Практикум по математическому моделированию в популяционной экологии. Кипятков В.Е. - 19 стр.

UptoLike

Составители: 

Рубрика: 

18
Ïðàêòè÷åñêàÿ ðàáîòà ñ ìîäåëüþ
Ïîÿñíåíèÿ ê îêíó ââîäà ïàðàìåòðîâ ìîäåëè
Which output would you like to view?Ïåðåìåùàÿ êóðñîð, âûáåðèòå òîò
ïàðàìåòð (ïîäðîáíåå ñì. íèæå), ãðàôèê êîòîðîãî âû õîòåëè áû
óâèäåòü â ïåðâóþ î÷åðåäü.
How many age classes do you want to use?Ââåäèòå ÷èñëî âîçðàñòíûõ
êëàññîâ, êîòîðîå âû õîòåëè áû èñïîëüçîâàòüîò 2 äî 51.
For Nx/'Nx, which age class do you want to view? Îïðåäåëèòå, äëÿ êàêîãî
âîçðàñòíîãî êëàññà âû õîòåëè áû ïîñòðîèòü ãðàôèê çàâèñèìîñòè
Nx/'Nx îò T, è ââåäèòå åãî íîìåð.
How many time intervals do you want to run?Ââåäèòå ÷èñëî èíòåðâàëîâ
äëÿ ìîäåëèðîâàíèÿîò 1 äî 24 ïðè íåáîëüøîì ÷èñëå âîçðàñòíûõ
êëàññîâ; åñëè æå âîçðàñòíûõ êëàññîâ ñòàíîâèòñÿ áîëüøå, ìàêñèìàëü-
íî äîïóñòèìîå ÷èñëî èíòåðâàëîâ âðåìåíè óìåíüøàåòñÿ (â ñâÿçè ñ
îãðàíè÷åíèåì âîçìîæíîãî îáúåìà âû÷èñëåíèé) äî 5 êîãäà êëàññîâ
51.
Ââåäèòå çíà÷åíèÿ lx è mx äëÿ âñåõ âîçðàñòíûõ êëàññîâ â ñîîòâåòñòâóþ-
ùèå ñòîëáöû òàáëèöû âûæèâàíèÿ è ïëîäîâèòîñòè. Âåëè÷èíà lx
ìîæåò ïðèíèìàòü çíà÷åíèÿ îò 1 äî 0 (ñ òî÷íîñòüþ äî 3-ãî çíàêà
ïîñëå çàïÿòîé); ñðåäíåå ÷èñëî ïîòîìêîâ îäíîé îñîáè (mx) ìîæåò
ïðèíèìàòü çíà÷åíèÿ îò 0 äî 1E10.
Îïðåäåëèòå ïåðâîíà÷àëüíûé ñîñòàâ ïîïóëÿöèè â ìîìåíò âðåìåíè T
0
ïóòåì ââåäåíèÿ ÷èñëà îñîáåé êàæäîãî âîçðàñòíîãî êëàññà â ñòîëáåö
Nx0. Ýòà ïåðåìåííàÿ ìîæåò âàðüèðîâàòü îò 0 äî 1E10.
Ïîÿñíåíèÿ ê îêíó âûâîäà ðåçóëüòàòîâ ìîäåëèðîâàíèÿ
Ìîäåëü ïîçâîëÿåò èññëåäîâàòü ñëåäóþùèå çàâèñèìîñòè, õàðàêòåðèçóþ-
ùèå äèíàìèêó ïîïóëÿöèè:
Lambda vs. TÄèíàìèêà èçìåíåíèé êîýôôèöèåíòà ãåîìåòðè÷åñêîãî
ðîñòà ïîïóëÿöèè (8), âû÷èñëÿåìîãî îòäåëüíî äëÿ êàæäîãî èíòåðâà-
ëà âðåìåíè T.
'Nx vs. TÇàâèñèìîñòü âåëè÷èíû ïîïóëÿöèè (ò.å. ñóììû ÷èñëà îñîáåé
âî âñåõ âîçðàñòíûõ êëàññàõ'Nx) îò âðåìåíè (T).
Nx/'Nx vs. T Èçìåíåíèå âî âðåìåíè äîëè âûáðàííîãî âîçðàñòíîãî êëàñ-
ñà (x) â îáùåé ÷èñëåííîñòè ïîïóëÿöèè.
Vx vs. xÈçìåíåíèå ðåïðîäóêòèâíîé öåííîñòè îñîáåé (Vx) â çàâèñèìîñòè
îò èõ âîçðàñòà (x).
Nx/'Nx vs. xÎêîí÷àòåëüíàÿ âîçðàñòíàÿ ñòðóêòóðà ïîïóëÿöèè (ò.å. ñëî-
æèâøàÿñÿ ê íà÷àëó ïîñëåäíåãî èíòåðâàëà), ïîñòðîåííàÿ â âèäå
ïèðàìèäû âîçðàñòîâ” (äîëÿ êàæäîãî âîçðàñòíîãî êëàññà â îáùåì
÷èñëå îñîáåé).