Модель экосистемы - Ecosystem model

«Экологическое моделирование» перенаправляется сюда. Для рецензируемого журнала см. Экологическое моделирование.

Структурная схема открытого океана планктон экосистемная модель Fasham, Утка и МакКелви (1990).^[1]

An модель экосистемы является Абстрактные, обычно математический, представление экологическая система (в масштабе от индивидуального численность населения, для экологическое сообщество, или даже целую биом ), который изучается для лучшего понимания реальной системы.^[2]

Используя данные, полученные с поля, экологические взаимосвязи, такие как отношение солнечного света и доступности воды к фотосинтетический рейтинг, или что между хищник и добыча популяции - производятся, и они объединяются, чтобы сформировать экосистема модели. Затем эти модельные системы изучаются, чтобы сделать прогнозы о динамике реальной системы. Часто изучение неточностей в модели (по сравнению с эмпирическими наблюдениями) приводит к генерации гипотез о возможных экологических отношениях, которые еще не известны или хорошо изучены. Модели позволяют исследователям моделировать крупномасштабные эксперименты, выполнение которых в реальной экосистеме было бы слишком дорогостоящим или неэтичным. Они также позволяют моделировать экологические процессы в течение очень длительных периодов времени (т. Е. Моделирование процесса, который в действительности занимает столетия, в компьютерной модели можно выполнить за считанные минуты).^[3]

Экосистемные модели находят применение в самых разных дисциплинах, таких как природное ископаемое управление,^[4] экотоксикология и состояние окружающей среды,^[5][6] сельское хозяйство,^[7] и охрана дикой природы.^[8] Экологическое моделирование даже применялось в археологии с разной степенью успеха, например, в сочетании с археологическими моделями для объяснения разнообразия и мобильности каменных орудий труда.^[9]

Типы моделей

Существует два основных типа экологических моделей, которые обычно применяются к разным типам проблем: (1) аналитический модели и (2) симуляция / вычислительный модели. Аналитические модели обычно представляют собой относительно простые (часто линейные) системы, которые можно точно описать набором математических уравнений, поведение которых хорошо известно. С другой стороны, имитационные модели используют численные методы для решения проблем, аналитическое решение которых непрактично или невозможно. Имитационные модели, как правило, используются более широко и обычно считаются более реалистичными с экологической точки зрения, в то время как аналитические модели ценятся за их математическую элегантность и объяснительную способность.^[10][11][12] Экопат это мощная программная система, использующая методы моделирования и вычислений для моделирования морские экосистемы. Он широко используется морскими учеными и учеными-рыболовами в качестве инструмента для моделирования и визуализации сложных взаимосвязей, существующих в реальных морских экосистемах.^{[13][14][15][16][17][18][19]}

Дизайн модели

Схема модели Silver Springs (Odum, 1971). Обратите внимание на агрегацию в функциональные группы, такие как «травоядные» или «деструкторы».^[20]

Процесс проектирования модели начинается с определения решаемой проблемы и целей модели.^[21]

Экологические системы состоят из огромного количества биотических и абиотических факторов, которые взаимодействуют друг с другом способами, которые часто непредсказуемы или настолько сложны, что их невозможно включить в вычислимую модель. Из-за этого сложность, экосистема Модели обычно упрощают изучаемые ими системы до ограниченного числа компонентов, которые хорошо изучены и считаются относящимися к проблеме, для решения которой предназначена модель.^[22][23]

Процесс упрощения обычно сокращает экосистему до небольшого количества переменные состояния и математические функции которые описывают характер отношений между ними.^[24] Количество компонентов экосистемы, включенных в модель, ограничивается путем объединения подобных процессов и объектов в функциональные группы, которые рассматриваются как единое целое.^[25][26]

После определения компонентов, которые будут моделироваться, и взаимосвязей между ними, еще одним важным фактором в структуре модели экосистемы является представление Космос использовал. Исторически сложилось так, что модели часто игнорировали смешивающую проблему пространства. Однако для многих экологических проблем пространственная динамика является важной частью проблемы, поскольку разная пространственная среда приводит к очень разным результатам. Пространственно явные модели (также называемые «пространственно распределенными» или «ландшафтными» моделями) пытаются включить в модель неоднородную пространственную среду.^[27][28][29] Пространственная модель - это модель, которая имеет одну или несколько переменных состояния, которые являются функцией пространства или могут быть связаны с другими пространственными переменными.^[30]

Проверка

После постройки модели подтверждено для обеспечения приемлемой точности или реалистичности результатов. Один из методов - протестировать модель с несколькими наборами данных, которые не зависят от реальной изучаемой системы. Это важно, поскольку определенные входные данные могут привести к тому, что неверная модель даст правильные результаты. Другой метод проверки - сравнение выходных данных модели с данными, полученными в результате полевых наблюдений. Исследователи часто заранее указывают, какое несоответствие они готовы принять между параметрами, выводимыми моделью, и параметрами, вычисленными на основе полевых данных.^{[31][32][33][34][35]}

Примеры

Уравнения Лотки – Вольтерра.

Образец Временные ряды из Модель Лотка-Вольтерра. Обратите внимание, что две популяции демонстрируют циклическое поведение и что цикл хищников отстает от цикла добычи.

Один из самых ранних,^[36] и наиболее известными экологическими моделями являются хищная добыча модель Альфред Дж. Лотка (1925)^[37] и Вито Вольтерра (1926).^[38] Эта модель представляет собой пару обыкновенные дифференциальные уравнения, один представляет добычу разновидность -А другой ее хищник.

${displaystyle {frac {dX}{dt}}=alpha .X-eta .X.Y}$

${displaystyle {frac {dY}{dt}}=gamma .eta .X.Y-delta .Y}$

куда,

${displaystyle X}$ - количество / концентрация видов добычи; ${displaystyle Y}$ - количество / концентрация видов хищников; ${displaystyle alpha }$ - скорость роста жертвы;

${displaystyle eta }$ скорость хищничества ${displaystyle Y}$ на ${displaystyle X}$; ${displaystyle gamma }$ это ассимиляция эффективность ${displaystyle Y}$; ${displaystyle delta }$ уровень смертности хищников

Вольтерра изначально разработал модель для объяснения колебаний рыбы и акула популяции, наблюдаемые в Адриатическое море после Первая мировая война (когда ловит рыбу был свернут). Однако впоследствии уравнения стали применяться более широко.^[39] Хотя они просты, они иллюстрируют некоторые характерные особенности экологических моделей: смоделированные биологические модели. население опыт рост, взаимодействуют с другими популяциями (как хищники, жертвы или конкуренты ) и страдать смертность.^{[нужна цитата ]}

Надежной и простой альтернативой модели хищник-жертва Лотки-Вольтерры и ее распространенным обобщениям, зависящим от жертвы, является соотношение зависимостей или Ардити-Гинзбург модель.^[40] Это две крайние точки спектра моделей вмешательства хищников. По мнению авторов альтернативной точки зрения, данные показывают, что истинные взаимодействия в природе настолько далеки от экстремума Лотки-Вольтерра на спектре интерференции, что модель можно просто отбросить как неверную. Они гораздо ближе к зависимому от отношения экстремуму, поэтому, если требуется простая модель, можно использовать модель Ардити-Гинзбурга в качестве первого приближения.^[41]

Другие

В эколог-теоретик Роберт Уланович использовал теория информации инструменты для описания структуры экосистем с акцентом на взаимная информация (корреляции) в исследуемых системах. Опираясь на эту методологию и предыдущие наблюдения за сложными экосистемами, Уланович описывает подходы к определению уровней стресса в экосистемах и прогнозированию реакции системы на определенные типы изменений в их условиях (например, увеличение или уменьшение потока энергии и эвтрофикация.^[42]

Игра жизни Конвея и его вариации моделируют экосистемы, где близость численности населения являются факторами роста населения.

Смотрите также

• Портал окружающей среды
• Экологический портал
• Портал наук о Земле

• Компартментные модели в эпидемиологии
• Динамическая глобальная модель растительности
• Экологическое прогнозирование
• Гордон Артур Райли
• Модель поверхности земли (LSM версия 1.0)
• Закон минимума Либиха
• Математическая биология
• Динамика населения
• Экология населения
• Правило Рапопорта
• Научное моделирование
• Системная динамика

Рекомендации

1. Fasham, M. J. R .; Ducklow, H.W .; Маккелви, С. М. (1990). «Азотная модель динамики планктона в океаническом смешанном слое». Журнал морских исследований. 48 (3): 591–639. Дои:10.1357/002224090784984678.
2. Холл, Чарльз А.С. И Дэй, Джон В. (1990). Моделирование экосистем в теории и на практике: введение с историями успеха. Университетское издательство Колорадо. С. 7–8. ISBN  978-0-87081-216-3.
3. Hall & Day, 1990: стр. 13-14.
4. Дейл, Вирджиния Х. (2003). «Возможности использования экологических моделей для управления ресурсами». Экологическое моделирование для управления ресурсами. С. 3–19. Дои:10.1007/0-387-21563-8_1. ISBN  978-0-387-95493-6.
5. Пасторок, Роберт А. (2002). "Вступление". Экологическое моделирование при оценке риска: химическое воздействие на популяции, экосистемы и ландшафты. CRC Press. п.7. ISBN  978-1-56670-574-5.
6. Форбс, Валерий Э. (2009). «Роль экологического моделирования в оценке рисков с академической точки зрения». In Thorbek, Pernille (ред.). Экологические модели для регуляторной оценки риска пестицидов: разработка стратегии на будущее. CRC Press. п. 89. ISBN  978-1-4398-0511-4.
7. Палладино, Паоло (1996). «Экологическое моделирование и комплексная борьба с вредителями». Энтомология, экология и сельское хозяйство: начало научной карьеры в Северной Америке, 1885-1985 гг.. Психология Press. п. 153. ISBN  978-3-7186-5907-4.
8. Миллспо, Джошуа Дж .; и другие. (2008). «Общие принципы разработки ландшафтных моделей для сохранения дикой природы». Модели для планирования сохранения дикой природы на больших ландшафтах. Академическая пресса. п. 1. ISBN  978-0-12-373631-4.
9. Марвик, Бен (2013). «Множественные Оптима в палеоэкономике и палеоэкологии хобинских каменных артефактов на двух археологических раскопках на северо-западе Таиланда». Журнал антропологической археологии. 32 (4): 553–564. Дои:10.1016 / j.jaa.2013.08.004.
10. Йоргенсен, Свен Эрик (1996). Справочник по эколого-экологическому моделированию. CRC Press. С. 403–404. ISBN  978-1-56670-202-7.
11. Грант, Уильям Эдвард и Суоннак, Тодд М. (2008). Экологическое моделирование: здравый подход к теории и практике. Джон Вили и сыновья. п. 74. ISBN  978-1-4051-6168-8.
12. Hall & Day, 1990 стр. 9
13. Поли, Д. (2000). «Ecopath, Ecosim и Ecospace как инструменты для оценки воздействия рыболовства на экосистему». Журнал морских наук ICES. 57 (3): 697–706. Дои:10.1006 / jmsc.2000.0726.
14. Кристенсен, Вилли; Уолтерс, Карл Дж. (2004). «Ecopath с Ecosim: методы, возможности и ограничения». Экологическое моделирование. 172 (2–4): 109–139. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2003.09.003.
15. Кристенсен V (2009) «Будущее Экопата»^{[постоянная мертвая ссылка ]} В: Palomares, MLD, Morissette L, Cisneros-Montemayor A, Varkey D, Coll M, Piroddi C (Eds), Ecopath 25 Years Conference Proceedings: Extended Abstracts (Расширенные тезисы), Отчеты об исследованиях Центра рыболовства 17(3): 159–160. Университет Британской Колумбии.
16. Хан, М. Ф .; Preetha, P .; Шарма, А. П. (2015). «Моделирование пищевой сети для оценки воздействия пополнения запасов в экосистеме водохранилища в Индии». Управление рыболовством и экология. 22 (5): 359–370. Дои:10.1111 / fme.12134.
17. Паниккар, Прита; Хан, М. Фероз; Desai, V. R .; Шривастава, Н.П .; Шарма, А. П. (2014). «Характеристика трофических взаимодействий экосистемы тропических водоемов с преобладанием сома для оценки воздействия методов управления». Экологическая биология рыб. 98: 237–247. Дои:10.1007 / s10641-014-0255-6.
18. Паниккар, Прита; Хан, М. Фероз (2008). «Сравнительные сбалансированные по массе трофические модели для оценки воздействия мер по управлению окружающей средой в экосистеме тропического водоема». Экологическое моделирование. 212 (3–4): 280–291. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2007.10.029.
19. Фероз Хан, М .; Паниккар, Прита (2009). «Оценка воздействия инвазивных рыб на структуру трофической сети и свойства экосистемы тропического водоема в Индии». Экологическое моделирование. 220 (18): 2281–2290. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2009.05.020.
20. Одум, Х. (1971). Окружающая среда, власть и общество. Wiley-Interscience New York, N.Y.
21. Soetaert, Karline & Herman, Питер М.Дж. (2009). Практическое руководство по экологическому моделированию: использование R в качестве платформы моделирования. Springer. п. 11. ISBN  978-1-4020-8623-6.
22. Гиллман, Майкл и привет, Розмари (1997). Введение в экологическое моделирование: практическое применение в теории. Вили-Блэквелл. п. 4. ISBN  978-0-632-03634-9.
23. Мюллер, Феликс; и другие. (2011). «Каковы общие условия, при которых могут применяться экологические модели». В Джоппе, Фред; и другие. (ред.). Моделирование сложной экологической динамики. Springer. С. 13–14. ISBN  978-3-642-05028-2.
24. Hall & Day, 1990: с. 21 год
25. Hall & Day, 1990: с. 19
26. Бушке, Фалько Т .; Моряк, Мейтленд Т. (2011). «Функциональные группы кормления как таксономический суррогат совокупности пастбищных членистоногих». Африканские беспозвоночные. 52: 217–228. Дои:10.5733 / afin.052.0112.
27. Маккаллум, Хэмиш (2000). «Пространственные параметры». Параметры популяции: оценка для экологических моделей. Вили-Блэквелл. п. 184. ISBN  978-0-86542-740-2.
28. Tenhunen, John D .; и др., ред. (2001). Экосистемные подходы к управлению ландшафтом в Центральной Европе. Springer. С. 586–587. ISBN  978-3-540-67267-8.
29. Болл, Джордж Л. (1999). «Экологическое моделирование». Энциклопедия наук об окружающей среде. Springer. п. 154. ISBN  978-0-412-74050-3.
30. Склар, Фред Х. и Хансакер, Кэролайн Т. (2001). "Использование и неопределенности пространственных данных для моделей ландшафта: обзор с примерами из Флоридского Эверглейдс". В Hunsaker, Кэролайн Т. (ред.). Пространственная неопределенность в экологии: последствия для приложений дистанционного зондирования и ГИС. Springer. п. 15. ISBN  978-0-387-95129-4.
31. Йоргенсен, Свен Эрик и Бендориккио, Г. (2001). Основы экологического моделирования. Gulf Professional Publishing. п. 79. ISBN  978-0-08-044028-6.
32. Пасторок, Роберт А. (2002). "Вступление". Экологическое моделирование при оценке риска: химическое воздействие на популяции, экосистемы и ландшафты. CRC Press. п.22. ISBN  978-1-56670-574-5.
33. Шифли, С. (2008). «Проверка моделей поддержки принятия решений в масштабе ландшафта, которые прогнозируют динамику растительности и дикой природы». В Millspaugh, Джошуа Дж .; Томпсон, Фрэнк Ричард (ред.). Модели для планирования сохранения дикой природы на больших ландшафтах. Академическая пресса. п. 419. ISBN  978-0-12-373631-4.
34. Воинов, Алексей (2008). Системная наука и моделирование для экологической экономики. Академическая пресса. п. 131. ISBN  978-0-12-372583-7.
35. Рейтер, Хауке; и другие. (2011). «Насколько достоверны результаты модели? Предположения, диапазон применимости и документация». В Джоппе, Фред; и другие. (ред.). Моделирование сложной экологической динамики. Springer. п. 325. ISBN  978-3-642-05028-2.
36. Ранее работали над оспа к Даниэль Бернулли и человеческое перенаселение к Томас Мальтус предшествует Лотке и Вольтерре, но не является строго экологическим по своей природе
37. Лотка, А. Дж. (1925). Элементы физической биологии. Williams & Williams Co., Балтимор, США.
38. Вольтерра, Вито (1926). «Колебания численности видов с математической точки зрения». Природа. 118 (2972): 558–560. Bibcode:1926Натура.118..558В. Дои:10.1038 / 118558a0.
39. Бегон, М .; Harper, J. L .; Таунсенд, К. Р. (1988). Экология: отдельные лица, популяции и сообщества. Blackwell Scientific Publications Inc., Оксфорд, Великобритания.
40. Ардити, Роджер; Гинзбург, Лев Р. (1989). «Связь в динамике хищник-жертва: соотношение-зависимость». Журнал теоретической биологии. 139 (3): 311–326. Дои:10.1016 / S0022-5193 (89) 80211-5.
41. Ардити, Р., Гинзбург, Л. (2012) Как виды взаимодействуют: изменение стандартного взгляда на трофическую экологию Издательство Оксфордского университета. ISBN  9780199913831.
42. Уланович, Роберт Э. (1997). Экология, восходящая перспектива. Издательство Колумбийского университета. ISBN  978-0-231-10829-4.

дальнейшее чтение

• Хан, М. Ф .; Preetha, P .; Шарма, А. П. (2015). «Моделирование трофической сети для оценки воздействия пополнения запасов в экосистеме водохранилища в Индии». Управление рыболовством и экология. 22 (5): 359–370. Дои:10.1111 / fme.12134.
• Паниккар, Прита; Хан, М. Фероз; Desai, V. R .; Шривастава, Н.П .; Шарма, А. П. (2014). «Характеристика трофических взаимодействий экосистемы тропических водоемов с преобладанием сома для оценки воздействия методов управления». Экологическая биология рыб. 98: 237–247. Дои:10.1007 / s10641-014-0255-6.
• Паниккар, Прита; Хан, М. Фероз (2008). «Сравнительные сбалансированные по массе трофические модели для оценки воздействия мер по управлению окружающей средой на экосистему тропического водоема». Экологическое моделирование. 212 (3–4): 280–291. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2007.10.029.
• Фероз Хан, М .; Паниккар, Прита (2009). «Оценка воздействия инвазивных рыб на структуру трофической сети и свойства экосистемы тропического водоема в Индии». Экологическое моделирование. 220 (18): 2281–2290. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2009.05.020.

внешняя ссылка

• Ресурсы экологического моделирования (ecobas.org)
• Модели оценки воздействия Агентство по охране окружающей среды США
• Экотоксикология и модели (ecotoxmodels.org)