¿Existen teorías que utilicen la termodinámica/mecánica estadística o los principios de la teoría de la información para modelar en ecología?

El trabajo de John Harte sobre la aplicación de la teoría matemática de la máxima entropía a la ecología es sin duda uno de los ejemplos más conocidos de la aplicación de esta área de las matemáticas a la ciencia, en parte porque literalmente escribió el libro de texto: Máxima entropía y ecología: una teoría de la abundancia. , Distribución y Energética (Serie Oxford en Ecología y Evolución)

Para ser claros, la entropía máxima (también conocida como MaxEnt en parte de la literatura, aunque la mayoría o todos los investigadores usan la forma más larga en las publicaciones) es una herramienta matemática que surge de los campos de la teoría de la probabilidad, la estadística y la teoría de la información. Su uso se ve clásicamente con mayor frecuencia en termodinámica, termodinámica estadística, física y teoría de la información, principalmente porque estas eran las áreas en las que ET Jaynes estaba trabajando cuando planteó la idea. Wikipedia tiene enlaces a sus dos artículos seminales. Pero debido a su forma matemática, se puede aplicar en una multitud de áreas, típicamente donde se pueden utilizar métodos probabilísticos.

Si está buscando áreas de aplicación adicionales, simplemente busque en Google la frase "entropía máxima aplicada" y encontrará una gran cantidad de áreas que incluyen: econometría, procesamiento de lenguaje natural, medicina nuclear, sistemas de colas, espectrometría de masas, procesamiento de imágenes, máquina aprendizaje, y muchos otros.

Para el trabajo relacionado con la ecología, una búsqueda cruzada sobre entropía máxima y "genética", "evolución", "especies" y palabras similares proporcionará una gran cantidad de artículos como "Un enfoque de máxima entropía para el modelado de distribución de especies" .

Dada la naturaleza genérica de su pregunta, podría sugerirle que encontrará útil el artículo de ET Jaynes "On the Rationale of Maximum-Entropy Methods" (IEEE, 1982) .

Aquellos interesados ​​en general en las aplicaciones más amplias de los métodos teóricos de la información a la biología probablemente apreciarán parte del trabajo que surgió del Taller NIMBioS sobre información y entropía en sistemas biológicos del año pasado (al que Harte asistió y presentó), el Taller BIRS Biological and Teoría de la información bioinspirada y Entropía CECAM 2014 en sistemas biomoleculares . El taller NIMBios fue organizado por John Baez, un físico que ha trabajado con métodos MaxEnt y los exploró en su blog " Azimuth ".

Aquellos con una base matemática más sofisticada (incluyendo teoría de la medida, análisis funcional, etc.) pueden apreciar el texto de Henryk Gzyl The Method of Maximum Entropy (World Scientific: Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences, Vol 29, 1995) .

-- Pensamientos adicionales después de que se editó la pregunta --

Primero, para aquellos que no tienen experiencia, recomiendo leer los dos artículos fundamentales sobre teoría de la información y mecánica estadística de ET Jaynes y el texto estándar sobre teoría de la información Elementos de la teoría de la información de Thomas M. Cover y Joy A. Thomas.

Además de las áreas relacionadas con la teoría de la información, es posible que desee echar un vistazo a la disciplina de la teoría de la complejidad, que ha surgido principalmente del Instituto Santa Fe en las últimas décadas y que incluye la teoría de la información como parte de sus disciplinas. Si no está familiarizado con el tema más amplio, Melanie Mitchell tiene una excelente descripción general con su libro Complexity: A Guided Tour . También relacionado con la complejidad está el área de los autómatas celulares que se podría ver como un modelo muy básico de sistemas ecológicos más complejos. Aquí, tal vez A New Kind of Science o Cellular Automata and Complexity de Stephen Wolfram sean esclarecedores. Las teorías más amplias que surgen de estas áreas principalmente matemáticas pueden serle útiles.

En particular, dados los tipos de modelos en los ecosistemas, podría sugerir echar un vistazo a algunos de los modelos matemáticos que se llevan a cabo en la intersección de la complejidad y la economía. Para una introducción relativamente simple a esta área, uno podría ver el texto relativamente introductorio Complexity and the Economy de W. Brian Arthur, que es muy interesante. La economía es esencialmente un tipo muy específico de ecología que se ocupa de los seres humanos, los activos y el sistema monetario.

Otra área en la que he visto mucha literatura en los últimos años es la aplicable a las ideas de resiliencia y complejidad en las ciudades, para ayudar a diseñar una planificación urbana más sólida. Esto realmente no está tan lejos de los sistemas que evolucionan naturalmente que se observan en entornos ecológicos.

Para aquellos que buscan investigadores en el área de la complejidad, tengo una lista de muchos que están en Twitter en una variedad de subáreas. Además de las personas, también incluye una serie de institutos y organizaciones relacionadas.

También sugeriría que, para el marco teórico más amplio, uno podría comenzar con el tema conocido como "Gran Historia", que adopta el enfoque más amplio de observar la historia y la evolución del cosmos durante 13.700 millones de años desde el Big Bang. Esta conceptualización incluye ideas como evolución, complejidad y emergencia en las escalas más grandes, un conjunto de teorías que podrían aplicarse de manera similar a ecologías tanto grandes como pequeñas. Para este punto de vista, sugeriría dos trabajos de David Christian, incluidos Maps of Time: An Introduction to Big History y Big History: The Big Bang, Life on Earth, and the Rise of Humanity .

En esencia, con muchos de estos temas y puntos de vista, uno trata animales individuales o incluso especies enteras como partículas elementales y luego usa los modelos matemáticos de la termodinámica estadística para descubrir tipos específicos de datos o tendencias. A medida que las capas de "partículas" superpuestas interactúan entre sí, provocan propiedades de tipos emergentes, y luego estas propiedades emergentes resultantes se combinan para crear más capas de propiedades emergentes, ninguna de las cuales podría haberse deducido necesariamente de las condiciones iniciales. Dentro de la Gran Historia, estos tipos de surgimiento van desde el Big Bang y las partículas básicas en el universo primitivo hasta la evolución final de la humanidad a través de una variedad de etapas.

Una forma alternativa de entender este problema ha sido finalmente nombrada (en sus publicaciones más recientes) como Biofísica Orgánica de Ecosistemas. Algunas de sus publicaciones (varias de ellas están disponibles en ResearchGate o en https://interdisciplinarioscience.es/publications ) son (si está interesado, le aconsejo que lea los artículos en el orden de tiempo exactamente inverso al que se muestra a continuación) .

Este enfoque utiliza ecuaciones cuya estructura matemática es más simple que otros modelos en este campo, y que son equivalentes en estructura a las ecuaciones utilizadas por la física convencional .

Rodríguez, RA, Riera, R., Herrera, AM, Duncan, JM, Vanni, MJ, Delgado, JD, González, MJ 2019. Grados de libertad: Definiciones y su combinación mínima y más significativa para el modelado de la dinámica de ecosistemas con la ayuda de principios físicos. Modelado ecológico 392: 226−235.

Rodríguez, RA, Duncan. JM, Delgado, JD, Vanni, MJ, Riera, R., González, MJ 2018. Evidencia empírica adicional sobre la tendencia intrínseca a la estacionariedad en el largo plazo y la relación anidada entre factores abióticos, bióticos y antropogénicos a partir de la biofísica orgánica de ecosistemas (OBEC). Modelado Ecológico 383: 23-30.

Riera, R., Rodríguez, RA Herrera, AM, Delgado, JD, Fath, BD 2018. Corrientes endorreicas en ecología: un ejemplo de los efectos de la especialización científica y el aislamiento interdisciplinario. Revisiones científicas interdisciplinarias 43 (2): 175-191.

Rodríguez, RA, Riera, R., Delgado, JD 2017d. Ecología: ¿Ciencia o filatelia? Un análisis interdisciplinario de la sostenibilidad explorando si es posible obtener cada vez más información reduciendo los daños ambientales colaterales. Ciencia del Medio Ambiente Total 596/597: 43−52.

Rodríguez, RA, Duncan, JM, Vanni, MJ, Melkikh, AV, Delgado, JD, Riera, R., Herrera, AM, Camarena Luhrs, T., Quirós, A., Fernández Palacios, JM, Miranda, JV, Perdomo , ME, Fernández Rodríguez, MJ, Jiménez Rodríguez , A., Otto, R., Escudero, CG, Navarro Cerrillo , RM, González , MJ 2017c. Explorar las consecuencias analíticas de los temas ecológicos descuidados involuntariamente por la corriente principal del pensamiento evolutivo. Modelado Ecológico 355: 70-83.

Rodríguez, RA, Duncan, JM, Delgado, JD, Vanni, MJ, Riera, R., Herrera, AM, González, MJ 2017b Evaluación del poder trofodinámico del ecosistema: un modelo basado en la ecuación de poder para una cuerda oscilante. Modelado Ecológico 362: 80-86.

Rodríguez, RA, Duncan, JM, Riera, R., Delgado, JD, Quirós, A., Vanni, MJ, Camarena, T., Miranda, JV, Perdomo, MA, Herrera, AM, González, MJ 2017a. Distribución termoestadística de un proxy de energía trófica: Extensión para modelar pirámides de energía a escala intertaxoceno y en condiciones no estacionarias. Modelado ecológico 361: 113−121.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Duncan, JM, Riera, R., Quirós, A., Perdomo, ME, Jiménez-Rodríguez, A., Fernández-Palacios, JM, Vanni, MJ, Otto, R., Escudero, CG, Camarena, T., Navarro-Cerrillo, RM, Delgado, JD, González, MJ 2016c. Respuesta a los comentarios sobre “Principio de incertidumbre en la evaluación de nichos: una solución al dilema redundancia vs. exclusión competitiva y algunas consecuencias analíticas”. Modelado ecológico 341: 1‒4.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Quirós, A., Fernández-Rodríguez, MJ, Delgado, JD, Jiménez-Rodríguez, A., Fernández-Palacios, JM, Otto, R., Escudero, CG, Camarena Luhrs, T. , Miranda, JV, Navarro-Cerrillo, RM, Perdomo, ME, Riera, R. 2016b. Explorando la contribución espontánea de Claude E. Shannon a la teoría ecoevolutiva. Modelado ecológico 327: 57–64.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Santander, J., Miranda, JV, Perdomo, ME, Quirós, A., Riera, R., Fath, BD 2016a. De una ecuación de estado ecológico estacionaria a una no estacionaria: agregando una herramienta para el monitoreo ecológico. Modelado ecológico 320: 44–51.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Riera, R., Escudero CG, Delgado, JD 2015b. Pistas empíricas sobre el cumplimiento de los principios cuánticos en ecología: significado potencial y desafíos teóricos. Modelado ecológico 301: 90–97.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Riera, R., Delgado, JD, Quirós, A., Perdomo, ME Santander, J., Miranda, JV, Fernández-Rodríguez, MJ, Jiménez-Rodríguez, A., Fernández-Palacios , JM, Otto, R., Escudero, CG, Navarro-Cerrillo, RM 2015a. Distribución termoestadística de un proxy de energía trófica con consecuencias analíticas para la ecología evolutiva, la coexistencia de especies y el formalismo de máxima entropía. Modelado ecológico 296: 24–35.

Rodríguez, RA, Delgado, JD, Herrera, AM, Riera, R., Navarro, RM, Melián, C., Dieguez, L., Quirós, A. 2013b. Efectos de dos rasgos de la ecuación del estado ecológico en nuestra comprensión actual de la coexistencia de especies y los servicios de los ecosistemas. Modelado ecológico 265: 1–13.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Delgado, JD, Otto, R., Quirós, A., Santander, J., Miranda, JV, Fernández, M., Jiménez-Rodríguez, A., Riera, R., Navarro, RM, Perdomo, ME, Fernández-Palacios, JM, Escudero, CG, Arévalo, JR, Diéguez, L. 2013a. Compensación de biomasa-dispersión y el significado funcional de la diversidad de especies. Modelado ecológico 261/262: 8–18.

Rodríguez, RA, Herrera, AM, Otto, R., Delgado, JD, Fernández-Palacios, JM, Arévalo, JR 2012. Ecuación del estado ecológico. Modelado ecológico 224: 18–24.