КРИЗИС ТЕХНОЛОГИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОПУЛЯЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И ВАРИАНТЫ ЕЕ КОРРЕКТИРОВКИ

Автор:

Дубровська Вікторія Андріївна, Санкт-Петербурзький інститут інформатики та автоматизації РАН (вул. 14-лінія, 39, м. Санкт-Петербург, 199178, Росія)

Переварюха Андрій Юрійович, Санкт-Петербурзький інститут інформатики та автоматизації РАН (вул. 14-лінія, 39, м. Санкт-Петербург, 199178, Росія)

Соловйова Інна Володимирівна, Санкт-Петербурзький інститут інформатики та автоматизації РАН (вул. 14-лінія, 39, м. Санкт-Петербург, 199178, Росія)

Мова статті: російська

Анотація:

На прикладі порівняння реальних ситуацій з можливими режимами поведінки відомих популяційних моделей за даними спостережень виділено невідповідності, які не можна усунути простим перевизначенням параметрів. Виникнення циклів періодів ступеня 2 під час біфуркації подвоєння передбачає принципово інший порядок обходу точок циклу, ніж у виражених циклах арктичних популяцій. Спостережувані спалахи аперіодичної динаміки у комах шкідників відрізняються від відомого сценарію хаотизації, який, крім канторівського атрактора, припускає додаткові властивості у русі траєкторії, що важко інтерпретувати біологічно. Запропоновано для досягнення якісної відповідності проводити цільову реалізацію з’ясовних нелінійних ефектів з використанням тригерних функціоналів. Облік здавалося б незначного фактора, що виражається в додатковій точці перегину кривої відтворення, може привести до інших висновків про властивості популяційної динаміки. Аналіз промислової статистики для моделей повинен враховувати наявність субпопуляційних угруповань. Вплив репродуктивної ізоляції локальних груп проаналізовано на прикладі даних нересту парних/непарних стад горбуші і волзьких популяцій російського та перського осетра.

Ключові слова:

моделі популяцій, цикли, ефект Оллі, репродуктивна ізоляція, субпопуляції риб

Список використаних джерел:

  1. Математическое моделирование в экологии: историко-методологический анализ / В. Н. Тутубалин и др. – М. : Языки русской культуры, 1999. – 208 с.

  2. Experimentally induced transitions in the dynamic behavior of insect populations / R. F. Costantino et al. // Nature. – 1995. – Vol. 375. – P. 227–230.

  3. Конторин В. В. Математическое моделирование популяции байкальского омуля / В. В. Конторин. – М., 1980. – 208 с.

  4. Михайлов В. В. Имитационная модель рыбной части сообщества озера Севан / В. В. Михайлов, Ю. С. Решетников // Проблемы автоматизации научных и производственных процессов. – Л. : Наука, 1985. – С. 56–61.

  5. Долгопериодные эндогенные колебания численности популяций рыб / А. Е. Бобырев и др. // Математическое моделирование. Биофизика. – 2013. – Т. 58, № 2. – С. 334–348.

  6. Рикер У. Е. Методы оценки и интерпретация биологических показателей популяций рыб / У. Е. Рикер. – М. : Пищевая промышленность, 1979. – 408 с.

  7. Ricker W. E. Two mechanisms that make it impossible to maintain peak period yields from stocks of Pacific salmon and other fishes / W. E. Ricker // J. of the Fisheries Research Board of Canada. – 1973. – Vol. 30. – P. 1275–1286.

  8. Переварюха А. Ю. Нелинейные эффекты и проблемы интерпретации в моделировании управляемых биологических процессов / А. Ю. Переварюха // Технические науки и технологии. – 2012. – № 3. – С. 166–176.

  9. May R. M. Qualitative Stability in Model Ecosystems / R. M. May // Ecology. – 1973. – Vol. 54. – P. 638–641.

  10. Krebs C. J. Population Cycles in Small Mammals / C. J. Krebs, J. H. Myers // Advances in Ecological Research. – 1974. – Vol. 8. – P. 267–399.

  11. Clark L. R. The population dynamics of Cardiaspina albitextura (Psyllidae) / L. R. Clark // Australian Journal of Zoology. – 1964. – Vol. 12, № 3. – P. 362–380.

  12. Гришин В. Н. Современные проблемы пресноводной аквакультуры / В. Н. Гришин. – М. : РУДН, 2008. – 138 с.

  13. Singer D. Stable orbits and bifurcations of the maps on the interval / D. Singer // SIAM journal of applied math. – 1978. – Vol. 35. – P. 260–268.

  14. Журавлев В. Б. К методике изучения численности популяций редких и исчезающих видов рыб / В. Б. Журавлев // Вестник Новосибирского государственного аграрного университета. – 2012. – Т. 2, № 23. – С. 20–27.

  15. Фельдман М. Г. Прогнозирование подходов лососевых (на примере кижуча западной Камчатки) с использованием моделей экстраполяции временных рядов и моделей «запас-пополнение» / М. Г. Фельдман, Е. А. Шевляков, Ж. Х. Зорбиди // Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. – 2014. – № 34. – С. 87–106.

  16. Sheperd J.G. A versatile new stock-recruitment relationship for fisheries, and the construction of sustainable yield curves / J. G. Sheperd // J. Cons. Intern. Explor. Mer. – 1982. – V. 40. – P. 67–75.

  17. Collet P. Universal properties of maps of an interval / P. Collet, J. Eckmann, O. E. Lansford // Gomm. Math. Phys. – 1980. – Vol. 76, № 3. – Р. 211–254.

  18. Шелудько А. С. Алгоритм гарантированного оценивания параметра одномерного хаотического отображения / А. С. Шелудько, В. И. Ширяев // Информационные технологии. – 2015. – № 1. – С. 30–34.

  19. Aarde R. van. Culling and the dynamics of the Kruger National Park African elephant population / R. van Aarde et al. // Animal Conservation. – 1999. – Vol. 2. – Р. 287–294.

Завантажити