Порог исчезновения

редактировать

Порог исчезновения - это термин, используемый в биологии сохранения для объяснения точки, в которой вид, популяция или метапопуляция испытывают резкое изменение плотности или численности из-за важного параметра, такого как потеря среды обитания. Именно при этом критическом значении вид, популяция или метапопуляция вымирают , хотя это может занять много времени для видов чуть ниже критического значения, явление, известное как долг вымирания..

Пороги вымирания важны для биологов-экологов при изучении вида в контексте популяции или метапопуляции, потому что скорость колонизации должна быть больше, чем скорость вымирания, в противном случае все существо вымрет, как только достигнет порога.

Пороги вымирания реализуются при ряде обстоятельств, и цель их моделирования - определить условия, которые приведут популяцию к вымиранию. Моделирование пороговых значений вымирания может объяснить взаимосвязь между порогом вымирания и утратой среды обитания и фрагментацией среды обитания.

Содержание

1 Математические модели
- 1.1 Детерминистический
- 1.2 Стохастический
2 Другое факторы
3 См. также
4 Примечания
5 Внешние ссылки

Математические модели

Модели типа метапопуляции используются для прогнозирования пороговых значений вымирания. Классической моделью метапопуляции является модель динамики метапопуляции, созданная Ричардом Левинсом в 1960-х годах. Он использовался для оценки занятости исправлений в большой сети исправлений. Эта модель была расширена в 1980-х Расселом Ланде, чтобы включить занятость среды обитания. Эта математическая модель используется для определения значений вымирания и важной плотности населения. Эти математические модели в основном используются для изучения пороговых значений вымирания из-за сложности понимания процессов вымирания с помощью эмпирических методов и отсутствия в настоящее время исследований по этому вопросу. При определении порога вымирания можно использовать два типа моделей: детерминированные и стохастические модели метапопуляции.

Детерминистические

Детерминированные модели метапопуляции предполагают, что существует бесконечное количество доступных участков обитания, и предсказывают, что метапопуляция вымрет, только если порог не будет достигнут.

dp / dt = chp (1-p) -ep

Где p = занятые участки, e = скорость вымирания, c = скорость колонизации и h = количество местообитаний.

Вид будет сохраняться только в том случае, если h>δ

, где δ = e / c

δ = параметр вида, или насколько успешен вид в колонизации участка.

Стохастический

Стохастические модели метапопуляции учитывают стохастичность, которая представляет собой недетерминированные или случайные процессы по своей природе. При таком подходе метапопуляция может быть выше порогового значения, если будет определено, что она вряд ли вымрет в течение определенного периода времени.

Сложный характер этих моделей может привести к небольшой метапопуляции, которая считается выше детерминированный порог вымирания, но в действительности имеет высокий риск исчезновения.

Другие факторы

При использовании моделей метапопуляционного типа для прогнозирования порогов вымирания существует ряд факторов, которые могут повлиять на результаты модели. Во-первых, включение более сложных моделей вместо того, чтобы полагаться исключительно на модель Левинса, дает иную динамику. Например, в статье, опубликованной в 2004 году, Илкка Хански на эмпирическом примере объяснил, что когда в моделирование были включены такие факторы, как эффект Аллее или эффект спасения На пороге исчезновения произошло неожиданное исчезновение большого числа видов. Более сложная модель дала разные результаты, и в практике природоохранной биологии это может добавить больше путаницы в усилия по спасению вида от порога исчезновения. Переходная динамика, которая влияет на порог вымирания из-за нестабильности метапопуляции или условий окружающей среды, также играет важную роль в результатах моделирования. Ландшафты, которые недавно подверглись утрате среды обитания и фрагментации, могут оказаться менее способными выдержать метапопуляцию, чем предполагалось ранее, без учета временной динамики. Наконец, стохастичность окружающей среды, которая может быть пространственно коррелирована, может привести к усилению региональных стохастических колебаний и, следовательно, сильно повлиять на риск исчезновения.

См. Также