Continuous generation population model with discontinuous life cycle characteristics

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Traditionally, continuous models of mathematical biology are focused on the dynamics of interacting populations as stationary homogeneous entities. The state of the populations in the equations is governed by factors common to all individuals \( \forall t,N(t) \): reproductive efficiency, mortality, living space limitations, or resource limitations. Many species exist with nonoverlapping generation sequences, replacing each other under different seasonal conditions. The number of annual generations is an important characteristic of the ecology of a species when occupying a new range. The length of the life cycle and the index of reproductive activity r in adjacent generations of insects in a range vary due to the need for wintering. Fluctuations in these values affect rapid population outbreaks. It is shown that the use of discrete models \( x_{n+1}=\psi(x_n;r)\varphi(x_{n-i})-\Xi \) is unrealistic for fundamental reasons. The appearance of cycles \( p\neq2^i \) in the order of Sharkovsky's theorem is excessive for the analysis of populations and the forecast of mass reproductions of insects. The article proposes a method for organizing models of the conjugate development of a succession of generations in a system of discontinuous differential equations as a sequence of boundary-value problems. The model is event-based redefined to obtain a solution on time intervals corresponding to the conditions of the season. The model taking into account competition and delayed regulation is relevant for the analysis of a sequence of peaks in pest activity, which are characterized by individual extremely numerous generations.

Авторлар туралы

A. Perevaryukha

Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: madelf@rambler.ru
Saint Petersburg, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Abbas S., Niezabitowski M., Grace S. Global existence and stability of Nicholson blowflies model with harvesting and random effect// Nonlinear Dyn. - 2021. - 103. - С. 2109-2123.
  2. Andreassen H. Population cycles and outbreaks of small rodents: ten essential questions we still need to solve// Oecologia - 2021. - 195. - С. 601-622.
  3. Borisova T. Yu. On the physicochemical method of analysis of the formation of secondary immunodeficiency as a bioindicator of the state of ecosystems using the example of seabed biota of the Caspian Sea// Techn. Phys. Lett. - 2022. - 48. - С. 251-257.
  4. Brillinger D. The Nicholson blowfly experiments// J. Time Ser. Anal. - 2012. - 33. - С. 718-723.
  5. Feigenbaum M. Universal behavior in nonlinear systems// Los Alamos Sci. - 1980. - 1. - С. 4-27.
  6. Foerster H., Mora P. M., Amiot L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026// Science. - 1960. - 132, № 3436. - С. 1291-1295.
  7. Hoang M. A generalized model for the population dynamics of a two stage species with recruitment and capture using a nonstandard finite difference scheme// Comp. Appl. Math. - 2024. - 43. - С. 47-57.
  8. Kloeden P. On Sharkovsky’s cycle coexistence ordering// Bulle. Austral. Math. Soc. - 1979. - 20. - С. 171- 178.
  9. Lee H., York J. Period three implies chaos// Am. Math. Monthly. - 1975. - 82. - С. 985-992.
  10. Mikhailov V. V. Computational modeling of the nonlinear metabolism rate as a trigger mechanism of extreme dynamics of invasion processes// Techn. Phys. Lett. - 2022. - 48. - С. 301-304.
  11. Perevaryukha A. Y. Modeling of a crisis in the biophysical process by the method of predicative hybrid structures// Techn. Phys. - 2022. - 67, № 6. - С. 523-532.
  12. Sharkovski A. N. Co-existence of cycles of a continuous map of the line into itself// Internat. J. Bifur. Chaos Appl. Sci. Engrg. - 1995. - 5. - С. 1263-1273.
  13. Shorrocks B. Population fluctuations in the fruit fly (drosophila melanogaster) maintained in the laboratory// J. Animal Ecol. - 1970. - 39. - С. 229-253.
  14. Singer D. Stable orbits and bifurcations of the maps on the interval// SIAM J. Appl. Math. - 1978. - 35. - С. 260-268.
  15. Trofimova I. V. Adequacy of interpretation of monitoring data on biophysical processes in terms of the theory of bifurcations and chaotic dynamics// Techn. Phys. Lett. - 2022. - 48. - С. 305-310.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».