Департамент образования города Москвы

ГОУ Педагогический колледж № 5

Отчет по лабораторной работе

Моделирование динамики развития популяции

Исполнитель Гирко Кристина
группа 34
Оценка Отлично
Преподаватель

2007 г.

Часть 1. Внутривидовая конкуренция

Моделировалось развитие численности популяции с дискретным размножением, при котором поколения четко разнесены во времени и особи разных поколений не сосуще­ствуют. Численность популяции N описывалась следующим уравнением

 

(1)

где R — скорость воспроизводства популяции в отсутствии внутривидовой конкуренции

N0 — начальная численность популяции,

a и bпараметры модели,

t – время (поколение популяции).

Моделирование проводилось в среде электронной таблицы MS Excel. При моделировании использовалось методическое пособие по части 1 лабораторной работы.

Решалась задача №1

Изучить характер эволюции популяции, описываемый рас­сматриваемой моделью, при значении параметра b = 1, в зави­симости от значения параметра а.

В качестве начальных значений задавалось: N0=100, R=1,2


При a = 0 получен график, приведенный на рис. 1. Населенность развивается неограниченно, достигая очень больших значений.

Подпись: Рисунок 1

Уже при значении a = 0,01 получается график вида, показанного на рис. 2

Рисунок 2

Населенность падает до значения, большего, чем 1 и стабилизируется на таком уровне.

При увеличении значения a до 0,2 происходит спад стационарного значения вплоть до 1 (при a = 0.2) (Рис. 3).

Рисунок 3

Уже при значении a = 0.21 стационарное значение становится меньше 1 и уменьшается при дальнейшем увеличении a. Например, при a = 0.3 получается график, приведенный на рис. 4.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Рисунок 4

Если внимательно разглядеть рис. 4, то видно, что кривая опускается ниже значения N = 1 при t = 7. Из соображений биологической разумности следует, что населенность менее 1 бессмысленна, т. к. доля особи не может размножаться, т. е. модель при t ³ 7 стала неадекватной и ее использование для этого интервала времени невозможно.

Углубленный анализ показал такие результаты (рис. 5). На рис. 5 пунктиром показана линия тренда, описывающая экспериментальные данные уравнением

y = -4,237Ln(x) + 16,

Значение R2, или показатель определенности — это число от 0 до 1, которое отражает близость значений линии тренда к фактическим данным. Чем больше величина этого показателя, тем достовернее линия тренда. Для имеющейся ситуации R2 = 0,9838, что показывает очень хорошее описание данных с помощью уравнения (2).

 

Подпись: Рисунок 5
Выводы по части 1

Построение модели вызвало у меня следующие трудности:

1.  практическая реализация в книге Excel потребовала большой работы

Заключение об адекватности модели. Модель можно считать адекватной только в интервале условий, описанном в отчете. Так как этот интервал достаточно узок, то модель практической пользы не имеет и может быть использована как инструмент для изучения процессов моделирования с помощью Excel.

Часть 2. Межвидовая конкуренция

Исследуется конкуренция популяций, потребляющих общий ресурс.

Популяции с непрерывным размножением.

Математически эта модель Лотки-Вольтерры описывается парой уравнений:

(2)

где

r1 и r2 – скорости роста численности популяций в отсутствие конкуренции;

K1 и K2 – предельные значения численности популяций, при которых скорости роста становятся равными нулю (при отсутствии конкуренции);

N1(0) и N2(0) – начальные численности популяций;

a12 и a21 –параметры, отражающие интенсивность межвидовой конкуренции (влияние вида 2 на вид 1 и наоборот соответственно);

Dt – малый шаг по времени (можно принять, например, Dt = 0,1).

Построение модели велось в среде электронной таблицы MS Excel. Получена диаграмма развития популяций, показанная на рис. 6.

Задача 1. Провести моделирование межвидо­вой конкуренции при значениях параметров

N1(0) = 100, N2(0) = 25, Dt = 0,1, K1 = K2 = 800

Цель работы: найти значения пар параметров (a12 , r1 )и (a21 , r2 ) такие, чтобы полу­чить следующие варианты развития популяций:

1) вид 2 развивается, а вид 1 вымирает за время 8 единиц (как на рис.7);

 


2) виды приходят к равновесию через интервал времени 3,5 единиц (как на рис. 8);

В результате работы получены значения:
В задаче 1.1:

N1=

100

N2=

25

r1=

1,8

r2=

12,2

K1=

800

K2=

800

a12=

1,47

a21=

0,06

Dt=

0,1

В задаче 1.2:

N1=

100

N2=

25

r1=

2,2

r2=

2,2

K1=

800

K2=

800

a12=

0,12

a21=

0,22

Dt=

0,1

В задаче 2 требовалось:

Определить, может ли вид 2 достичь своего максимума (800 особей) при каком-либо сочетании параметров (a12 , r1 ) и (a21 , r2 ), если a12 ³ 0,1? Что для этого нужно? Можно ли такую ситуацию назвать сосуществованием или конкуренцией видов?

В результате подбора значений (a12 , r1 ) и (a21 , r2 ), при a12 ³ 0,1 получены следующие параметры:

N1=

100

N2=

25

r1=

2

r2=

13,9

K1=

800

K2=

800

a12=

0,13

a21=

0

Dt=

0,1

Такую ситуацию можно назвать конкуренцией «в одну сторону», так как вид 2 не зависит от существования вида 1 (а21=0). Так может быть только если вид 2 потребляет ресурс, используемый видом 1, а вид 1 не потребляет никаких ресурсов, важных для вида 2. Например, если есть два вида грызунов, один из которых ест корешки определенного вида и только их, а другой есть и эти корешки и многое другое (всеяден).

Выводы по Части 2.

Поставленная задача вызвала следующие затруднения: пришлось повозиться с подбором значений и осознанием ситуации в задаче 2. Модель можно считать адекватной, так как я не вижу отклонений от реальности. Непонятным в работе осталось следующее: с практической точки зрения неясно, можно ли использовать такую модель в реальной практике. с точки зрения экологии очень уж условные параметры. по математике не вызвала, хотя с системой уравнения встречаться раньше не приходилось.

Общие выводы по работе

Работа дала мне возможность изучить: работу с книгой Excel, понять способы решения экологических задач Несколько лучше стало понимание построения моделей При проведении работы основной проблемой было подбор параметров модели, создание управляющих элементов в книге Excel При проведении таких работ в дальнейшем (в других группах) стоило бы больше внимания уделить практическому использованию построенных моделей