Az ökológia alapjai. Populáció-dinamika
|
|
- Árpád Molnár
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Az ökológia alapjai Populáció-dinamika
2 A homogén populációk változását leíró modellek Populációdinamika: valamely populáció létszámának (sűrűségének) és struktúrájának (koreloszlás, ivararány) időbeli változása A modellek feltételezései: homogén populáció = minden egyed, minden szempontból azonos tulajdonságokkal rendelkezik (genotípus, ivar, kor stb. is!) A legfontosabb jellemző, a létszám változását leíró modellek: exponenciális és logisztikus növekedési modell
3 A populáció tómodellje: a populáció méretét (a tó vízszintje) meghatározó főbb tényezők (A: befolyó víz = szaporulat, B: kifolyó víz = elhullás, C: párolgás = kivándorlás, D: csapadék = bevándorlás) N=B-D+I-E ahol: N: a pop létszám változása B: a születések száma (natalitás) D: az elhullások száma (mortalitás) I: bevándorlás E: kivándorlás
4 A populációméret változásának mérése növekedési arány (λ) és növekedési ráta (r) λ=n =N t+1 /N /N t és r=ln (λ) N t =a populáció létszáma a t. időtpontban, N t+1 =a populáció létszáma a t+1. időtpontban. 0.0 < λ < (növekedési/csökkenési arány vagy szorzó) - < r < + (exponenciális növekedési ráta vagy Malthus-paraméter paraméter)
5 a növekedési ráta felírható a szaporodási ráta (b=b/n( b=b/n), az elhullási ráta (d=d/n( d=d/n), a bevándorlási ráta (i=i/n( i=i/n) ) és a kivándorlási ráta (e=e/n( e=e/n) ) segítségével r = b+i-d-e a modellezés során a migrációt (e,( i) rendszerint figyelmen kívül hagyják populáció határai ismeretlenek, ill. általában kis jelentőségű r = b-db b és d változásai függetlenek is lehetnek! a növekedési ráta a legtömörebben fejezi ki az adott időpontban a populáció állapotát! ( az egyedek szintjén mérhető tulajdonságoknak való megfeleltetés: vesezsírindex,, csontvelő zsírtartalma...) a logaritmált alakokkal könnyebben végezhetők a műveletek.
6 A populációdinamika és az eltartóképesség kapcsolata: Korlátlan környezet exponenciális növekedési modell A modell feltételezései: a populáció környezetében rendelkezésre álló készletek nem korlátozottak (ideális, korlátlan forrásbőségű környezet) minden egyed a létszámtól/sűrűségtől függetlenül képes a növekedési ráta állandó exponenciális növekedési modell
7 a szaporodási ráta és az elhullási ráta különbsége állandó exponenciális növekedés: N t+1 = N t *λ N t =N 0 *λ t vagy N t = N 0 *e r max *t N 0 = a populáció létszáma a kezdeti időpontban N t = a populáció létszáma a t időpontban r max = a maximális növekedési ráta differenciál egyenlettel: dn/dt=r max *N dn/dt: : a populáció létszámának időegység alatti változása
8
9
10 A populációdinamika és az eltartóképesség kapcsolata: Korlátozott környezet logisztikus növekedési modell Reális környezet: a környezeti források nem korlátlanul állnak rendelkezésre a környezet ellenállása nő a növekedési ráta az állomány növekedése következtében csökken (állománysűrűségtől függő szabályozás) logisztikus növekedési modell. Reális környezet:
11 A környezeti ellenállást az eltartóképesség (K) fejezi ki, amely a logisztikus vagy szigmoid modellel felírva: N t+1 =N t + N t * r max *(K-N t )/K K = a környezet eltartóképessége, más néven egyensúlyi populációméret, N t = a populáció létszáma a t időpontban (K-N t )/K a környezet telítettségét méri differenciál egyenlettel: dn/dt=r max *N*(K-N)/K N)/K
12 A növekedési ráta a logisztikus modellben: a létszám növekedésével csökken a modell értelmezése: r = r max * K-N t /K * 1/N t r r max ha N t 0.0, ha N növekszik, akkor r csökken (lineárisan), N stabil ha r = 0, ha N>K akkor r<0 (csökkenés), K = állandó
13
14
15 Sűrűségfüggés a logisztikus egyenletben a populáció jellemzői (natalitás( natalitás,, mortalitás stb.) a sűrűség növekedésével változnak ok: a növekvő számú állat a környezet forrásait mindinkább kihasználja a fejenkénti forráskészlet csökken, nő a fajon belüli versengés, a betegségek gyorsabban terjednek stb. példák a sűrűségfüggő szabályozásra: nagytestű patások (>15 faj, közöttük gím, őz)
16 A sűrűségfüggő szabályozás hatása a születési és a mortalitási rátára 1: sűrűségfüggetlen szakasz 2: sűrűségfüggő alulkompenzált szakasz 3: sűrűségfüggő túlkompenzált szakasz A születési és a mortalitási rátára a valóságban a sűrűségtől független okok miatt is változik K nem egy szám, hanem egy létszámtartomány
17
18
19 Őz z sűrűségfüggései CSS
20 A populációk hasznosítása Definíció: Bármely populációban a hasznosítható mennyiség az a létszám, amelyet anélkül lehet eltávolítani, hogy az állomány a növekedés előtti szint alá csökkenne, vagy növekedne (r=0) (wise use = bölcs használat). A korlátozott környezetben növekvő populáció növekedésének modellezése maximális fenntartható hozam elmélete (maximum sustainable yield MSY) A hasznosítás nagysága az exponenciális növekedési modellben: N t+1 = λ*n t akkor H t = N t+1 -N t minél nagyobb a populáció, annál több egyed hasznosítható
21 Hasznosítható mennyiség az exponenciális növekedési modellben
22 Hasznosítható mennyiség a logisztikus növekedési modellben
23 A hasznosítás nagysága a logisztikus növekedési modellben: A pillanatnyi növekedés mennyisége (hasznosítható létszám: H) a relatív állománysűrűségtől függ r a sűrűségfüggés következtében csökken Hozamgörbe: a számszerű hozam kezdetben növekszik, majd a csúcs elérése (MSY) után fokozatosan csökken. A MSY-hoz tartozó kivételével minden N-hez N két H tartozik A logisztikus növekedés esetében nem az eltartóképességen (K) lévő állomány, hanem egy ennél kisebb adja a maximális fenntartható hozamot. Sőt, a K-n K n lévő állomány nem is hasznosítható, mivel nincs növekedés (r = 0) és így nincs is mit elvonni! A hasznosítás következtében N<K
24 A minimális életképes populáció nagyság a létszám minimuma, ez alatt a populáció kihal függ: a faj mozgékonyságától ( vándorlási hajlam hiánya) szaporodási viselkedéséről (a monogámia veszélye) szociális viselkedéstől (a territorialitás veszélye) a genetikai sokféleségtől (polimorfizmus hiánya)
25 A populáció-változás iránya és a vadgazdálkodás céljai közötti kapcsolat túl nagy/sűrű vagy túl gyorsan növekvő populációk létszámának stabilizálása; ezek rendszerint környezetüket túlterhelik és/vagy jelentős károkat okoznak populáció-kontrol, állomány- csökkentés. elfogadható nagyságú/sűrűségű állományok a céloknak megfelelő, tartósan hasznosítható populáció biztosítása (fenntartható hozamok). túl kicsi/ritka és/vagy csökkenő populációk a populáció védelme és az állomány növelése (rendszerint az élőhely és a ragadozók befolyásolásával eredményes).
26 A logisztikus modell korlátjai: populációk nem homogének, az egyedek között genetikai, ivari, életkori, szociális stb. különbségek vannak. A modell azonnal visszacsatolásokat tételez fel. Konstans feltételeket tételez fel és a populáció nem hat saját létfeltételeire.
27 Megoldási lehetőségek Az egyedi különbségek modellezése: élettáblázatok Élettáblázatok készítése az életkor függvényében változó értékek átlagos jellemzői; fokozottan érintett csoportok; teljesítmények maximuma egyes korcsoportokra ható tényezők eltérő hatásainak modellezése környezeti vál tozások, hasznosítási stratégiák hatásainak szimulációja: A szimulációs modellek szerepe: múltbeli események lejátszása, előrejelzés, tanulás, tervezés a modell készítés folyamata A véletlen folyamatok szerepe: determinisztikus és sztochasztikus folyamatok a paraméterek becslésének megbízhatósága a modellek érzékenysége a paraméterek változásaira
28
29 A késleltetett visszacsatolás problémája Időkésések a vemhességi idő a késői ivarérés stb. miatt a populáció egy korábbi állapothoz alkalmazkodik Eredmény: a létszám túllőhet a K-nK minél gyorsabb a növekedés, annál nagyobb túllövés túlkompenzált sűrűségfüggő szabályozás gyors csökkenés ciklikus ingadozás K körül az ingadozás amplitúdója a növekedés ill. csökkenés sebességétől függ
30 A konstans feltételek problémája K nem állandó évszakosan, kiszámíthatóan és véletlenszerűen, kiszámíthatatlanul változik emberi hatások +: élőhely-fejlesztés, takarmányozás, erdőtelepítés, mg. a nagyvadra -:: élőhely-rombolás, tarvágás, aratás, melioráció, erdőtelepítés, mg. az apróvadra a populáció visszahat a saját környezetére csökkenti a K-tK
31 Ajánlott irodalom Csányi,, S Vadállományok dinamikája és hasznosítása. Szakmérnöki jegyzet. GATE Állattani és Vadbio lógiai Intézet Csányi,, S Ökológiai alapfogalmak vadbiológiai példákkal és oldal, In: Kőhalmy,, T. (szerk.) Vadászati enciklopédia. Mezőgazda Kiadó, Budapest Csányi,, S Populációdinamika és állományhasznosítás oldal In: Kőhalmy,, T. (szerk.) Vadászati enciklopédia. Mezőgazda Kiadó, Budapest Kozár,, F., Samu, F. és Jermy,, T Az állatok populációdinamikája. Akadémiai Kiadó, Budapest Sasvári,, L Madárökológia. I II. I II. Akadémiai Kiadó, Budapest Szentesi, Á. és Török, J Állatökológia. Kovásznai Kiadó, Budapest. Wilson,, E.O. és Bossert,, W.H Bevezetés a populációbiológiába. Gondolat Kiadó, Budapest
Populációdinamika és modellezés. A populációk változása populációdinamika. A populáció meghatározása. Modellezés
Populációdinamika és modellezés Vadbiológia és ökológia Prof. Dr. Csányi Sándor A populáció meghatározása g Ökológia: saz egyed feletti (szupraindividuális) szervezôdés strukturális és funkcionális jelenségeinek
RészletesebbenModellezés. Fogalmi modell. Modellezés. Modellezés. Modellezés. Mi a modell? Mit várunk tőle? Fogalmi modell: tómodell Numerikus modell: N t+1.
Mi a modell? A valóság leegyszerűsítése (absztrakciója) A lényegi folyamatokat és összefüggéseket ragadja meg Mit várunk tőle? Tükrözze a valóságot Képes legyen az eseményeket/folyamatokat előre jelezni
RészletesebbenIntegrált vad- és élőhelygazdálkodás: nagyvadgazdálkodás. Elméleti alapok
Integrált vad- és élőhelygazdálkodás: nagyvadgazdálkodás Elméleti alapok Ökológiai alapok: populációk jellemzése Formai struktúrelemek: monogén struktúrelemek (egyedhez kötöttek, pl. szín, ivar, kor);
RészletesebbenVadászat - hasznosítás Állománynövekedési egyenletek. A hasznosítható mennyiség
Vadkár Vadkármegelőzés és vadkárbecslés 2. előadás A céltudatos emberi tevékenységgel létrehozott javakban a vadnak tulajdoníthatóan keletkezett mennyiségi hiány vagy minőségi értékromlás. Vadászat - hasznosítás
RészletesebbenPopulációs paraméterek becslése
Populációs paraméterek becslése Vegyük elôször az ökológia törvényeit. A demográfia egyenleteivel írták ôket (E.O. Wilson) Tudományt csinálni annyit tesz, mint a természet mintázatait keresni (R. McArthur).
RészletesebbenApróvadgazdálkodás SzTE MGK Dr. Majzinger István SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR ÁLLATTUDOMÁNYI ÉS VADGAZDÁLKODÁSI INTÉZET
SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR ÁLLATTUDOMÁNYI ÉS VADGAZDÁLKODÁSI INTÉZET APRÓVAD-GAZDÁLKODÁS (VADGAZDA MÉRNÖK BSc. SZAKOS HALLGATÓKNAK) DR. MAJZINGER ISTVÁN HÓDMEZŐVÁSÁRHELY 2008. 3. kiadás
RészletesebbenAz ökológia alapjai. Metapopuláció. A populációk hagyományos szemlélete:
Az ökológia alapjai Metapopuláció A populációk hagyományos szemlélete: pánmiktikus a párosodások véletlenszerűek egyensúlyi a populáció elérheti az eltartóképesség szintjét a populáció létszámától függ,
RészletesebbenELTARTÓKÉPESSÉG KAPCSOLATA A NAGYYADGAZDÁLKODÁSBAN
a rezisztenciára nemesítésnek, mint nemesítési célkitűzésnek a helyességét a nemesnyárak esetében. Bár úgy tűnik, hogy abszolút rezisztens fajták előállítása lehetetlen, az ellenállóképesség növekedése
RészletesebbenAz ökológia alapjai. Metapopuláció
Az ökológia alapjai Metapopuláció A populációk hagyományos szemlélete: pánmiktikus a párosodások véletlenszerűek egyensúlyi a populáció elérheti az eltartóképesség szintjét a populáció létszámától függ,
RészletesebbenPopuláció A populációk szerkezete
Populáció A populációk szerkezete Az azonos fajhoz tartozó élőlények egyedei, amelyek adott helyen és időben együtt élnek és egymás között szaporodnak, a faj folytonosságát fenntartó szaporodásközösséget,
RészletesebbenAPRÓVAD-GAZDÁLKODÁS Apróvad-állományok szabályozása (VADGAZDA MÉRNÖK BSc. SZAKOS HALLGATÓKNAK)
SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR ÁLLATTUDOMÁNYI ÉS VADGAZDÁLKODÁSI INTÉZET APRÓVAD-GAZDÁLKODÁS Apróvad-állományok szabályozása (VADGAZDA MÉRNÖK BSc. SZAKOS HALLGATÓKNAK) DR. MAJZINGER ISTVÁN HÓDMEZŐVÁSÁRHELY
RészletesebbenKutatói pályára felkészítı akadémiai ismeretek modul
Kutatói pályára felkészítı akadémiai ismeretek modul Környezetgazdálkodás Modellezés, mint módszer bemutatása KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI AGRÁRMÉRNÖK MSC Ökológiai modellek I. 19. lecke Bevezetés Az élıvilágban
RészletesebbenA fácánállomány és a -hasznosítás változásai az elmúlt évtizedekben
Ausztria és Németország kivételével valamennyi vizsgált országban exponenciálisan nőttek a szarvasterítékek. Kivétel Lengyelország és Magyarország, ahol az utóbbi évtizedben jelentős csökkenés is történt.
RészletesebbenFajok közötti kapcsolatok
Egyedek közötti kölcsönkapcsolatok Környezete = a környék ható tényezôi Fajok közötti kapcsolatok Vadbiológia és ökológia h Az egymásra ható egyedek lehetnek g Fajtársak - interspecifikus kapcsolatok #
RészletesebbenVADBIOLÓGIA (VB 203 B) Csányi Sándor és Szemethy László elõadásainak kibôvített összefoglalói (2.5 változat)
VADBIOLÓGIA (VB 203 B) GATE Vadbiológiai és Vadgazdálkodási Tanszék Csányi Sándor és Szemethy László elõadásainak kibôvített összefoglalói 1999 (2.5 változat) Dr. Csányi Sándor és Szemethy László, 1998-2000
Részletesebben2. Alapfeltevések és a logisztikus egyenlet
Populáció dinamika Szőke Kálmán Benjamin - SZKRADT.ELTE 22. május 2.. Bevezetés A populációdinamika az élőlények egyedszámának és népességviszonyainak térbeli és időbeli változásának menetét adja meg.
RészletesebbenPopulációdinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la
Populációdinamika Számítógépes szimulációk szamszimf17la Csabai István, Stéger József ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Email: csabai@complex.elte.hu, steger@complex.elte.hu Bevezetés Dierenciálegyenletek
RészletesebbenDinamikai rendszerek, populációdinamika
Dinamikai rendszerek, populációdinamika Számítógépes szimulációk 1n4i11/1 Csabai István ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék 5.102 Email: csabaiθcomplex.elte.hu 2009 tavasz Dierenciálegyenletek a zikán
RészletesebbenDr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati
Részletesebben79/2004 (V.4.) FVM rendelet
79/2004 (V.4.) FVM rendelet Nagyvadfajok gímszarvas dámszarvas őz, muflon, vaddisznó [szikaszarvas] LV/1996. (VI.16.) törvény vad védelméről, a vadgazdálkodásról és a vadászatról A földművelésügyi miniszter
RészletesebbenZáróvizsga témakörök Vadgazda mérnök BSc szak június 12. Az ugaroltatás (set-aside), mint a mezei élőhelygazdálkodás eszköze.
Záróvizsga témakörök Vadgazda mérnök BSc szak 2017. június 12. Élőhelyfejlesztés Az ugaroltatás (set-aside), mint a mezei élőhelygazdálkodás eszköze. A passzív és az aktív élőhely-fejlesztés. Tiltott és
RészletesebbenTermelés- és szolgáltatásmenedzsment
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Előrejelzési módszerek 14. Az előrejelzési modellek felépítése
RészletesebbenVaddisznó. Európai és hazai elterjedés. Nagyvadállományok hasznosítása
Európai és hazai elterjedés Vaddisznó Nagyvadállományok hasznosítása P Kb. 25 alfaj: fôleg testnagyság és szinezet alapján P 120-150 kg-os nagyság, de 200-300 kg-os is elôfordul P Észak- és Dél-Amerikába
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter
MAKROÖKONÓMIA MAKROÖKONÓMIA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
RészletesebbenSzámítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7.
Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7. előadás Szederkényi Gábor Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
RészletesebbenAz előadás tartalma. Debrecen 110 év hosszúságú csapadékadatainak vizsgálata Ilyés Csaba Turai Endre Szűcs Péter Ciklusok felkutatása
Miskolci Egyetem Környezetgazdálkodási Intézet Geofizikai és Térinformatikai Intézet MTA-ME Műszaki Földtudományi Kutatócsoport Debrecen 110 év hosszúságú csapadékadatainak vizsgálata Ilyés Csaba Turai
RészletesebbenVADGAZDÁLKODÁSI ÜZEMTERVE. KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓ A feltüntetett karakterszámoktól maximum 20%-al lehet eltérni
VADGAZDÁLKODÁSI ÜZEMTERVE KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓ A feltüntetett karakterszámoktól maximum 20%-al lehet eltérni 208 Kódszám Vadgazdálkodási egység neve VADGAZDÁLKODÁSI ÜZEMTERVE Tervkészítő neve és aláírása
RészletesebbenKörnyezet és fejlődés 2017 Ellenőrző kérdések
Környezet és fejlődés 2017 Ellenőrző kérdések A növekedés határai 1. Mit értünk azon, hogy a Föld összetett anyagforgalmi rendszer? 2. Mely kérdésekre keresték a választ a Római Klub által megbízott kutatók,
RészletesebbenMUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János. 2011. január
MUNKAGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi
RészletesebbenNépességnövekedés Technikai haladás. 6. el adás. Solow-modell II. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem.
Solow-modell II. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Jöv héten dolgozat!!! Reál GDP növekedési üteme (forrás: World Bank) Reál GDP növekedési üteme (forrás: World Bank) Mit tudunk
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal
Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html login: ire jelszó: IRE0 IRE / A természet általános kereső algoritmusa:
RészletesebbenDemográfia. Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása. N jelenleg. = N korábban. + Sz M + Be Ki. A szervezetek típusai: UNITER
Demográfia Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása N jelenleg = N korábban + Sz M + Be Ki A szervezetek típusai: UNITER MODULÁRIS Ramet Genet 1 Élőlények egyedszámának meghatározása:
RészletesebbenAz ökológia alapjai NICHE
Az ökológia alapjai NICHE Niche Meghatározás funkció ill. alkalmazkodás szerint a növény- és állatfajok élő és élettelen környezetükbe eltérő módon illeszkednek be ott a többi élőlénytől többé-kevésbé
RészletesebbenSTATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés
Mit nevezünk idősornak? STATISZTIKA 10. Előadás Idősorok analízise Egyenlő időközökben végzett megfigyelések A sorrend kötött, y 1, y 2 y t y N N= időpontok száma Minden időponthoz egy adat, reprodukálhatatlanság
RészletesebbenStatisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb
RészletesebbenAz élőlények egyed feletti főbb szerveződési szintjei (Gallé 2013): populáció társulás biom bioszféra
TANULÓI KÍSÉRLET (többször 45 percet igénylő gyakorlat) Mesterséges földigiliszta-populáció vizsgálata (ökológiai vizsgálat) A kísérlet, mérés megnevezése, célkitűzései: ÖKOLÓGIA: Az egyed feletti szerveződési
RészletesebbenDifferenciálegyenletek december 13.
Differenciálegyenletek 2018. december 13. Elsőrendű DE Definíció. Az elsőrendű differenciálegyenlet általános alakja y = f (x, y), ahol f (x, y) adott kétváltozós függvény. Minden y = y(x) függvény, amire
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenAz idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH
Idősorok Idősor Statisztikai szempontból: az egyes időpontokhoz rendelt valószínűségi változók összessége. Speciális sztochasztikus kapcsolat; a magyarázóváltozó az idő Determinisztikus idősorelemzés esetén
RészletesebbenVadbiológia és ökológia II.
Vadbiológia és ökológia II. Populációk kölcsönhatásai Dr. Szemethy László Az élőlények nem önmagukban, hanem a legkülönbözőbb módokon együtt élve, életközösséget formálva léteznek. számos esetben kölcsönös
RészletesebbenTermodinamikai bevezető
Termodinamikai bevezető Alapfogalmak Termodinamikai rendszer: Az univerzumnak az a részhalmaza, amit egy termodinamikai vizsgálat során vizsgálunk. Termodinamikai környezet: Az univerzumnak a rendszeren
RészletesebbenKorrelációs kapcsolatok elemzése
Korrelációs kapcsolatok elemzése 1. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Két változó közötti kapcsolat Független: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az
RészletesebbenKérdések, feladatok: 1. Milyen tényezők járulhatnak a populációk génállományának megváltozásához?
III. BESZÁMOLÓ A populációk genetikai egyensúlya Az ideális populációra mely külső hatásoktól mentes a genetikai egyensúly jellemző. A reális populációkban folyamatos változás jellemző. Ennek következtében
RészletesebbenÁLLATTENYÉSZTÉSI GENETIKA
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0010 project ÁLLATTENYÉSZTÉSI GENETIKA University of Debrecen University of West Hungary University of Pannonia The project is supported by the European Union and co-financed by
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenMakroökonómia. 5. szeminárium
Makroökonómia 5. szeminárium Mit tudunk eddig? Alapfogalmak Hosszú távú modell Alapvető modellezési keretrendszer Szereplők Piacok Magatartási egyenletek Piaci egyensúlyi feltételek Azonban: statikus modell
RészletesebbenSZIE VADVILÁG MEGŐRZÉSI INTÉZET GÖDÖLLŐ 2010. ÁPRILIS 9. AZ ŐZ SZAPORODÁSBIOLÓGIAI JELLEMZŐI
SZIE VADVILÁG MEGŐRZÉSI ITÉZET GÖDÖLLŐ 2010. ÁPRILIS 9. AZ ŐZ SZAPORODÁSBIOLÓGIAI JELLEMZŐI DR. MAJZIGER ISTVÁ SZEGEDI TUDOMÁYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR HÓDMEZŐVÁSÁRHELY ADRÁSSY U. 15. mi@mgk.u-szegd.hu
RészletesebbenDinamikus modellek szerkezete, SDG modellek
Diagnosztika - 3. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika - 3.
RészletesebbenBevezetés az állapottér elméletbe: Állapottér reprezentációk
Tartalom Bevezetés az állapottér elméletbe: Állapottér reprezentációk vizsgálata 1. Példa az állapottér reprezentációk megválasztására 2. Átviteli függvény és állapottér reprezentációk közötti kapcsolatok
RészletesebbenMechanika I-II. Példatár
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Műszaki Mechanika Tanszék Mechanika I-II. Példatár 2012. május 24. Előszó A példatár célja, hogy támogassa a mechanika I. és mechanika II. tárgy oktatását
RészletesebbenExponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Exponenciális kisimítás Üzleti tervezés statisztikai alapjai Múlt-Jelen-Jövő kapcsolat Egyensúlyi helyzet Teljes konfliktus Részleges konfliktus: 0 < α < 1, folytatódik a múlt, de nem változatlanul módosítás:
RészletesebbenMakroökonómia. 4. szeminárium
Makroökonómia 4. szeminárium 2016. 03. 03. 1 Emlékeztető Jövő héten dolgozat 12 pontért! definíció, Igaz-Hamis, kiegészítős feladat számítás 2. házi feladat 2 pontért Gyakorlásnak is jó Hasonló feladatok
RészletesebbenAz éghajlatváltozás és az aszály
Az éghajlatváltozás és az aszály Szalai Sándor, Lakatos Mónika Szalai.sandor@mkk.szie.hu Lakatos.m@met.hu 1 Definíció Komplex jelenség Nincsen általánosan elfogadott definíciója Relatív jelenség A vízzel
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenElterjedés és állomány Π Faj-kollektívum Európától Észak- Amerikáig < Dél-Amerikába, Ausztráliába és Új-Zélandra betelepítették
Elterjedés és állomány Π Faj-kollektívum Európától Észak- Amerikáig < Dél-Amerikába, Ausztráliába és Új-Zélandra betelepítették Π tipikus élőhelyei < nagy kiterjedésű, dús aljnövényzetű és cserjeszintű,
RészletesebbenA lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/
Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c
RészletesebbenHő- és füstelvezetés, elmélet-gyakorlat
Hő- és füstelvezetés, elmélet-gyakorlat Mérnöki módszerek alkalmazásának lehetőségei Szikra Csaba tudományos munkatárs BME Építészmérnöki Kar Épületenergetikai és Épületgépészeti Tanszék szikra@egt.bme.hu
RészletesebbenPopulációdinamika kurzus, projektfeladat. Aszimptotikus viselkedés egy determinisztikus járványterjedési modellben. El adó:
Populációdinamika kurzus, projektfeladat Aszimptotikus viselkedés egy determinisztikus járványterjedési modellben El adó: Unger Tamás István okleveles villamosmérnök matematika B.Sc. szakos hallgató Szeged
RészletesebbenA lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c
RészletesebbenE-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények
Függvények Függvények értelmezése Legyen adott az A és B két nem üres halmaz. Az A halmaz minden egyes eleméhez rendeljük hozzá a B halmaz egy-egy elemét. Ez a hozzárendelés egyértelmű, és ezt a hozzárendelést
Részletesebben6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenDiverzitás és stabilitás. Mi a biodiverzitás?
Diverzitás és stabilitás Szemethy László, Phd egyetemi docens SZIE VMI Szemethy.Laszlo@MKK.SZIE.hu Mi a biodiverzitás? a sokféleség sokfélesége (JNP) tudományos paradigma (tudományterület is) a diverzitás
RészletesebbenA Statisztika alapjai
A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati
RészletesebbenAz ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás
Az ökológia alapjai Diverzitás és stabilitás Diverzitás = sokféleség, változatosság a sokféleség kvantitatív megjelenítése biodiverzitás: a biológiai változatosság matematikai (kvantitatív) megjelenítése
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés
SZDT-03 p. 1/22 Számítógépes döntéstámogatás Statisztikai elemzés Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-03 p. 2/22 Rendelkezésre
Részletesebben2.Előadás ( ) Munkapont és kivezérelhetőség
2.lőadás (207.09.2.) Munkapont és kivezérelhetőség A tranzisztorokat (BJT) lineáris áramkörbe ágyazva "működtetjük" és a továbbiakban mindig követelmény, hogy a tranzisztor normál aktív tartományban működjön
Részletesebben6. MECHANIKA-STATIKA GYAKORLAT Kidolgozta: Triesz Péter egy. ts. Négy erő egyensúlya, Culmann-szerkesztés, Ritter-számítás
ZÉHENYI ITVÁN EGYETE GÉPZERKEZETTN É EHNIK TNZÉK 6. EHNIK-TTIK GYKORLT Kidolgozta: Triesz Péter egy. ts. Négy erő egyensúlya ulmann-szerkesztés Ritter-számítás 6.. Példa Egy létrát egy verembe letámasztunk
RészletesebbenÚj regionális éghajlati projekciók a klímaváltozás magyarországi hatásainak vizsgálatára
Új regionális éghajlati projekciók a klímaváltozás magyarországi hatásainak vizsgálatára Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat 42. Meteorológiai Tudományos Napok 2016. december 6. TARTALOM
RészletesebbenGazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett
RészletesebbenAz állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány?
Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány? Csoport sok egyed együtt, fontosak az egyedek közötti kapcsolatok a csoport szervezettségében fokozatok vannak Az önző egyedeket csoportba kényszerítő
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring 1. gyakorlat. Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb
Populációbecslések és monitoring 1. gyakorlat Nem minden állat látható fogásos módszerek Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb 1. Egyszerű arányváltozás - zárt populáció,
RészletesebbenHőmérsékleti sugárzás
Ideális fekete test sugárzása Hőmérsékleti sugárzás Elméleti háttér Egy ideális fekete test leírható egy egyenletes hőmérsékletű falú üreggel. A fala nemcsak kibocsát, hanem el is nyel energiát, és spektrális
RészletesebbenÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
RészletesebbenLikelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium
Többváltozós statisztika (SZIE ÁOTK, 2011. ősz) 1 Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium Likelihood függvény Az adatokhoz paraméteres modellt illesztünk. A likelihood függvény a megfigyelt
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring 1. gyakorlat. Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb
Populációbecslések és monitoring 1. gyakorlat Nem minden állat látható fogásos módszerek Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb 1. Egyszerű arányváltozás - zárt populáció,
RészletesebbenBIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 6. Differenciálegyenletekről röviden Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Elsőrendű differenciálegyenletek Definíciók Kezdetiérték-probléma
RészletesebbenKvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek szimuláció Kovács Zoltán Szervezési és Vezetési Tanszék E-mail: kovacsz@gtk.uni-pannon.hu URL: http://almos/~kovacsz Mennyiségi problémák megoldása analitikus numerikus szimuláció
RészletesebbenNAGYVAD-GAZDÁLKODÁS Nagyvad-állományok szabályozása (VADGAZDA MÉRNÖK BSc. SZAKOS HALLGATÓKNAK)
Nagyvadgazdálkodás SzTE MGK Dr. Majzinger István SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR ÁLLATTUDOMÁNYI ÉS VADGAZDÁLKODÁSI INTÉZET NAGYVAD-GAZDÁLKODÁS Nagyvad-állományok szabályozása (VADGAZDA MÉRNÖK
RészletesebbenA ZÁRTTÉRI VADTARTÁS LEHETŐSÉGEI, FELTÉTELEI
A ZÁRTTÉRI VADTARTÁS LEHETŐSÉGEI, FELTÉTELEI Zsigmond Richárd földművelésügyi igazgató 2014. március 25. Zárttéri nagyvadtartás 1996. évi LV. törvény (Vtv.) és végrehajtási rendelete szabályozza Vadaskertek
RészletesebbenV A D V I L Á G M E G Ő R Z É S I I N T É Z E T
V A D V I L Á G M E G Ő R Z É S I I N T É Z E T Szent István Egyetem, Mezőgazdaság- és Környezettudományi Kar, 2103 Gödöllő telefon: 28-522086, fax: 28-420189, email: css@ns.vvt.gau.hu Szakdolgozatok javasolt
RészletesebbenFoglalkoztatási modul
Foglalkoztatási modul Tóth Krisztián Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság A mikroszimulációs nyugdíjmodellek felhasználása Workshop ONYF, 2014. május 27. Bevezetés Miért is fontos ez a modul? Mert
RészletesebbenSzolvencia II. Biztosítástechnikai tartalékok 2005.04.27
Szolvencia II. Biztosítástechnikai tartalékok 2005.04.27 Biztosítástechnikai tartalékok A. Nem-életbiztosítási tartalékok B. Életbiztosítási tartalékok C. Próbaszámolások 2005.04.27 2 A. Nem-életbiztosítási
RészletesebbenSzakdolgozatok javasolt témakörei a VadVilág Megőrzési Intézet által gondozott szakok/szakirányok hallgatói részére. (2010 szeptember) Dr.
SZENT ISTVÁN EGYETEM MEZŐGAZDASÁG- ÉS KÖRNYEZETTUDOMÁNYI KAR VADVILÁG MEGŐRZÉSI INTÉZET 2103 GÖDÖLLŐ, PÁTER KÁROLY U. 1 TEL:(28) 522 086 FAX:(28) 420 189 E-MAIL: S.CSANYI@GMAIL.COM Szakdolgozatok javasolt
RészletesebbenÖKOLÓGIA FÖLDRAJZ ALAPSZAK (NAPPALI MUNKAREND) TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
ÖKOLÓGIA FÖLDRAJZ ALAPSZAK (NAPPALI MUNKAREND) TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ MISKOLCI EGYETEM MŰSZAKI FÖLDTUDOMÁNYI KAR FÖLDRAJZ-GEOINFORMATIKA INTÉZET Miskolc, 2019 TARTALOMJEGYZÉK 1. Tantárgyleírás
Részletesebbenvulpes) Vörösróka A róka lábnyoma és hullatéka (Lloyd, 1981) Vörösróka Vörösróka
Vörösróka A vörösróka A róka (Vulpes (Vulpes vulpes) vulpes) o az egész Északi féltekén, a mediterrán zónáig - Afrika északi partjaival bezárólag - és Ausztrália nagy részén; o két jégkorszakot is átvészelt
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
RészletesebbenA jövő éghajlatának kutatása
Múzeumok Éjszakája 2018.06.23. A jövő éghajlatának kutatása Zsebeházi Gabriella Klímamodellező Csoport Hogyan lehet előrejelezni a következő évtizedek csapadékváltozását, miközben a következő heti is bizonytalan?
RészletesebbenA tudomány mítosza. Hagyományos gazdálkodási gondolkodás (paradigma) Az általános modell. Hagyományos gazdálkodási gondolkodás (paradigma)
A tudomány mítosza Az új eredményeket rendszeresen munkával és fokozatosan építik be a ba és a mindennapi gyakorlatba A hiedelem útja 1.Új tudományos eredmény (ismeret) 2.Tudományos hipotézis 3.A hipotézis
RészletesebbenÖsszefoglalás és gyakorlás
Összefoglalás és gyakorlás High Speed Networks Laboratory 1 / 28 Hálózatok jellemző paraméterei High Speed Networks Laboratory 2 / 28 Evolúció alkotta adatbázis Önszerveződő adatbázis = (struktúra, lekérdezés)
RészletesebbenNemlineáris programozás 2.
Optimumszámítás Nemlineáris programozás 2. Többváltozós optimalizálás feltételek mellett. Lagrange-feladatok. Nemlineáris programozás. A Kuhn-Tucker feltételek. Konvex programozás. Sydsaeter-Hammond: 18.1-5,
RészletesebbenOrszágos Statisztikai Adatgyűjtési Program Adatgyűjtések és Adatátvételek. adatszolgáltatóinak meghatározása. Országos Meteorológiai Szolgálat
Tipus: = adatgyűjtés AÁ, adatátvétel 1066 1254 1255 1256 1257 1259 Levegőtisztaság-védelmi adatok Beszámoló az erdősítésekről és a fakitermelésről Erdővédelmi kárbejelentő lap Jelentés az erdészeti szaporítóanyagokról
RészletesebbenAlgoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás
Algoritmusok Tervezése 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás Mi az algoritmus? Lépések sorozata egy feladat elvégzéséhez (legáltalánosabban) Informálisan algoritmusnak nevezünk bármilyen jól definiált
RészletesebbenAltruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?
Altruizmus Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között? Altruizmus rokonok között A legtöbb másolat az adott génről vagy az egyed
RészletesebbenAdatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
RészletesebbenAltruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?
Altruizmus Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között? Altruizmus rokonok között A legtöbb másolat az adott génről vagy az egyed
Részletesebben5. Laboratóriumi gyakorlat
5. Laboratóriumi gyakorlat HETEROGÉN KÉMIAI REAKCIÓ SEBESSÉGÉNEK VIZSGÁLATA A CO 2 -nak vízben történő oldódása és az azt követő egyensúlyra vezető kémiai reakció az alábbi reakcióegyenlettel írható le:
Részletesebben