Un nuevo estudio descubre las señales de alerta temprana ocultas en las formaciones vegetales

17 de Marzo de 2025

  • Una investigación dirigida por el IFISC, publicada en PNAS, demuestra el papel fundamental de los patrones vegetales autoorganizados en el mantenimiento de la resistencia de los ecosistemas en condiciones adversas.
  • Estos hallazgos proporcionan valiosas herramientas para vigilar y predecir el declive de los ecosistemas, con implicaciones para la gestión y la política medioambientales.

Un nuevo estudio liderado por científicos del IFISC (CSIC-UIB) y del Instituto Copérnico de Desarrollo Sostenible de la Universidad de Utrecht, publicado en la prestigiosa revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), descubre un notable mecanismo de resiliencia que permite a las plantas sobrevivir en entornos extremos. En lugar de formar praderas uniformes, estas plantas se organizan en patrones que se desplazan y evolucionan con el tiempo. De este modo, las plantas reducen la competencia y potencian la cooperación, mejorando en última instancia la salud de todo el ecosistema. 

Las plantas modifican de forma natural el suelo que las rodea absorbiendo nutrientes, dejando residuos o favoreciendo la acumulación de patógenos. Este proceso puede reducir las posibilidades de supervivencia de las plantas. Un buen ejemplo es la Posidonia oceanica, una especie autóctona del Mediterráneo en la que se centró el estudio. A medida que las plantas muertas se descomponen, liberan sulfuros que se acumulan alrededor de las raíces, envenenando la planta. 

«Observamos que la Posidonia oceanica tiende a desplazarse hacia zonas con niveles más bajos de toxinas», explica Damià Gomila, responsable del estudio en el IFISC (CSIC-UIB). «Esto conduce a la formación de patrones a gran escala en el paisaje. Lo fascinante es que estos patrones no son estáticos, sino que evolucionan lentamente, recorriendo apenas unos centímetros al año». Aunque los científicos ya habían observado formaciones de anillos simples, este nuevo estudio muestra que también se producen disposiciones más complejas, como caos espaciotemporal, anillos concéntricos y rayas periódicas en movimiento. 

Las formas de estos patrones proporcionan pistas sobre la salud de la pradera. En condiciones óptimas, las plantas forman una pradera uniforme y sana. A medida que aumenta el estrés ambiental, los patrones pasan de un estado uniforme a un caos desordenado, luego evolucionan hacia espirales y finalmente se asientan en rayas periódicas en movimiento (véase la Figura 1). Justo antes de que el ecosistema se colapse, sólo quedan anillos y rayas aisladas. Según Pablo Moreno-Spiegelberg, investigador del IFISC, «la transición del orden al caos y luego a patrones distintos es como un sistema de alarma visual que indica el estado de salud de la pradera». 

Los investigadores subrayan que este hallazgo tiene importantes implicaciones para la conservación de estos ecosistemas vitales. «Al comprender estos patrones, podemos desarrollar herramientas más eficaces para vigilar y conservar las praderas marinas», concluye Gomila. «Este estudio nos ofrece una nueva perspectiva sobre la complejidad de los ecosistemas y la importancia de la autoorganización para su supervivencia».


P. Moreno-Spiegelberg, M. Rietkerk, & D. Gomila, How spatiotemporal dynamics can enhance ecosystem resilience, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 122 (11) e2412522122, https://doi.org/10.1073/pnas.2412522122 (2025). 


Figura 1: Patrones espaciotemporales de Posidonia oceanica para diferentes condiciones ambientales que empeoran de izquierda a derecha. a) Caos espaciotemporal; b) dos espirales contrarrotatorias que forman anillos concentradores, c) franjas móviles; d) anillo en expansión. e)-h) muestran simulaciones del modelo que reproducen los regímenes dinámicos de a)-d) respectivamente.Figure 1: Spatiotemporal patterns of Posidonia oceanica for different environmental conditions worsening from left to right. a) Spatiotemporal chaos; b) two counter-rotating spirals forming concentring rings, c) moving stripes; d) expanding ring. e)-h) show simulations of the model reproducing the dynamical regimes in a)-d) respectively.



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