Az ökológia alapjai. Populáció-dinamika

Hasonló dokumentumok
Populációdinamika és modellezés. A populációk változása populációdinamika. A populáció meghatározása. Modellezés

Modellezés. Fogalmi modell. Modellezés. Modellezés. Modellezés. Mi a modell? Mit várunk tőle? Fogalmi modell: tómodell Numerikus modell: N t+1.

Integrált vad- és élőhelygazdálkodás: nagyvadgazdálkodás. Elméleti alapok

Vadászat - hasznosítás Állománynövekedési egyenletek. A hasznosítható mennyiség

Populációs paraméterek becslése

Apróvadgazdálkodás SzTE MGK Dr. Majzinger István SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR ÁLLATTUDOMÁNYI ÉS VADGAZDÁLKODÁSI INTÉZET

Az ökológia alapjai. Metapopuláció. A populációk hagyományos szemlélete:

ELTARTÓKÉPESSÉG KAPCSOLATA A NAGYYADGAZDÁLKODÁSBAN

Az ökológia alapjai. Metapopuláció

Populáció A populációk szerkezete

APRÓVAD-GAZDÁLKODÁS Apróvad-állományok szabályozása (VADGAZDA MÉRNÖK BSc. SZAKOS HALLGATÓKNAK)

Kutatói pályára felkészítı akadémiai ismeretek modul

A fácánállomány és a -hasznosítás változásai az elmúlt évtizedekben

Fajok közötti kapcsolatok

VADBIOLÓGIA (VB 203 B) Csányi Sándor és Szemethy László elõadásainak kibôvített összefoglalói (2.5 változat)

2. Alapfeltevések és a logisztikus egyenlet

Populációdinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la

Dinamikai rendszerek, populációdinamika

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

79/2004 (V.4.) FVM rendelet

Záróvizsga témakörök Vadgazda mérnök BSc szak június 12. Az ugaroltatás (set-aside), mint a mezei élőhelygazdálkodás eszköze.

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Vaddisznó. Európai és hazai elterjedés. Nagyvadállományok hasznosítása

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

Populációbecslések és monitoring

Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7.

Populációbecslések és monitoring

Az előadás tartalma. Debrecen 110 év hosszúságú csapadékadatainak vizsgálata Ilyés Csaba Turai Endre Szűcs Péter Ciklusok felkutatása

VADGAZDÁLKODÁSI ÜZEMTERVE. KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓ A feltüntetett karakterszámoktól maximum 20%-al lehet eltérni

Környezet és fejlődés 2017 Ellenőrző kérdések

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

Népességnövekedés Technikai haladás. 6. el adás. Solow-modell II. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem.

Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal

Demográfia. Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása. N jelenleg. = N korábban. + Sz M + Be Ki. A szervezetek típusai: UNITER

Az ökológia alapjai NICHE

STATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Az élőlények egyed feletti főbb szerveződési szintjei (Gallé 2013): populáció társulás biom bioszféra

Differenciálegyenletek december 13.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

Vadbiológia és ökológia II.

Termodinamikai bevezető

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Kérdések, feladatok: 1. Milyen tényezők járulhatnak a populációk génállományának megváltozásához?

ÁLLATTENYÉSZTÉSI GENETIKA

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Makroökonómia. 5. szeminárium

SZIE VADVILÁG MEGŐRZÉSI INTÉZET GÖDÖLLŐ ÁPRILIS 9. AZ ŐZ SZAPORODÁSBIOLÓGIAI JELLEMZŐI

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek

Bevezetés az állapottér elméletbe: Állapottér reprezentációk

Mechanika I-II. Példatár

Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai

Makroökonómia. 4. szeminárium

Az éghajlatváltozás és az aszály

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Elterjedés és állomány Π Faj-kollektívum Európától Észak- Amerikáig < Dél-Amerikába, Ausztráliába és Új-Zélandra betelepítették

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

Hő- és füstelvezetés, elmélet-gyakorlat

Populációdinamika kurzus, projektfeladat. Aszimptotikus viselkedés egy determinisztikus járványterjedési modellben. El adó:

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

E-tananyag Matematika 9. évfolyam Függvények

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Diverzitás és stabilitás. Mi a biodiverzitás?

A Statisztika alapjai

Az ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

2.Előadás ( ) Munkapont és kivezérelhetőség

6. MECHANIKA-STATIKA GYAKORLAT Kidolgozta: Triesz Péter egy. ts. Négy erő egyensúlya, Culmann-szerkesztés, Ritter-számítás

Új regionális éghajlati projekciók a klímaváltozás magyarországi hatásainak vizsgálatára

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány?

Populációbecslések és monitoring 1. gyakorlat. Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb

Hőmérsékleti sugárzás

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA

Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium

Populációbecslések és monitoring 1. gyakorlat. Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS


Kvantitatív módszerek

NAGYVAD-GAZDÁLKODÁS Nagyvad-állományok szabályozása (VADGAZDA MÉRNÖK BSc. SZAKOS HALLGATÓKNAK)

A ZÁRTTÉRI VADTARTÁS LEHETŐSÉGEI, FELTÉTELEI

V A D V I L Á G M E G Ő R Z É S I I N T É Z E T

Foglalkoztatási modul

Szolvencia II. Biztosítástechnikai tartalékok

Szakdolgozatok javasolt témakörei a VadVilág Megőrzési Intézet által gondozott szakok/szakirányok hallgatói részére. (2010 szeptember) Dr.

ÖKOLÓGIA FÖLDRAJZ ALAPSZAK (NAPPALI MUNKAREND) TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

vulpes) Vörösróka A róka lábnyoma és hullatéka (Lloyd, 1981) Vörösróka Vörösróka

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

A jövő éghajlatának kutatása

A tudomány mítosza. Hagyományos gazdálkodási gondolkodás (paradigma) Az általános modell. Hagyományos gazdálkodási gondolkodás (paradigma)

Összefoglalás és gyakorlás

Nemlineáris programozás 2.

Országos Statisztikai Adatgyűjtési Program Adatgyűjtések és Adatátvételek. adatszolgáltatóinak meghatározása. Országos Meteorológiai Szolgálat

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

5. Laboratóriumi gyakorlat

Átírás:

Az ökológia alapjai Populáció-dinamika

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

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

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)

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.

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

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

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:

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

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

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)

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

Őz z sűrűségfüggései CSS

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

Hasznosítható mennyiség az exponenciális növekedési modellben

Hasznosítható mennyiség a logisztikus növekedési modellben

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

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)

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).

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.

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

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

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

Ajánlott irodalom Csányi,, S. 1987. Vadállományok dinamikája és hasznosítása. Szakmérnöki jegyzet. GATE Állattani és Vadbio lógiai Intézet Csányi,, S. 1995. Ökológiai alapfogalmak vadbiológiai példákkal. 211-244. 244. és 253-254. 254. oldal, In: Kőhalmy,, T. (szerk.) Vadászati enciklopédia. Mezőgazda Kiadó, Budapest Csányi,, S. 1995. Populációdinamika és állományhasznosítás. 255-318. oldal In: Kőhalmy,, T. (szerk.) Vadászati enciklopédia. Mezőgazda Kiadó, Budapest Kozár,, F., Samu, F. és Jermy,, T. 1992. Az állatok populációdinamikája. Akadémiai Kiadó, Budapest Sasvári,, L. 1986. Madárökológia. I II. I II. Akadémiai Kiadó, Budapest Szentesi, Á. és Török, J. 1997. Állatökológia. Kovásznai Kiadó, Budapest. Wilson,, E.O. és Bossert,, W.H. 1981. Bevezetés a populációbiológiába. Gondolat Kiadó, Budapest