Динамическая модель популяционной инвазии с эффектом депрессии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена исследованию актуального сценария развитияпопуляционных процессов в современных нестабильных биосистемах методами компьютерного моделирования. Биологические инвазии стали чрезвычайно распространеннымявлением из-за изменений климата, целенаправленной деятельности с задачей улучшенияпродуктивности экосистем и случайного стечения обстоятельств. Динамика ситуацийпосле вселения чужеродного вида чрезвычайно разнообразна. Далеко не всегда вселенецгладко занимает экологическую нишу, как в логистических моделях. В отдельныхслучаях реализуется явление вспышки численности вплоть до начала разрушениявидом своей новой среды. Развитие ситуации после инвазии зависит от суперпозициибиотических и абиотических факторов. На динамику численности вселенца влияетблагоприятность сложившихся условий, возможность реализации репродуктивногопотенциала и сопротивление биотического окружения. Противодействие развивается сзапаздыванием и проявляется при достижении вселенцем значительной численности.Обоснована и разработана непрерывная модель инвазионного процесса с резким переходомв состояние депрессии численности. Стадия популяционного кризиса завершается спереходом к равновесию, так как оказываемое биотической средой сопротивление вмодельном сценарии адаптивно и пороговым образом зависит от численности вида-вселенца.Применение вычислительного феноменологического описания сценария с активным,но запаздывающим противодействием среды практически целесообразно для оценкиситуаций при выработке мер искусственного противодействия нежелательному вселенцу. Вмодели существует режим сохранения колебаний после выхода из стадии депрессии, еслиэффективность подавления вселенца оказывается недостаточной.

Об авторах

А. Ю Переварюха

Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН)

Email: madelf@rambler.ru
14-я линия В.О. 39

Список литературы

  1. Ludwig D., Jones D.D., Holling C.S. Qualitative Analysis of Insect Outbreak Systems: The Spruce Budworm and Forest // The Journal of Animal Ecology. 1978. vol. 47. no. 1. pp. 315–332.
  2. Myers J.H., Cory J.S. Biological Control Agents: Invasive Species or Valuable Solutions? // Impact of Biological Invasions on Ecosystem Services. 2017. vol. 12. pp. 20–26.
  3. Переварюха А.Ю. Нелинейные эффекты и переходные режимы в динамике новых моделей управления биоресурсами // Труды СПИИРАН. 2011. № 16. С. 243—255.
  4. Переварюха А.Ю. Об определении фрактальных объектов в динамике моделей управления биоресурсами // Труды СПИИРАН. 2012. № 24. С. 211—221.
  5. Desharnais A., Laifu L. Stable Demographic Limit Cycles in Laboratory Populations of Tribolium castaneum // Journal of Animal Ecology. 1987. vol. 56. pp. 885–906.
  6. Hutchinson G.E. Circular causal systems in ecology // Ann. New York Acad. Sci. 1948. vol. 50. pp. 221—248.
  7. Wright E.M. A non-linear difference-differential equation // J. Reine Angew. Math. 1955. vol. 194. pp. 66—87.
  8. May R.M., Conway G.R., Hassell M.P. Time delays, density-dependence and singlespecies oscillations // J. Anim. Ecol. 1974. vol. 43. pp. 747—770.
  9. Nedorezov L.V. Approximation of time series of paramecia caudatum dynamics by the Verhulst and Gompertz models: a non-traditional approach // Biophysics. 2015. vol. 60. pp. 457–465.
  10. Salesa L.P., Haywar M.W., Loyola R. What do you mean by «niche»? Modern ecological theories are not coherent on rhetoric about the niche concept // Acta Oecologica. 2021. vol. 110. pp. 103–1070.
  11. Дубровская В.А., Трофимова И.В. Модель динамики структурированных субпопуляций осетровых рыб Каспия с учетом отклонений в темпах развития молоди // Журнал Белорусского государственного университета. Биология. 2017. № 3. С. 76–86.
  12. Северцов А.С. Cоотношение фундаментальной и реализованной экологических ниш // Журнал общей биологии. 2012. T. 73. C. 323–333.
  13. Kolesov A.Yu., Rozov N.Kh. The theory of relaxation oscillations for Hutchinson’s equation // Sb. Math. 2011. vol. 202. pp. 829—858.
  14. Сабатулина Т.Л. Об устойчивости обобщенного уравнения Хатчинсона с распределенным переменным запаздыванием // Вестник Пермского государственного технического университета. Механика. 2009. № 1. С. 46-56.
  15. Глызин С.Д. Учет возрастных групп в уравнении Хатчинсона // Моделирование и анализ информационных систем. 2007. Т. 14. № 3. С. 29–42.
  16. Smith M. Mathematical ideas in biology. Cambridge University Press, London, 1968, 168 p.
  17. Liz E. Delayed logistic population models revisited // Publ. Mat. 2014. vol. 58. pp. 309–331.
  18. Глызин Д.С., Кащенко С.А., Полстьянов А.С. Пространственно-неоднородные периодические решения в распределенном уравнении Хатчинсона // Моделирование и анализ информационных систем. 2009. Т. 16. № 4. С. 77–85.
  19. Кащенко И.С., Кащенко С.А. Динамика уравнения с двумя запаздываниями, моделирующего численность популяции // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2019. Т. 27. С. 21–38.
  20. Liu Y., Wei J. Bifurcation analysis in delayed Nicholson blowflies equation with delayed harvest // Nonlinear Dynamics. 2021. Vol. 105. P. 1805–1819.
  21. Kolesov A.Y., Mishchenko E.F., Rozov N.K. A modification of Hutchinson’s equation // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2010. vol. 50. pp. 1990–2002.
  22. Никольский М.С. Об одной задаче оптимального управления, связанной с общей моделью А.Д. Бaзыкинa «хищник–жертва» // Дифференциальные уравнения. 2011. Т. 47. С. 1638–1645.
  23. Metzler W. Mathematical Modelling Bifurcations of equilibria in Bazykin’s predator-prey model // Mathematical Modelling. 1985. vol. 6. pp. 111–123.
  24. Bazykin A.D., Khibnik A.I. Bilocal model of dissipative structure // Biophysics. 1982. vol. 27. no. 1. pp. 133–138.
  25. Perevaryukha A.Y. An iterative continuous-event model of the population outbreak of a phytophagous Hemipteran // Biophysics. 2016. vol. 61. pp. 334-341.
  26. Gause G.F. The struggle for existence. Baltimore: Williams Wilkins. 1934, 163 p.
  27. Perevaryukha A.Y. A continuous model for oscillating outbreaks of the population of a phytophagous moth, the tent caterpillar, Malacosoma disstria (Lepidoptera, Lasiocampidae) // Biophysics. 2020. vol. 65. № 1. pp. 118-130.
  28. Lenski R.E. Dynamics of Interactions between Bacteria and Virulent Bacteriophage // Advances in Microbial Ecology. 1988. vol 10. pp. 1–44.
  29. Forest and Wildlife Research Center report: https://www.msudeer.msstate.edu/deerhabitat-carrying-capacity.php
  30. Morozov A.S., Rytova S.V., Thompson L.C. Introducing entomophagous insects to control pests: prediction of target species density // Russian Entomological Journal. 2003. vol. 12. pp. 441–445.
  31. Kuznetsov V.A., Knott G.D. Modeling tumor regrowth and immunotherapy // Mathematical and Computer Modelling. 2001. vol. 33. no. 12–13. pp. 1275–1287.
  32. Mikhailov V.V., Reshetnikov Yu.S. Model of Fish Population Dynamics with Calculation of Individual Growth Rate and Hydrological Situation Scenarios // Information and Control Systems. 2018. no. 4, pp. 31–38.
  33. Luo C., Liu M. Dynamic changes and prevalence of SARS-CoV-2 IgG/IgM antibodies: Analysis of multiple factors // International Journal of Infectious Diseases. 2021. vol. 108. pp. 57–62.
  34. Nikitina A.V., Sukhinov A.I. Optimal control of sustainable development in the biological rehabilitation of the Azov Sea // Mathematical Models and Computer Simulations. 2017. vol. 9. no. 1. pp. 101–107.
  35. Andreadis T.,Weseloh R. Discovery of Entomophaga maimaiga in North American gypsy moth, Lymantria dispar // Proc. Nat. Acad. Sci. U S A. 1990. vol. 87. pp. 2461—2465.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».