Modelowanie Przyrody czy Historia Naturalna

Widziane z morza

Ogromny rozgłos i popularność zdobyli kilka lat temu statystycy operujący wielkimi bazami danych przyrodniczych – najpierw Bjørn Lomborg, który kwestionował zmianę klimatu i wartość różnorodności biologicznej w oparciu o modele matematyczne, potem Boris Worm, który prognozował kompletną katastrofę ryb w oceanach. Obydwaj zostali skrytykowani, a ich prognozy odrzucone przez przyrodników.

Jeżeli chcemy dowiedzieć się czegoś o stanie Przyrody, najprościej przeprowadzić odpowiednie badania terenowe, uzupełnić je o dłuższą rejestrację podstawowych parametrów środowiska i następnie opisać to, co znaleźliśmy. W ten sposób powstają prace opisujące zastaną sytuację, pozwalające na policzenie, ile zwierząt czy roślin występuje na danym obszarze i jakie są warunki środowiskowe, w których te gatunki występują. Takie podejście było dawniej podstawową metodą uprawiania nauk przyrodniczych, ale co najmniej od połowy XX w. bardziej cenione (zarówno przez sponsorów, jak i samych naukowców) jest podejście pozwalające na przewidywanie konsekwencji obserwowanych zjawisk, czyli prognozowanie przyszłości. Coraz powszechniej używa się różnego rodzaju modeli matematycznych – statystycznych, żeby ujmować tego rodzaju przyrodnicze informacje w sposób ilościowy i jednocześnie najbardziej interesujący dla odbiorcy – od zwykłego czytelnika po urzędnika odpowiedzialnego za stan zasobów czy środowiska. 

Ogólne założenie modeli jest takie, że każdy gatunek ma tak zwaną kopertę środowiskową – czyli warunki środowiska przyrodniczego (np. odpowiedni zakres temperatury, wilgotności, zawartość związków chemicznych w glebie), w których może żyć. Jeżeli jakiś parametr zostanie przekroczony, gatunek znika. Jeżeli natomiast odpowiednie warunki ponownie się pojawią w ślad za nimi pojawi się i odpowiadający im gatunek. Jeżeli chcemy modelować – przewidywać występowanie gatunków o których mało wiemy, wchodzimy na kolejny poziom abstrakcji – uznajemy, że gatunki nam znane są podobne do tych nieznanych i możemy w ten sposób wnioskować o całości. Na tej zasadzie przewiduje się, że jeżeli nastąpi powrót warunków fizycznych do poprzedniego stanu, powrócą też organizmy, które najlepiej sobie w takim zakresie radzą. Wszystkie tego rodzaju modele oparte są o mechanistyczne relacje „jak A plus B to C”. Ponieważ fizyka i chemia opiera się na stałych – niezmiennych wartościach ciał fizycznych – te zjawiska można modelować – ograniczeniem jest tylko stopień złożoności układu. Natomiast biologia opiera się na ewolucji – ciągłej zmienności organizmów – indywiduów, a dzięki mutacjom i rekombinacjom nie ma dwóch jednakowych organizmów – tu można jedynie statystycznie oceniać prawdopodobieństwo, a złożoność układu jest kolejnym stopniem trudności.

Po ponad 150 latach uprawiania nowoczesnego przyrodoznawstwa (liczę to od czasów Darwina) mamy dużą wiedzę o tym, jak gatunki wyglądają i gdzie można je znaleźć, ale nasza wiedza o wzajemnych powiązaniach gatunków, ich trybie życia, funkcji w ekosystemie jest minimalna. Jak ujął to wybitny włoski przyrodnik Fernando Boero: „mamy książkę telefoniczną z nazwami gatunków i niektórymi adresami, bez pozostałych informacji o ich właścicielach”. Przez miliony lat, gatunki powstawały i dopasowywały się do środowiska oraz do siebie wzajemnie – w efekcie powstał historyczny aspekt Przyrody. Każda populacja i gatunek ma swoją historię dopasowania się do swego miejsca, konkurencji, wzlotów i upadków powodowanych zmianami klimatu czy chorobami.

Próba opisu tego systemu i jego przyszłych zmian za pomocą statystycznych prawidłowości z założenia odrzuca (bo inaczej nie można) jego historię, a tym samym jeden z najważniejszych czynników tłumaczących, dlaczego jakiś gatunek jest obserwowany tu a nie gdzie indziej. Człowiek nie znający się na Przyrodzie, ale obeznany z metodami statystycznymi zasypie nas prognozami i modelami zmian środowiska, ale realna wartość tego rodzaju prognoz jest bardzo niska. Historii naturalnej, zrozumienia Przyrody, nie da się zastąpić drogą na skróty i podejściem mechanistycznym. 

Prof. Jan Marcin Węsławski