Моделирование в экологии

  -- Иммитационные структурные модели

  -- Функциональные модели

  -- Современный взгляд на использование моделей (статья А.М. Гилярова "Экология, обретающая статус науки". Природа, 1998, N 2-3).

   Научное моделирование в экологии предполагает следующие процессы: 1) понятийная идентификация эмпирически различающихся объктов и явлений; 2) эмпирическое выявление регулярностей; 3) определение тех параметров и факторов, которые учитываются в данной модели и тех, которыми можно принебречь; 4) ранжирование явлений по значимости: определение элементов, лимитирующих функционирование и элементов, находящихся в корреляции, сопряжении; 5) объяснение и предсказание с помощью примененной понятийной системы.

   Представляет интерес метафора А.М. Гилярова, который сравнивает многообразие конкретных проявлений функционирования особей, экосистем и биосферы в целом с ситуацией на шахматной доске. Моделирование в экологии возможно, по словам А.М. Гилярова потому, что, несмотря на очень большое (практически, бесконечное) число конкретных вариантов расстановки фигур в игре, правила игры всё-таки четко сформулированы. Задача экологов - наблюдая игровую ситуацию (природную эмпирическую картину), вычислить правила (построить объяснительную и, главное, предсказательную модель). Моделирование в экологии - это попытка сформулировать правила.

   Почему вообще возможно моделирование в экологии, ведь реальное разнообразие видов и подвидов живых организмов очень велико, и многие из них обладают уникальными свойствами? Отражают единообразие физиологической и биохимической организации жизни. Моделирование возможно потому, что "число основных функций, осуществляемых организмами (иными словами, число "биогеохимических ролей"), очень невелико по сравнению с колоссальным разнообразием форм, свойственных органическому миру. (Как в психоанализе).

   1. Иммитационные структурные модели. Популяционный подход, имеющий дело с распределением организмов в пространстве и времени. Модели предполагают чаще всего предсказание уровня численности особей, плотности и их динамики (прирост, смертность, рождаемость). Достаточно низкий уровень эмпиризма.

   Исторически раньше возникли математические модели, совокупность которых была названа "элементами физической биологии". Это модели популяционного роста, конкуренции и взаимодействия. Исходя из ограниченного числа постулатов, такие модели предсказывают, как должны вести себя популяции. К сожалению, реальная природная ситуация чаще всего расходится с заданными моделями, тем не менее знание таких моделей позволяет, хотя бы, избегать подобных ошибок в будущем. "Представления о динамическом равновесии систем. об универсальности способов их регуляции, существовании достаточно строгих законов, описывающих динамику отдельных популяций или их взаимодействие. в значительной мере были привнесены извне (из физики и химии) и относились скорее к области потенциально возможного, чем реально наблюдаемого", пишет А.М.Гиляров.

  -- Альфред Джеймс Лотка. Родился в 1880 г. Львов (Австро-Венгрия). Физик и химик. Законы термодинамики. Базировался на принципе равновесия, который, якобы, существует в природе. Формулирует уравнения, описывающие взаимодействие популяций (в частности, хищник-жертва).

  -- Вито Вольтерра. Итальянец. Дедуктивные построения, основанные на допущениях о равновесных системах.

  -- Московский студент Гаузе. Прирост популяции. Конкурентные взаимодействия. Мучные черви в ограниченном объеме среды (муки).

  -- Раймонд Пёрл. Рост населения США. Логистические кривые роста популяций.

  

  

  

  -- Функциональный, или экосистемный подход. Трансформация вещества и энергии в природе. Характерен высокий уровень эмпиризма. Особенно изучалась экология озер (лимнология). Определяют "экологическую эффективность" (потерю энергии при переходе на новый уровень (правило 10%), "коэффициент использованной пищи на рост" (коэффициент К2 Виктора Сергеевича Ивлева), отношение продукции к биомассе (p/b коэффициент).

Моделирование в экологии (продолжение)

Статистические показатели популяции

Динамика численности популяции

  

   Галковская (2001): "Скорость изменения численности = (рожд.-сть + скор. иммиграции) - (смертность+ скорость эммиграции)

   Смертность = 1/выживаемость

   Кривые выживания были предложены Р. Пирлом (Пёрлем) в 20-е гг. ХХ в.

   Кривые выживания подразделяются на три общих типа. По вертикали отложена логарифмическая шкала "число доживших особей", а по горизонтали - возраст (дни, месяцы, годы).

   I. Сильно выпуклые кривые характерны для таких видов, в популяциях которых смертность почти до конца жизненного цикла остается низкой. Характерен этот тип кривой для крупных млекопитающих и человека. Снежный баран, дрозофилы (начиная с момента вылупливания), поденки. В начале кривой показана, все-таки, сниженная выживаемость новорожденных.

   II. Противоположность - вогнутая кривая. Она получается при высокой смертности на ранних стадиях. Устрицы. моллюски и ракообразные, дуб. Как только организм прочно закрепится на субстрате, ожидаемая продолжительность жизни значительно возрастает. Характерна для организмов, имеющих большую плодовитость и низкую заботу о потомстве.

   III. К промежуточному типу относятся кривые выживания тех видов, у которых специфичная для каждой возрастной группы величина выживания остается более или менее постоянной, так что на логарифмической шкале график приближается к диагонали. Смертность не зависит от возраста. В течение каждого возрастного интервала гибнет одна и также доля (не абсолютное число, а процент!) от численности когорты в начале этого интервала. Рыбы, пресмыкающиеся, птицы, травянистые растения, люди в древнем Риме.

   Реально встречающиеся кривые выживания представляют собой комбинацию этих основных типов.