В работе, опубликованной в журнале Chaos, Solitons & Fractals, исследователи во главе с Алессио Закконе представили нелинейное уравнение, описывающее изменение численности населения Земли за последние 12 тысяч лет. Модель объединяет разные исторические этапы — от плавного роста древних цивилизаций до стремительного демографического скачка индустриальной эпохи.

Главная особенность нового подхода заключается в том, что система может автоматически переключаться между разными режимами роста с помощью одного параметра. По словам авторов, это позволяет точнее описывать реальные демографические процессы по сравнению с классическими экспоненциальными и логистическими моделями.

Исследователи отдельно проанализировали знаменитый прогноз физика Хайнца фон Фёрстера, который в 1960 году предположил, что население Земли будет расти практически бесконечно и достигнет математической «сингулярности» уже к 2026 году. Новая модель показывает, что этот сценарий действительно следовал тем же нелинейным законам, однако был остановлен глобальным снижением рождаемости.

Проверка на исторических данных показала, что уравнение успешно воспроизводит как периоды резкого роста населения, так и современные фазы замедления. При этом модель допускает разные варианты будущего развития.

Учёные предупреждают, что при серьёзном снижении экологической ёмкости планеты — например, из-за климатических катастроф, пандемий или глобальных конфликтов — численность населения может начать быстро сокращаться. В одном из сценариев население Земли уменьшается почти вдвое уже к 2064 году.

Тем не менее текущая траектория, по словам авторов, пока не указывает на неизбежный коллапс. Исследование скорее демонстрирует, насколько сильно демография зависит от внешних факторов и насколько сложными являются процессы, управляющие развитием человеческой цивилизации.

Авторы также отмечают, что аналогичные нелинейные уравнения давно используются в физике для описания поведения сложных систем — например, движения атомов в стеклах. Теперь подобные методы могут помочь и в прогнозировании будущего человеческого общества.