Identifying plant mixes for multiple ecosystem service provision in agricultural systems using ecological networks 

Windsor et al, 2021

1. Managing agricultural environments in a way that maximises the provision of multiple ecosystem services is a significant challenge in the development of sustainable and secure food systems. Advances in network ecology provide a way forward, particularly in arable landscapes, as they incorporate mutualistic and antagonistic interactions associated with crop production.
2. Here, we present an approach to identify mixes of non-crop plant species that provide multiple ecosystem services while minimising disservices. Genetic algorithms were applied to the Norwood Farm ecological network—a comprehensive dataset of antagonistic and mutualistic species interactions on an organic farm in the United Kingdom. We aimed to show how network analyses can be used to select plants supporting a high diversity of insect pollinators and parasitoids of insect pests, but low diversity of herbivores. Further to this, we wanted to understand the trade-offs in ecosystem service provision associated with conventional management practices that focus on individual ecosystem services.
3. We show that multilayer network analyses can be used to identify mixes of plant species that maximise the species richness of pollinators and parasitoids (natural enemies of insect pests), while minimising the species richness of herbivores.
4. Trade-offs between ecosystem processes were apparent with several plant species associated with a high species richness of both positive (pollinators and parasitoids) and negative (herbivores) functional taxonomic groups. As a result, optimal plant species mixes for individual ecosystem services were different from the mix simultaneously maximising pollination and parasitism of pest insects, while minimising herbivory.
5. Synthesis and applications. Plant mixes designed solely for maximising pollinator species richness are not optimal for the provision of other ecosystem services and disservices (e.g. parasitism of insect pests and herbivory). The method presented here will allow for the design of management strategies that facilitate the provision of multiple ecosystem services. To this end, we provide a protocol for practitioners to develop their own plant mixes suitable for farm-scale management. This avenue of predictive network ecology has the potential to enhance agricultural management, supporting high levels of biodiversity and food production by manipulating ecological networks in specific ways.

A conceptual representation of the genetic algorithm approach. (a) For either bipartite or multilayer networks, N initial groups of k plant species are randomly selected. (b) The plant mixes are ranked based on the optimiser function (which here is species richness but could be any property of the network of plants and interacting taxa). Individual (f) or compound (fm) optimiser functions are used depending on the scenarios but see the red text for two examples. (c) The plant species mixes that have low values of the optimiser (i.e. low species richness) are removed from the pool of potential mixes. Plant species in the remaining mixes are recombined (d) into new mixes to replace the networks that are removed during the selection stage. In (e), random plant species not already in the mix are added to the plant mixes. Finally, the new plant mixes which have been altered from the initial mix defined in (a) are then taken through the entire process again (b–e). This continues until an optimal plant mix is identified, or until the maximum number of iterations is reached. 

https://doi.org/10.1111/1365-2664.14007

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"The separation of science and non-science is not only artificial but also detrimental to the advancement of knowledge. If we want to understand nature, if we want to master our physical surroundings, then we must use all ideas, all methods, and not just a small selection of them." 

Paul Feyerabend. 1975. Against Method. Book by Paul Feyerabend.  

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Modelos Matemáticos en la Agroecología: Oportunidades y Desafíos

La agroecología se ha establecido firmemente como una disciplina científica, esto necesariamente involucra su desarrollo en diferentes áreas del conocimiento. Un área particularmente importante (y con gran potencial) es el empleo de modelos matemáticos. Aquí se muestran, haciendo énfasis en aplicaciones prácticas, algunas oportunidades que el uso de modelos matemáticos le brinda a la agroecología. De igual manera, se señalan ciertos desafíos existentes para que estos puedan ser ampliamente incorporados en la disciplina. Con este fin se presentan 3 ejemplos relacionados (respectivamente) con: 1- el diseño de experimentos, 2- el aprendizaje estadístico y 3- el modelado matemático de sistemas ecológicos. En un primer ejemplo se muestra como el diseño de experimentos permitió obtener resultados positivos y perspectivas de exploración prometedoras, en una investigación que busca soluciones a problemas relacionados al cambio climático en viñedos en transición orgánica en la zona central de Chile (Quinta Región). Posteriormente se presenta como, la combinación de datos precisos (y abundantes) en conjunto con herramientas de aprendizaje estadístico, permitió la construcción de un modelo exitoso de predicción de cosechas en manzanos orgánicos en la Región del Maule en Chile. Finalmente, se muestra como el empleo de un modelo matemático dinámico de ecología de poblaciones, permite desarrollar diseños prediales agroecológicos para solucionar algunos de los problemas asociados a la enfermedad del dragón amarrillo (HLB) en plantaciones de cítricos.

XXI

Entonces apareció el zorro:

-¡Buenos días! -dijo el zorro. 

-¡Buenos días! -respondió cortésmente el principito que se volvió pero no vió nada.

-Estoy aquí, bajo el manzano -díjo la voz. 

-¿Quién eres tú? -preguntó el principito-.¡Qué bonito eres! 

-Soy un zorro -dijo el zorro. 

-Ven a jugar conmigo -le propuso el principito-, ¡estoy tan triste! 

-No puedo jugar contigo -dijo el zorro-, no estoy domesticado. 

-¡Ah, perdón! -dijo el principito.

 Pero después de una breve reflexión, añadió:

-¿Qué significa "domesticar"?
-Tú no eres de aquí -dijo el zorro- ¿qué buscas?
-Busco a los hombres -le respondió el principito-. ¿Qué significa "domesticar"?
-Los hombres -dijo el zorro- tienen escopetas y cazan. ¡Es muy molesto! Pero también crían gallinas. Es lo único que les interesa. ¿Tú buscas gallinas?
-No -díjo el principito-. Busco amigos. ¿Qué significa "domesticar"? -volvió a preguntar el principito.
-Es una cosa ya olvidada -dijo el zorro-, significa "crear vínculos... "
-¿Crear vínculos?
-Efectivamente, verás -dijo el zorro-. Tú no eres para mí todavía más que un muchachito igual a otros cien mil muchachitos y no te necesito para nada. Tampoco tú tienes necesidad de mí y no soy para ti más que un zorro entre otros cien mil zorros semejantes. Pero si tú me domesticas, entonces tendremos necesidad el uno del otro. Tú serás para mí único en el mundo, yo seré para ti único en el mundo...
-Comienzo a comprender -dijo el principito-. Hay una flor... creo que ella me ha domesticado...
-Es posible -concedió el zorro-, en la Tierra se ven todo tipo de cosas.
-¡Oh, no es en la Tierra! -exclamó el principito.

El zorro pareció intrigado:

-¿En otro planeta?
-Sí.
-¿Hay cazadores en ese planeta?
-No.
-¡Qué interesante! ¿Y gallinas?
-No.
-Nada es perfecto -suspiró el zorro.

Y después volviendo a su idea:

-Mi vida es muy monótona. Cazo gallinas y los hombres me cazan a mí. Todas las gallinas se parecen y todos los hombres son iguales; por consiguiente me aburro un poco. Si tú me domesticas, mi vida estará llena de sól. Conoceré el rumor de unos pasos diferentes a todos los demás. Los otros pasos me hacen esconder bajo la tierra; los tuyos me llamarán fuera de la madriguera como una música. Y además, ¡mira! ¿Ves allá abajo los campos de trigo? Yo no como pan y por lo tanto el trigo es para mí algo inútil. Los campos de trigo no me recuerdan nada y eso me pone triste. ¡Pero tú tienes los cabellos dorados y será algo maravilloso cuando me domestiques! El trigo, que es dorado también, será un recuerdo de ti. Y amaré el ruido del viento en el trigo.

El zorro se calló y miró un buen rato al principito:

-Por favor... domestícame -le dijo.
-Bien quisiera -le respondió el principito pero no tengo mucho tiempo. He de buscar amigos y conocer muchas cosas.
-Sólo se conocen bien las cosas que se domestican -dijo el zorro-. Los hombres ya no fienen tiempo de conocer nada. Lo compran todo hecho en las tiendas. Y como no hay tiendas donde vendan amigos, los hombres no tienen ya amigos. ¡Si quieres un amigo, domestícame!
-¿Qué debo hacer? -preguntó el príncipito.
-Debes tener mucha paciencia -respondió el zorro-. Te sentarás al principio ún poco lejos de mí, así, en el suelo; yo te miraré con el rabillo del ojo y tú no me dirás nada. El lenguaje es fuente de malos entendidos. Pero cada día podrás sentarte un poco más cerca...

El principito volvió al día siguiente. -Hubiera sido mejor -dijo el zorro- que vinieras a la misma hora. Si vienes, por ejemplo, a las cuatro de la tarde; desde las tres yo empezaría a ser dichoso. Cuanto más avance la hora, más feliz me sentiré. A las cuatro me sentiré agitado e inquieto, descubriré así lo que vale la feliçidad. Pero si tú vienes a cualquier hora, nunça sabré cuándo preparar mi corazón... Los ritos son necesarios. -¿Qué es un rito? -inquirió el principito. -Es también algo demasiado olvidado -dijo el zorro-. Es lo que hace que un día no se parezca a otro día y que una hora sea diferente a otra. Entre los cazadores, por ejemplo, hay un rito. Los jueves bailan con las muchachas del pueblo. Los jueves entonces son días maravillosos en los que puedo ir de paseo hasta la viña. Si los cazadores no bailaran en día fijo, todos los días se parecerían y yo no tendría vacaciones. De esta manera el principito domesticó al zorro. Y cuando se fue acercando el día de la partida: -¡Ah! -dijo el zorro-, lloraré. -Tuya es la culpa -le dijo el principito-, yo no quería hacerte daño, pero tú has querido que te domestique... -Ciertamente -dijo el zorro. - ¡Y vas a llorar!, -dijo él principito. -¡Seguro! -No ganas nada. -Gano -dijo el zoro- he ganado a causa del color del trigo. Y luego añadió:

 -Vete a ver las rosas; comprenderás que la tuya es única en el mundo. Volverás a decirme adiós y yo te regalaré un secreto.

El principito se fue a ver las rosas a las que dijo:

-No son nada, ni en nada se parecen a mi rosa. Nadie las ha domesticado ni ustedes han domesticado a nadie. Son como el zorro era antes, que en nada se diferenciaba de otros cien mil zorros. Pero yo le hice mi amigo y ahora es único en el mundo.

Las rosas se sentían molestas oyendo al principito, que continuó diciéndoles:

-Son muy bellas, pero están vacías y nadie daría la vida por ustedes. Cualquiera que las vea podrá creer indudablemente que mi rosa es igual que cualquiera de ustedes. Pero ella se sabe más importante que todas, porque yo la he regado, porque ha sido a ella a la que abrigué con el fanal, porque yo le maté los gusanos (salvo dos o tres que se hicieron mariposas ) y es a ella a la que yo he oído quejarse, alabarse y algunas veces hasta callarse. Porque es mi rosa, en fin.

Y volvió con el zorro.

-Adiós -le dijo.
-Adiós -dijo el zorro-. He aquí mi secreto, que no puede ser más simple : sólo con el corazón se puede ver bien; lo esencial es invisible para los ojos.
-Lo esencial es invisible para los ojos -repitió el principito para acordarse.
-Lo que hace más importante a tu rosa, es el tiempo que tú has perdido con ella.
-Es el tiempo que yo he perdido con ella... -repitió el principito para recordarlo.
-Los hombres han olvidado esta verdad -dijo el zorro-, pero tú no debes olvidarla. Eres responsable para siempre de lo que has domesticado. Tú eres responsable de tu rosa...
-Yo soy responsable de mi rosa... -repitió el principito a fin de recordarlo.

El principito, Antoine de Saint-Exupéry

 

 

 Amoris Pomum

Ecological and evolutionary approaches to improving crop variety mixtures 

Wuest et al., 2021

Variety mixtures can provide a range of benefits for both the crop and the environment. Their utility for the suppression of pathogens, especially in small grain crops, is well established and has seen some remarkable successes. However, despite decades of academic interest in the topic, commercial efforts to develop, release and promote variety mixtures remain peripheral to normal breeding activities. Here we argue that this is because simple but general design principles that allow for the optimization of multiple mixture benefits are currently lacking. We therefore review the practical and conceptual challenges inherent in the development of variety mixtures, and discuss common approaches to overcome these. We further consider three domains in which they might be particularly beneficial: pathogen resistance, yield stability and yield enhancement. We demonstrate that combining evolutionary and ecological concepts with data typically available from breeding and variety testing programmes could make mixture development easier and more economic. Identifying synergies between the breeding for monocultures and mixtures may even be key to the widespread adoption of mixtures—to the profit of breeders, farmers and society as a whole.

Re-partitioning the problem of combining multiple disease resistances. a, Typical behaviour of population-level resistance in mixtures as the fraction of the susceptible variety changes . Dashed line, expected pathogen pressure; solid line, observed pathogen pressure. b, Partitioning the large problem of breeding for a genotype resistant to multiple pathogens into smaller problems of assembling multiple ‘pathogen specialists’ into a mixture. The perfect genotype (red) may never be found, yet complementary combinations (purple, light and dark blue combinations) should be relatively abundant. c, Hypothetical numerical example of how partitioning resistances against multiple pathogens can break a large hard problem into multiple smaller problems. Here, resistance against three pathogens is conferred by recessive alleles at one, two and three loci, respectively, and combined in a single cross. Screening for favourable allele combinations may occur by molecular or phenotypic means. Hereby, identifying the ‘perfect individual’ homozygous for all six recessive alleles in an F2 population (centre) would require the sowing and screening of around 9,431 plants (the population size required to achieve >90% chance of finding at least one perfect genotype). Combining the alleles into either one of two mixture components requires the screening of two much smaller populations (~378 (left) or ~806 (right) plants). Circle sizes indicate the relative populations sizes needed and question marks denote either recessive or dominant alleles.

https://go.nature.com/3rUJjZx

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Grain (Buğday) 2017  

Semih Kaplanoğlu

In an undefined near future, Professor Erol Erin, a seed geneticist, lives in a city protected from multi-ethnic immigrants by magnetic walls. For unknown reasons, the city's agricultural plantations have been hit by a genetic crisis. In a meeting at the headquarters of Novus Vita, the corporation which employs him, Erol hears about Cemil Akman, a fellow geneticist who wrote a thesis about the recurrent crises affecting genetically modified seeds. Erol sets out on a journey to find him. A journey that will change everything Erol knew.

https://en.wikipedia.org/wiki/Grain_(film)

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Sophie Grandval

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Del Árbol de la Ciencia.- Verosimilitud, pero no Verdad; apariencia de libertad, pero no Libertad; a causa estos dos frutos, el Árbol de la Ciencia no corre el peligro de ser confundido con el Árbol de la Vida.

F. Nietzsche. El viajero y su sombra.

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The evolution of coevolution in the study of species interactions

Agrawal and Zhang, 2021

The study of reciprocal adaptation in interacting species has been an active and inspiring area of evolutionary research for nearly 60 years. Perhaps owing to its great natural history and potential consequences spanning population divergence to species diversification, coevolution continues to capture the imagination of biologists. Here we trace developments following Ehrlich and Raven’sclassic paper, with a particular focus on the modern influence of two studies by Dr. May Berenbaum in the 1980s. This series of classic work presented a compelling example exhibiting the macroevolutionary patterns predicted by Ehrlich and Raven and also formalized a microevolutionary approach to measuring selection, functional traits, and understanding reciprocal adaptation between plants and their herbivores. Following this breakthrough was a wave of research focusing on diversifying macroevolutionary patterns, mechanistic chemical ecology, and natural selection on populations within and across community types. Accordingly, we breakdown coevolutionary theory into specific hypotheses at different scales: reciprocal adaptation between populations within a community, differential coevolution among communities, lineage divergence, and phylogenetic patterns. We highlight progress as well as persistent gaps, especially the link between reciprocal adaptation and diversification.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/evo.14293

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