовых процессов, что позволяет создавать новые методы расчётов для решения экологических проблем.

Модель основана на двух очевидных предположениях. Во-первых, богатство и распространение видов в некотором роде определяются условиями окружающей среды. Во-вторых, те же условия окружающей среды в некотором роде определяются богатством и распространением видов. С одной стороны, существуют экологические ниши — набор природно-климатических условий, который позволяет расти и развиваться только избранным видам. С другой стороны, обмен веществ и экспорт энтропии в окружающую среду приводят к масштабным изменениям среды — например, бактерии влияют на химический состав почвы (пространственная и временная области воздействия исчисляются миллиметрами и сутками); черви, корни растений, подземные животные перемешивают почву (метры и десятилетия); фотосинтезирующие организмы меняют состав атмосферы (весь мир и сотни миллионов лет) и т. д. И так по бесконечному кругу.

Исследователи показывают, что стабильность системы обычно повышается, затем остаётся постоянной с одновременным увеличением биологического разнообразия, и на этой стадии число аттракторов растёт по экспоненте соответственно количеству экологических переменных (факторов окружающей среды), тогда как вероятность того, что система окажется в аттракторе, лежащем в пределах заданных границ, уменьшается практически линейно.


Выше приведён фазовый портрет системы с двумя экологическими переменными, где количество биотических компонентов системы находится на очень высоком уровне, существенная область значений = 100, а ширина экологической ниши = 5. Точки устойчивого равновесия отмечены кругами. Области притяжения аттрактора, которые ведут к этим точкам, раскрашены в разные цвета. Белым обозначены начальные условия с существенной областью значений [0:100]². Обратите внимание: факторы внешней среды (см. стрелочки) не всегда движутся сразу же к точкам стабильности. (Изображение авторов работы.)

Результаты исследования опубликованы в журнале PLOS Computational Biology.

Подготовлено по материалам Саутгемптонского университета.