Peter Reich, usuario de JMP, profesor de Regentes y Profesor Distinguido de la Universidad McKnight en la Universidad de Minnesota, aparece en el número de diciembre de 2009 de Ciencia Revista por su experimento a largo plazo sobre biodiversidad y cambio global. Durante más de una década, Reich ha utilizado JMP para investigar los efectos interactivos de los niveles elevados de dióxido de carbono (CO₂) y nitrógeno (N) en la diversidad de especies de plantas. Leer el historia de éxito del cliente para aprender más sobre ese experimento y las formas en que analiza los datos científicos con JMP.
Quizás sorprendentemente, Reich descubrió que aunque el CO₂ elevado redujo la diversidad en un 2 por ciento y la adición de N redujo la diversidad en un 16 por ciento, en combinación, el N y el CO₂ redujeron la diversidad en solo un 8 por ciento.
"A pesar de las preocupaciones de que el aumento de los niveles de contaminación de CO₂ y N en conjunto podría llevar a una pérdida de biodiversidad del 80 por ciento, nuestro experimento de campo de 10 años muestra que los efectos conjuntos probablemente sean mucho, mucho más pequeños", dice Reich en una Entrevista a Science Podcast .
Rápidamente se da cuenta de que si bien estas son buenas noticias para la biodiversidad, los hallazgos no disminuyen la necesidad de reducir las emisiones de CO₂, dado que existen otras formas en las que impacta al planeta.
Reich y su equipo realizaron el estudio en comunidades de pastizales sintéticos en el sitio de LTER de Cedar Creek en Minnesota. Utilizando la técnica de enriquecimiento de CO₂ en aire libre (FACE), manipularon las condiciones atmosféricas, exponiendo las especies de plantas a diferentes combinaciones de niveles naturales o elevados de CO₂ y N. Los niveles elevados simularon las condiciones futuras y cómo los ecosistemas podrían reaccionar ante ellas.
Un estudio similar establecido en las praderas serpentinas anuales en Jasper Ridge, California, concluye que, en algunos entornos, el clima y los cambios atmosféricos son simplemente combinaciones aditivas, en lugar de combinaciones interactivas, de cada efecto por sí mismo. Entonces, la pregunta es si los resultados del experimento de Reich son representativos a nivel mundial.
Si el experimento de CA es más representativo, entonces los investigadores pueden “tomar el conocimiento de los factores de cambio global individuales estudiados uno por uno y hacer modelos que predicen lo que sucederá cuando muchas cosas cambien a la vez, y tener cierta confianza de que muchos de estos modelos estar bien ", explica Reich.
Pero más a menudo, las predicciones hechas al estudiar un factor a la vez pueden ser inexactas. Con múltiples factores (por ejemplo, plantas, microbios del suelo, insectos), existe la posibilidad de que ocurran interacciones. Esto hace que sea más difícil encontrar modelos predictivos que puedan aplicarse a otras comunidades de plantas.
Muy pocos proyectos financiados por el gobierno han llevado a cabo experimentos de múltiples factores que analizan la forma en que los factores de cambio global, como el CO₂, N o el cambio climático, influyen en los pastizales, bosques y otra vegetación. Y el estudio de Reich, que está entrando en su 12º año, es uno de los experimentos más largos de su tipo.
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