Динамика популяции

редактировать
Раздел наук о жизни, изучающий изменения в размере и возрастном составе популяций Карта динамики популяций местных и инвазивных видов медуза Увеличение (высокая достоверность) Увеличение (низкая достоверность) Стабильная / переменная Уменьшение Нет данных

Динамика популяции является ветвью науки о жизни, изучающие размер и возрастной состав популяций как динамических систем, а также биологических и экологических движущие ими процессы (такие как рождаемость и смертность, а также иммиграция и эмиграция ). Примеры сценариев : старение населения, рост населения или сокращение населения.

Содержание
  • 1 История
  • 2 Внутренняя скорость роста
  • 3 Рыболовство и управление дикой природой
  • 4 Для приложений контроля
  • 5 См. Также
  • 6 Ссылки
  • 7 Дополнительная литература
  • 8 Внешние ссылки
История

Динамика популяции традиционно является доминирующей отраслью математической биологии, история которой насчитывает более 210 лет, хотя в последнее время область применения математической биологии значительно расширилась. Первый принцип динамики популяции широко известен как экспоненциальный закон Мальтуса, моделируемый мальтузианской моделью роста. В ранний период преобладали демографические исследования, такие как работы Бенджамина Гомперца и Пьера Франсуа Ферхюльста в начале XIX века, которые уточнили и скорректировали мальтузианские демографические данные. модель.

Более общая формулировка модели была предложена в 1959 году, в дальнейшем расширена, в которой модели Гомпертца, Ферхюльста, а также Людвига фон Берталанфи рассматриваются как частные случаи общей формулировки. Уравнения «хищник-жертва» Лотки – Вольтерры являются еще одним известным примером, как и альтернативные уравнения Ардити – Гинзбурга. Компьютерная игра SimCity, Sim Earth и MMORPG Ultima Online, среди прочего, пытались смоделировать некоторые из этих популяций.

За последние 30 лет популяционная динамика была дополнена эволюционной теорией игр, впервые разработанной Джоном Мейнардом Смитом. В рамках этой динамики концепции эволюционной биологии могут принимать детерминированную математическую форму. Динамика численности населения частично совпадает с другой активной областью исследований в математической биологии: математической эпидемиологией, изучением инфекционных заболеваний, поражающих население. Были предложены и проанализированы различные модели распространения вирусов, которые дают важные результаты, которые могут быть применены при принятии решений в отношении политики здравоохранения.

Внутренняя скорость прироста

Скорость, с которой популяция увеличивается в размере, если нет зависящих от плотности сил, регулирующих популяцию, известна как внутренняя скорость увеличения. Это

d N dt 1 N = r {\ displaystyle {\ dfrac {dN} {dt}} {\ dfrac {1} {N}} = r}{\ dfrac {dN} {dt}} {\ dfrac {1} {N}} = r

, где производная d N / dt {\ displaystyle dN / dt}dN / dt - это скорость прироста популяции, N - размер популяции, а r - собственная скорость прироста. Таким образом, r - это максимальная теоретическая скорость прироста популяции на человека, то есть максимальная скорость прироста популяции. Эта концепция обычно используется в биологии популяций насекомых для определения того, как факторы окружающей среды влияют на скорость увеличения популяций вредителей. См. Также экспоненциальный рост населения и логистический рост населения.

Рыболовство и управление дикой природой

В рыболовстве и управлении дикой природой на популяцию влияют три динамических функции оценки.

  • Натальность или рождаемость, часто вербовка, что означает достижение определенного размера или репродуктивной стадии. Обычно относится к возрасту, в котором рыба может быть поймана и подсчитана в сетях.
  • Скорость роста популяции, которая измеряет рост особей в размере и длине. Более важно в рыболовстве, где популяция часто измеряется биомассой.
  • Смертность, которая включает смертность от вылова и естественную смертность. Естественная смертность включает нечеловеческое хищничество, болезни и старость.

Если N 1 - количество особей в момент времени 1, то

N 1 = N 0 + B - D + I - E {\ displaystyle N_ {1} = N_ {0} + B-D + IE}N_ {1} = N_ {0} + B-D + IE

где N 0 - количество особей в момент времени 0, B - количество рожденных особей, D - число умерших, I число иммигрантов и E число эмигрантов между моментом 0 и моментом 1.

Если мы измеряем эти показатели на многих временных интервалах, мы можем определить, как плотность населения изменяется с течением времени. Иммиграция и эмиграция присутствуют, но обычно не измеряются.

Все они измеряются для определения излишка урожая, который представляет собой количество особей, которые могут быть выловлены из популяции, не влияя на долгосрочную стабильность популяции или средний размер популяции. Урожай в составе излишков урожая называется «компенсирующей» смертностью, когда гибель урожая заменяет смерти, которые произошли бы естественным путем. Урожай выше этого уровня называется «аддитивной» смертностью, потому что он увеличивает количество смертей, которые произошли бы естественным путем. Эти термины не обязательно оцениваются как «хорошие» и «плохие» соответственно при управлении популяцией. Например, агентство по рыболовству и охоте может стремиться уменьшить размер популяции оленей за счет аддитивной смертности. Самцы могут быть нацелены на усиление конкуренции с оленями, или же могут быть нацелены на сокращение воспроизводства и, следовательно, на общую численность популяции.

При управлении многими популяциями рыб и других диких животных часто целью является достижение максимально возможного долгосрочного устойчивого вылова, также известного как максимальный устойчивый улов (или MSY). С учетом динамической модели популяции, такой как любая из вышеперечисленных, можно рассчитать размер популяции, которая дает наибольший излишек урожая при равновесии. Хотя использование динамических моделей популяции вместе со статистикой и оптимизацией для установления ограничений вылова рыбы и дичи вызывает споры среди ученых, было показано, что это более эффективно, чем использование человеческого суждения в компьютерных экспериментах, где используются как неверные модели, так и управление природными ресурсами. студенты соревновались, чтобы максимизировать вылов на двух гипотетических промыслах. Чтобы привести пример неинтуитивного результата, рыболовство производит больше рыбы, когда поблизости есть убежище от хищничества человека в виде заповедника, что приводит к более высоким уловам, чем если бы вся территория была открыта для рыбной ловли.

Для приложений управления

Динамика популяции широко использовалась в нескольких приложениях теории управления. С использованием теории эволюционных игр демографические игры широко применяются в различных промышленных и повседневных условиях. В основном используются в системах с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO ), хотя их можно адаптировать для использования в системах с одним входом и одним выходом (SISO ). Некоторые примеры приложений: военные кампании, распределение ресурсов для распределения воды, отправка распределенных генераторов, лабораторные эксперименты, транспортные проблемы, проблемы со связью и другие. Кроме того, при адекватном контекстуализации промышленных проблем динамика численности населения может быть эффективным и простым в реализации решением проблем, связанных с контролем. Многочисленные академические исследования проводились и продолжаются.

См. Также
Литература
Дополнительная литература
Внешние ссылки
Последняя правка сделана 2021-06-02 11:25:24
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте