О моделировании метапопуляционных процессов

Автор: Розенберг Г.С., Костина Н.В., Розенберг А.Г.

Статья в выпуске: 2 (48), 2023 года.

Бесплатный доступ

Представлены три парадигмы познания мира: лапласовский детерминизм, стохастизм и хаос-самоорганизация (неопределенность в динамике поведения объектов живой природы). Обсуждается становление математической теории динамики популяций в рамках этих трех парадигм. Метапопуляция - пространственно структурированная популяция, которая сохраняется во времени как набор пространственно-разделенных, локальных, взаимодействующих популяций с ограниченным расселением между ними. Принцип миграции - основной механизм, отличающий теорию метапопуляций от стандартной теории динамики популяций, анализирующей смертность и рождаемость внутри отдельной популяции. Компромисс между конкуренцией и колонизацией позволяет сосуществовать конкурирующим видам в неоднородной среде. Количественные подходы позволяют учитывать другие механизмы и более общие пространственные вариации. Обсуждаются стохастические и детерминированные модели динамики метапопуляций (точечные (параметры меняются только по одной переменной), диффузные (учет диффузионного обмена между двумя идентичными по своим экологическим характеристикам местообитаниями) и агентно-ориентированные модели (основаны на индивидуальном поведении объектов-агентов и оперируют усредненными для группы сходных объектов значениями параметров) и др.). Основными свойствами индивидуумов-агентов являются: «интеллектуальность» (обучаемость), расположение во времени и пространстве (задается некоторая «среда обитания»), наличие жизненной цели.

Еще

Диффузные модели, агентно-ориентированные, миграция, конкуренция, неоднородная среда, популяционные волны

Короткий адрес: https://sciup.org/147242310

IDR: 147242310 | DOI: 10.15393/j1.art.2023.13742

Список литературы О моделировании метапопуляционных процессов

Антонов А. И., Горяйнов А. Г. Большая новейшая энциклопедия рыбалки . М.: ЛитРес, 2010. 660 с.
Антонов Е. В., Куричев Н. К., Трейвиш А. И. Исследования городской системы и агломераций в России // Известия РАН. Сер. географ. 2022. Т. 86, № 3. С. 310–331.
Базыкин А. Д. Нелинейная динамика взаимодействующих популяций . М.; Ижевск: Институт компьютерных технологий, 2003. 368 с.
Бондарь М. Г. Многолетняя динамика и современное состояние популяции лесного северного оленя (Rangifer tarandus valentinae) Алтае-Саянской горной страны // Вестник КрасГАУ. 2015. № 5. С. 40–44.
Борщёв А. В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Exponenta PRO. 2004. № 3-4 (7-8). С. 38–47.
Борщёв А. В. Применение имитационного моделирования в России – состояние на 2007 г. // 3-я Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию ИММОД 2007; Санкт-Петербург, 17–19 октября 2007 г. СПб.: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2007. С. 11–16.
Брусиловский П. М., Розенберг Г. С. О возможности построения модели, удовлетворительно описывающей колебания в одной реальной системе хищник-жертва // Динамика эколого-экономических систем. Новосибирск: Наука, 1981. С. 84–91.
Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование . М.: Наука, 1976. 288 с.
Гиляров А. М. Популяционная экология: Учеб. пособие . М.: Изд-во МГУ, 1990. 191 с.
Грабарник П. Я., Шанин В. Н., Чертов О. Г., Припутина И. В., Быховец С. С., Петропавловский Б. С., Фролов П. В., Зубкова Е. В., Шашков М. П., Фролова Г. Г. Моделирование динамики лесных экосистем как инструмент прогнозирования и управления лесами // Лесоведение. 2019. № 6. С. 488–500.
Домбровский Ю. А., Маркман Г. С. Пространственная и временная упорядоченность в экологических и биохимических системах . Ростов н/Д.: Изд-во Ростов. госун-та, 1983. 118 с.
Дохман-Гармиза Г. Социальная жизнь растений . М.: Московский рабочий, 1927. 60 с.
Жариков В. В. Концепция природно-технического каскадного комплекса экосистем Волжских водохранилищ // Экологические проблемы бассейнов крупных рек: Тезисы докладов Международной конференции. Тольятти: ИЭВБ РАН, 1998. С. 15–17.
Жукова Л. А., Комаров А. С. Поливариантность онтогенеза и динамика ценопопуляций растений // Журнал общей биологии. 1990. Т. 51, № 4. С. 450–461.
Жукова Л. А., Комаров А. С. Количественный анализ динамической поливариантности в ценопопуляциях подорожника большого при разной плотности посадки // Научные доклады высшей школы. Биол. науки. 1991. № 8. С. 51–67.
Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 . СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 400 с.
Карпов Ю. Г. Моделирование агентов – новая парадигма в имитационном моделировании . 2008. URL: https://masters.donntu.ru/2008/fvti/dovzhik/libary/st9.htm.
Колобов А. Н. Моделирование пространственно-временной динамики древесных сообществ: индивидуально-ориентированный подход // Лесоведение. 2014. № 5. С. 72–82.
Комаров А. С. Имитационные модели нелинейной динамики сообществ растений : Дис. ... д-ра биол. наук. Пущино; Тольятти: ИЭВБ РАН, 2004. 389 c.
Комаров А. С., Зубкова Е. В., Фролов П. В. Клеточно-автоматная модель динамики популяций и сообществ кустарничков // Сибирский лесной журн. 2015. № 3. С. 57–69.
Крестин С. В., Розенберг Г. С. Об одном механизме «цветения воды» в водохранилище равнинного типа // Биофизика. 1996. Т. 41. Вып. 3. С. 650–654.
Крестин С. В., Розенберг Г. С. Двухмерная модель «цветения воды» в водохранилище равнинного типа // Известия Самарского НЦ РАН. 2002. Т. 4, № 2. С. 276–279.
Крупные городские агломерации России // Сайт VSEON.com. 2015. URL: http://vseon.com/ analitika/aglomeratsiya/krupnye-gorodskie-aglomeracii-rossii.
Кулаков М. П., Ревуцкая О. Л. Применение метапопуляционного подхода к анализу пространственно-временной динамики промысловых животных (на примере популяций кабана и изюбря) // Региональные проблемы. 2011. Т. 14, № 2. С. 12–20.
Кулаков М. П., Фрисман Е. Я. Кластеризация и химеры в модели пространственно-временной динамики популяций с возрастной структурой // Нелинейная динамика. 2018. Т. 14, № 1. С. 13–31.
Кулаков М. П., Фрисман Е. Я. Модель пространственно-временной динамики популяции с возрастной структурой и дальнодействующими взаимодействиями: синхронизация и кластеризация // Математическая биология и биоинформатика. 2019. Т. 14. Вып. 1. С. 1–18. URL: https://www.matbio.org/2019/Kulakov_14_1.pdf.
Лоу A. M., Кельтон В. Д. Имитационное моделирование . 3-е изд. СПб: Питер; Киев: BHV, 2004. 847 с.
Любовный В. Я. Самарско-Тольяттинская агломерация: история формирования и перспективы развития . М.: Экон-Информ, 2011. 169 с.
Марчук Г. И. Методы вычислительной математики . М.: Наука, 1989. 608 с.
Меншуткин В. В. Искусство моделирования (экология, физиология, эволюция) . Петрозаводск; СПб.: РАН, 2010. 416 с.
Миркин Б. М., Наумова Л. Г. Современное состояние, тенденции развития науки о растительности и новое понимание природы растительного сообщества // Успехи современной биологии. 1994. Т. 114. Вып. 1. С. 5–21.
Миркин Б. М., Наумова Л. Г. Наука о растительности: (история и современное состояние основных концепций) . Уфа: Гилем, 1998. 413 с.
Миркин Б. М., Розенберг Г. С. Анализ мозаичности травянистых растительных сообществ. 2. Ценотический уровень // Биологические науки. 1977. № 2. С. 121–126.
Миркин Б. М., Розенберг Г. С. Фитоценология. Принципы и методы . M.: Нauкa, 1978. 212 p.
Миркин Б. М., Розенберг Г. С., Наумова Л. Г. Словарь понятий и терминов современной фитоценологии . М.: Наука, 1989. 223 с.
Одум Ю. Экология: В 2 т. . М.: Мир, 1986. Т. 1. 328 с.; Т. 2. 376 с.
Оценка состояния и устойчивости лесов зеленой зоны города Тольятти / Отв. ред. Е. Г. Мозолевская, Г. С. Розенберг. Тольятти: ИЭВБ РАН, 1995. 92 с.
Паутова В. Н., Номоконова В. И. Продуктивность фитопланктона Куйбышевского водохранилища . Тольятти: ИЭВБ РАН, 1994. 188 с.
Пойя Д. Мои знакомые математики // Наука и жизнь. 1970. № 6. С. 48–51.
Работнов Т. А. Фитоценология . 2-е изд. М.: Изд-во МГУ, 1983. 296 с.
Реймерс Н. Ф. Природопользование: Словарь-справочник . М.: Мысль, 1990. 637 с.
Ризниченко Г. Ю., Рубин А. Б. Биофизическая динамика продукционных процессов . М.; Ижевск: Институт компьютерных технологий, 2004. 464 с.
Розенберг Г. С. Введение в теоретическую экологию: В 2 т. . Изд. 2-е, испр. и доп. Тольятти: Кассандра, 2013. Т. 1. 565 с.; Т. 2. 445 с.
Розенберг Г. С. Системный подход в глобалистике на примере современных социо-эколого-экономических систем // Век глобализации. 2022. № 4 (44). C. 28–48.
Розенберг Г. С., Мозговой Д. П., Гелашвили Д. Б. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии (Учебное пособие) . Самара: Самарский НЦ РАН, 1999. 396 с.
Салменкова Е. А. Популяционные системы, метапопуляции, биокомплексность // Успехи современной биологии. 2018. Т. 138, № 1. С. 3–11.
Свирежев Ю. М. Нелинейные волны, диссипативные структуры и катастрофы в экологии . М.: Наука, 1987. 368 с.
Тимохина А. Ф. Зоопланктон как компонент экосистемы Куйбышевского водохранилища . Тольятти: ИЭВБ РАН, 2000. 193 с.
Титов К. А., Любовный В. Я., Хасаев Г. Р. Самарско-Тольяттинская агломерация: современное состояние и пути устойчивого развития . М.: Наука, 1996. 208 с.
Фитопланктон Нижней Волги. Водохранилища и низовье реки . СПб.: Наука, 2003. 232 с.
Форрестер Дж. Мировая динамика . М.: Наука, 1978. 168 с.
Хански И. Ускользающий мир: экологические последствия утраты местообитаний: пер. с англ. . М.: Тов-во науч. изд. КМК, 2010. 340 с.
Чернова Н. М., Былова А. М. Общая экология: Учебник . М.: Дрофа, 2004. 416 с.
Шварц С. С. Внутривидовая изменчивость млекопитающих и методы ее изучения // Зоологический журнал. 1963. Т. 4. Вып. 3. С. 417–433.
Шварц С. С. Эволюционная экология животных и ее задачи // Журнал общей биологии. 1965. Т. 26, № 5. С. 528–537.
Шварц С. С. Популяционная структура вида // Зоологический журнал. 1967. Т. 46. Вып. 10. С. 1456–1469.
Шварц С. С. Экологические механизмы эволюционного процесса // Вестник АН СССР. 1968. № 5. С. 57–66.
Шварц С. С. Эволюционная экология животных . Свердловск: РИСО УФАН СССР, 1969. 200 с.
Шварц С. С. Эволюционная экология // Современные проблемы экологии. (Доклады). М.: Изд-во МГУ, 1973. С. 52–62.
Шеин Е. В., Рыжова И. М. Математическое моделирование в почвоведении: Учебник . М.: ИП Маракушев А. Б., 2016. 377 с.
Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука . М.: Мир, 1978. 420 с.
Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Количественная гидроэкология: методы, критерии, решения: В 2 кн. . М.: Наука, 2005. Кн. 1. 281 с.; Кн. 2. 337 с.
Эдмондсон Т. Практика экологии. Об озере Вашингтон и не только о нем . М.: Мир, 1998. 299 с.
Экономика российских городов и городских агломераций. Вып. 4: Новые подходы к оценке валового городского продукта и его структуры . М.: Фонд «Институт экономики города», 2020. URL: http://www.urbaneconomics.ru/urbaneconomics.
Borshchev A., Filippov A. From system dynamics and discrete event to practical agent based modeling: reasons, techniques, tools // The 22nd International Conference of the System Dynamics Society. Oxford (England): System Dynamics Society, 2004. 22 p. URL: http://www.systemdynamics.org/conferences/2004/SDS_2004/PAPERS/381BORSH.pdf.
Bridle J. R., Polechová J., Kawata M., Butlin R. K. Why is adaptation prevented at ecological margins? New insights from individual-based simulations // Ecol. Letter. 2010. Vol. 13. P. 485–494.
Clark J. R., Daines S. J., Lenton T. M., Watson A. J., Williams H. T. P. Individual-based modelling of adaptation in marine microbial populations using genetically defined physiological parameters // Ecol Modelling. 2011. Vol. 222. P. 3823–3837.
Clark M. E., Rose K. A. Individual-based model of stream-resident rainbow trout and brook char: model description, corroboration, and effects of sympatry and spawning season duration // Ecol. Modelling. 1997. Vol. 94. P. 157–175.
DeAngelis D. L., Grimm V. Individual-based models in ecology after four decades // F1000Prime Reports. 2014. P. 1–6. URL: https://archive.org/details/pubmed-PMC4047944/page/n5/mode/2up.
DeAngelis D. L., Gross L. J. Individual-Based Models and Approaches in Ecology: Populations, Communities and Ecosystems. N. Y.: CRC Press; Boston (MA): Springer US, 1992. 545 p.
DeAngelis D. L., Mooij W. M. Individual-based modelling of ecological and evolutionary processes. 1 // Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 2005. Vol. 36. P. 147–168.
Garifullin M., Borshchev A., Popkov T. Using Anylogic and Agent-Based Approach to Model Consumer Market. 2007. URL: http://www.xjtek.com/support/download/papers/.
Gause G. F. The Struggle for Existence. Baltimore: Williams & Wilkins Сo., 1934. 163 р.
Grimm V., Railsback S. Individual-Based Modeling and Ecology. Princeton (NJ): Princeton Univ. Press, 2005. 448 р.
Grimm V., Wyszomirski T., Aikman D., Uchmanki J. Individual-based modelling and ecological theory: synthesis of a workshop // Ecol. Modelling. 1999. Vol. 115. P. 275–282.
Hanski I. Metapopulation ecology. Oxford: Oxford Univ. Press, 1999. 313 p.
Hanski I., Gaggiotti O. Ecology, Genetics and Evolution of Metapopulations. London: Elsevier Acad. Press, 2004. 696 p.
Haythorne S., Skabar A. An improved pattern-guided evolution approach for the development of adaptive individual-based ecological models // Ecol. Modelling. 2013. Vol. 252. P. 72–82.
He H. S., Mladenoff D. J., Boeder J. An object-oriented forest landscape model and its representation of tree species // Ecol. Modelling. 1999. Vol. 119, No 1. P. 1–19.
Jackson J. B. C. Bivalves; spatial and size-frequency distributions of two intertidal species // Science. 1968. Vol. 161. P. 479–480.
James J. Methodological individualism in ecology // Philosophy of Sci. 2014. Vol. 81, No 5. P. 770–784.
Kolobov A. N., Frisman E. Ya. Individual-based model of spatio-temporal dynamics of mixed forest stands // Ecol. Complexity. 2016. Vol. 27. P. 29–39.
Levins R. Some demographic and genetic consequences of environmental heterogeneity for biological control // Bull. Entomological Soc. America. 1969. Vol. 15, No 3. P. 237–240.
Matejicek L., Vavrova E., Cudlin P. Spatio-temporal modelling of ground vegetation development in mountain spruce forests // Ecol. Modelling. 2011. Vol. 222, No 14. P. 2584–2592.
Mony C., Garbey M., Smaoui M., Benot M.L. Large scale parameter study of an individual-based model of clonal plant with volunteer computing // Ecol. Modelling. 2011. Vol. 222, No 4. P. 935–946.
Rebaudo F., Le Rouzic A., Dupas S., Silvain J.-F., Harry M., Dangles O. SimAdapt: an individual-based genetic model for simulating landscape management impacts on populations // Methods Ecol. Evol. 2013. V. 4. P. 595–600.
Romero-Mujalli D., Jeltsch F., Tiedemann R. Individual-based modeling of eco-evolutionary dynamics: state of the art and future directions // Reg. Environ. Change. 2019. V 19. P. 1–12.
Roughgarden J. Individual based models in ecology: An evaluation, or how not to ruin a good thing // Philosophy of Science Association Biennial Meeting, San Diego, 2012. Unpublished manuscript, PhilSci Archive. 2012. URL: http://philsci-archive.pitt.edu/9434/1/RoughgardenPSA2012IBMLecture.pdf, https://core.ac.uk/download/pdf/148349671.pdf.
Rozenberg G. S., Krestin S. V. System of analytical models of processes of eutrophication in the reservoir (block approach) // Programme and Abstracts. 3rd International Conference on Reservoir Limnology and Water Quality. Ceske Budejovice (Czech Republic), 1997. Р. 151.
Schieritz N., Milling P. Modeling the forest or modeling the trees – a comparison of system dynamics and agent-based simulation // The 21st International Conference of the System Dynamics Society. N. Y.: System Dynamics Society, 2003. 15 p. URL: http://iswww.bwl.uni-mannheim.de/Forschung/pr/sd03/p-na.pdf.
Seidl R., Rammer W., Scheller R. M., Spies T. A. An individual-based process model to simulate landscape-scale forest ecosystem dynamics // Ecol. Modelling. 2012. Vol. 231. P. 87–100.
Shuman J. K., Shugart H. H., Krankina O. N. Testing individual-based models of forest dynamics: Issues and an example from the boreal forests of Russia // Ecol. Modelling. 2014. Vol. 293. P. 102–110.
Stephens P. A., Sutherland W. J., Freckleton R. P. What is the Allee effect? // Oikos. 1999. Vol. 87, No 1. P. 185–190.
Stillman R. A., Goss-Custard J. D. Individual-based ecology of coastal birds // Biol. Reviews. 2010. Vol. 85. P. 413–434.
Stillman R. A., Railsback S. F., Giske J., Berger U., Grimm V. Making predictions in a changing world: the benefits of individual-based ecology. Bioscience. 2015. Vol. 65. P. 140–150.
Terna P. Agent based artificial experiments in social science with jESOF // J. Social Complexity. 2007. Vol. 3. P. 75–84.
Timofeeff-Ressovsky N. W. Mutations and geographical variations // The New Systematics (Ed. Huxley J.). Oxford: Clarendon Press, 1940. P. 73–136.

Еще

Статья научная