Модель стохастического роста минтая Gadus chalcogrammus (Pallas, 1814)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предлагается математическая модель, описывающая возрастную динамику вектора средних и ковариационной матрицы признаков особей сахалинской популяции минтая Gadus chalcogrammus (Pallas, 1814). Модель базируется на уравнениях Берталанффи и Гомпертца. Ковариационная матрица слагается из двух частей: шумовой (вызванной быстрыми случайными флюктуациями условий внешней среды) и структурной (обусловленной внутрипопуляционной изменчивостью параметров, входящих в уравнения роста). Модель неплохо воспроизводит возрастную динамику распределения рыб по количественным признакам особей. Описывается возрастное увеличение, прохождение через максимум в молодом возрасте, последующее снижение дисперсий и их стабилизация на низких уровнях у длины и массы тела взрослых рыб. Объясняется возрастное снижение корреляции между длиной и массой тела.

Об авторах

В. В. Суханов

Национальный научный центр морской биологии им. А.В. Жирмунского (ННЦМБ) ДВО РАН; Дальневосточный федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vsukhan@mail.ru
Россия, 690041, Владивосток; Россия, 690001, Владивосток

Список литературы

  1. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика. 1979. 349 с.
  2. Животовский Л.А. Интеграция полигенных систем в популяциях. М.: Наука. 1984. 182 с.
  3. Коздоба Л.А. Методы решения нелинейных задач теплопроводности. М.: Наука. 1975. 227 с.
  4. Мина М.В., Клевезаль Г.А. Рост животных. М.: Наука. 1976. 291 с.
  5. Суханов В.В. Стохастическая модель роста рыб // Вопр. ихтиологии. 1980. Т. 20. № 4. С. 615−624.
  6. Суханов В.В., Лопатин О.Е. Математическое моделирование роста и развития Chironomus thummi // Деп. в ВИНИТИ 30.06.88 № 5244-В88. Владивосток. 1988. 57 с.
  7. Суханов В.В., Селин Н.И. Модель стохастического многомерного роста Mizuhopecten yessoensis (Jay, 1857) (Bivalvia: Pectinidae) // Биол. моря. 2018. Т. 44. № 5. С. 1−8.
  8. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов. радио. 1977. 488 с.
  9. Томович Р., Вукобратович М. Общая теория чувствительности. Серия “Библиотека технической кибернетики”. М.: Сов. радио. 1972. 240 с.
  10. Шмальгаузен И.И. Определение основных понятий и методика исследования роста. Л.: Биомедгиз. 1935. 53 с.
  11. Sukhanov V.V. Generalization of Bertalanffy-Gompertz model for multidimensional stochastic growth of organisms // Marine Biodiversity for a Healthy Ocean – Biodiversity, Functional Groups and Ocean Health. Proc. of the Russia-China Bilateral Workshop. October 10−11, 2019. Vladivostok. Russia. P. 130−132.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (95KB)
3.

Скачать (136KB)
4.

Скачать (160KB)

© В.В. Суханов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».