Основа жизни на нашей планете, условно говоря, — это планктон. Можно так немного спекулировать, потому что огромные биомассы, которые производят океаны моря, — это в первую очередь планктонные организмы, это фитопланктон — водоросли одноклеточные, это зоопланктон — ракообразные размером от меньше миллиметра до одного-двух сантиметров. И одна из таких по-настоящему фундаментальных проблем в водной экологии, в экологии планктона — это проблема формирования их вертикальных распределений. То есть с чем она связана?
Поначалу ученые обнаружили очень простой и интересный факт, что практически все планктонные организмы мигрируют суточно: днем они опускаются в глубину, а ночью поднимаются к поверхности. Очень быстро стало понятно, что эти миграции связаны с реакцией избегания хищника. То есть днем у поверхности хищник может съесть, поэтому нужно уплыть в глубину. Но в глубине мало корма, поэтому ночью нужно подняться наверх, для того чтобы поесть одноклеточных водорослей. То есть вроде бы очень простая зависимость. Но если мы подходим к этому научно, то возникает вполне обоснованный вопрос: что будет, если водоросли будут находиться не на поверхности, а в глубине? Нужно ли тогда подниматься наверх, если можно поесть внизу? Что будет, если водорослей наверху будет довольно мало, а те усилия, которые мы затратим на то, чтобы мигрировать в глубину, а потом подняться наверх, требуют больших затрат энергии, чем организм сможет найти в той нише? То есть возникла концепция, идея так называемого многомерного пространства параметров, которые так или иначе влияют на выживаемость организмов. У любого организма цель очень простая — максимально гарантировать продление своей жизни и жизни своего потомства. То есть так называемая оптимизация — optimization of fitness, или оптимизация выживаемости и успеха своего потомства.
Что значит «многомерное пространство параметров в водной экосистеме»? Дело в том, что водная экосистема в вертикальном плане устроена очень сложно. Распределения разных организмов неоднородны: на одной глубине больше водорослей, на другой глубине больше рыб, на одной глубине теплее, на другой глубине холоднее. И оптимальные концентрации или значения факторов могут находиться на разных глубинах. Например, водоросли находятся там, где холодно, а организму нужно одновременно и есть, и находиться в тепле. Если у нас всего два таких фактора, то модель говорит, что возникают суточные миграции. Они могут быть связаны с тем, что нужно уйти от хищника и сплавать к пище, которая находится в разных местах. Они могут быть связаны с тем, что нужно, с одной стороны, побыть в тепле, а тепло всегда около поверхности, и, наоборот, сплавать к корму, который может находиться глубже — тогда мы тоже плаваем туда-обратно. Но это хорошо считается для двух факторов. А если у нас не два фактора, а три, четыре, пять? Получается довольно сложная задача для животного, которое должно оптимизировать свою максимальную выживаемость в этом заданном пространстве параметров, которые не находятся в одной точке, они все находятся в разных местах.
Конечно, когда стали пытаться использовать матмодели для того, чтобы посчитать оптимальную глубину нахождения животных, то выяснилось, что если мы нарисуем графики распределения значения этих факторов, то у нас есть в пространстве одна точка, в которой все эти факторы максимальны. При этом, конечно, они могут быть низки от своего максимума, но сумма значений этих факторов максимальная. И на этой глубине, по идее, должен тогда находиться организм, для того чтобы ему всего было понемножку.
Когда стали брать пробы в водных экосистемах, то выяснилось, что очень часто мы находим максимум численности животных в той точке, где сумма значений этих факторов — причем это условное значение, условная фраза «сумма значений», это необязательно сумма, это результирующая оптимальных температур, концентрации пищи, вероятности не быть съеденным, световой освещенности и, может быть, чего-то еще. Они находятся там, животные. И вроде бы все успокоились. Да, у нас есть многомерное пространство параметров, мы находим глубину, на которой наша выживаемость будет максимальной с точки зрения удовлетворения потребностей, и животное там находится.
Но ситуация не очень хороша тем, что в этой точке максимального удовлетворения своих жизненных параметров значения многих параметров могут быть довольно низкими.
Условно говоря, мы нашли точку, где у нас есть все, но всего понемножку, и тогда попытались понять динамику не всей популяции, а поведения отдельных особей. Сейчас мы говорили в терминах популяционной биологии, в терминах популяции, биомассы, которая ведет себя статично, находясь в каком-то вертикальном разрезе. Как понять поведение отдельной особи в водной экосистеме? Довольно сложно. Все стандартные методы водной экологии и гидробиологии связаны с тем, что мы облавливаем большой объем воды, получаем количество животных и не знаем, что будет в следующий момент времени с этими животными.
В нескольких лабораториях в США, в нашей лаборатории Института биофизики в Красноярске мы попробовали провести эксперименты с так называемыми выделенными объемами, когда мы помещаем большую трубу в озеро. Этой трубой мы отсекаем всех животных, которые находились в этом водном объеме, но за счет использования сеток сохраняем распределение фитопланктона и всех других параметров. И тогда мы можем целенаправленно посадить животных в любую точку внутри этой трубы, через какое-то время взять пробы на другой глубине и посмотреть, как они себя ведут.
И выяснилась замечательная вещь, что это устойчивое распределение животных на определенной глубине может формироваться двумя способами. Первое — они там все сидят всегда. И мы пришли, выловили животных с глубины 10 метров, и вот они на глубине 10 метров, где у нас всего понемножку, находятся. Второй механизм формирования такого распределения — каждое животное постоянно перемещается в озере, посещая зоны-максимумы каждого параметра. Но если они проводят разное время на разных глубинах и эти времена неравны — на поверхности проводят 2 часа, а в глубине проводят 20 часов, — то в результате такого сложного и абсолютно независимого поведения каждого организма на определенной глубине формируется максимум. То есть в каждый момент времени мы берем пробу воды на какой-то глубине — вот здесь у нас много животных, а на других глубинах у нас мало животных. Но при этом все эти животные постоянно перемещаются, и та точка равновесная — это место их временного сбора и потом расхождения.
И тогда от концепции синхронных миграций (когда все одновременно поплыли вниз и все одновременно поплыли вверх) появилась концепция индивидуальных миграций. Каждое животное, что нормально для классической экологии, для классической популяционной биологии, максимизирует свою выживаемость. Каждое животное заботится о том, чтобы ему быть сытым, теплым и дать потомству наилучшие условия. Конечно, они это делают несинхронно, потому что, условно говоря, один рачок сейчас голодный, а другой рачок сейчас созрел к тому, чтобы дать жизнь потомству, ему нужно плыть в тепло, а голодному нужно плыть к корму. Они это делают независимо, но так как они все похожи с точки зрения физиологии, то делают это примерно одинаково с точки зрения времяпровождения на разных глубинах. И результатом индивидуальных миграций становится статичное распределение в водной толще. И это завораживает, как из индивидуальной динамичной картинки складываются довольно стабильные распределения, когда стандартно считалось, что если мы животных поймали на этой глубине, то они на этой глубине и находятся.
С появлением новых, может быть, не очень поражающих воображение современной физики или молекулярной биологии, но важных для популяционной экологии экспериментов с выделенными объемами — когда мы помещаем большие трубы и начинаем манипулировать с природным сообществом в привычной для него среде, но в крупных масштабах, — мы можем открывать очень тонкие механизмы жизни водоемов, которые нам помогают понять, как они живут и функционируют.
