生物数学模型第6讲 生物系统论-生物种群模型
生物群体(两物种群体系统) 数学建模课件

单位数量的A和B消耗供养给A的食物量的比值为1:σ1,单 位数量的A和B消耗供养给B的食物量的比值为σ2:1,阻滞 作用相同则意味着1:σ1 = σ2:1,即 σ1σ2 =1。
数学建模与模拟
模型求解
讨论σ1和σ2相互独立的情况
为了研究两个种群相互竞争的结局,即 t→∞ 时,x1(t), x2(t) 的发展趋向,不必要求解种群增长方程组 (4.1) ,只需 要对其平衡点进行稳体模型
——两物种群体系统
北京邮电大学
问题
在自然环境中,生物种群丰富多彩,它 们之间通常存在着或是相互竞争,或是 相互依存,或是弱肉强食等这样的三种 基本关系。 接下来,我们将从稳定状态的角度,对 具有如上提及的某种关系的两个种群的 数量演变过程进行讨论。
数学建模与模拟
§1. 种群竞争
数学建模与模拟
建立模型
根据假设,两个种群在同一自然环境生存时,其 种群增长方程组如下:
x1
r1 x1 s1
xs12
r2 x2 s2
1 x1 / N1 1 x2 / N2
s2 12 x1 / N1 x2 / N2
这里可以看出σ1的意义是:单位数量的B消耗的供养A的食物量为单 位数量的A消耗的供养A的食物量的σ1倍。 σ2的意义类似。
令
r r2 1x x1 2((1 1 x1 2/N x1 1/ N 11 x x2 2//N N 2 2))
0 0
可得该模型的四个平衡点:
P1(0, 0), P2(N1, 0), P3(0, N2) , P41 111 2N1,1 1 1 22N2
数学建模与模拟
讨论平衡点 P1(0, 0) 的稳定性 将微分方程 x x 1 2 r r2 1x x 1 2((1 1 x 1 2/N x 1 1/ N 1 1 x x 2 2//N N 2 2)) (4.1)
数学建模生物种群模型(课件资料)

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06
生物种群模型的实践应用与案例分析
生物种群模型是数学建模的一个重要分支,用于描述生物种群随时间变化的规律和预测未来发展趋势。
实践应用中,生物种群模型可以帮助我们理解种群动态,预测种群数量变化,制定合理的资源利用和保护策略。
生物种群模型的应用范围广泛,包括野生动物、农作物、微生物等多种生物类型。
详细描述
Verhulst模型是在Logistic模型的基础上引入了一个额外的项,以考虑种群增长过程中的饱和效应。这个模型可以更好地描述种群数量的变化趋势,特别是在种群数量接近
总结词
Malthus模型假设种群增长是无限的,没有考虑到资源限制对种群增长的影响。该模型通过一个简单的微分方程描述种群数量的指数增长,但与实际情况相比,预测结果往往过于乐观。
详细描述
VS
描述种群数量变化趋势更为准确的模型
详细描述
Gompertz模型是一个改进的种群增长模型,它考虑了种群增长初期的缓慢和后期的加速增长趋势。该模型通过一个非线性的微分方程来描述种群数量的变化,可以更好地拟合实际数据,并给出更为准确的预测结果。
总结词
03
数学建模在生物种群模型中的应用
03
风险决策分析
根据决策者对不同方案的主观偏好和效用函数,选择最优方案。
效用决策分析
在多个目标之间进行权衡和取舍,选择最优方案。
多目标决策分析
通过时间序列分析,预测某种群在未来一段时间内的数量变化趋势。
种群数量预测
根据种群数量变化趋势,制定合理的资源分配方案,以实现种群数量的有效控制和管理。
第六讲 景观生态学中的一些重要理论

第六讲景观生态学中的一些重要理论一岛屿生物地理学理论1岛屿生物地理学理论的数学模型岛屿为自然选择、物种形成与进化,生物地理学和生态学的理论和假设的发展和检验提供了一个重要的自然实验室,其理论被广泛运用到岛屿状生境的研究中。
对于某一岛屿,MacArthur- Wilson 理论的数学模型,简称M-W模型,用一阶常微分方程表示(3.1) S(t) 表示t 时刻的物种丰富度,I是迁入率, E灭绝率。
假定I 和E 具有种间均一性、可加性以及随时间的稳定性,它们随物种丰富度的增加则呈线形变化。
I (s) = I0 [ S p – S(t)] (3.2) I0单位物种迁入率或迁如入系数,E0单位灭绝率或灭绝系数E(s) = E0 S(t) (3.3) S p大陆物种库中潜在迁入种的种数两方程合并(3.3)代入(3.2)(3.4)该微分方程表示非平衡状态是物种丰富度随时间的变化率,积分得:(3.5)S(0)是到上初始种丰富度。
当迁入率等于灭绝率(I=E)时平衡态的物种丰富度为:(3.6)该式表明,对于某以岛屿,平衡状态物种丰富度取决于单位种迁入率和灭绝率,以及大陆物种库的大小。
为了探讨物种丰富度变化率及其平衡态值的关系,方程可改写为:(3.7)由此可知,种丰富度的变化率与t时刻和平衡态时种数的差成正比,而当S(t)< Se 种的丰富度增加;S(t)>Se 时,种的丰富度减小。
如将方程(3.6)代入(3.5)得(3.8)该方程反映,种丰富度的非平衡态值与其初始值、平衡态值以及迁入系数和灭绝系数的关系。
根据方程(3.8)可以求得岛屿从某一非平衡状态达到或恢复到平衡状态所需的时间。
即,(3.9) R 是种丰富度相对于平衡值在t时刻的偏离与其初始偏离之比(3.10)物种的迁入与灭绝于岛屿的面积、大陆物种库大小以及距离岛屿的距离有关Sp 代表大陆种库的大小,D 代表距离大陆的距离 A 岛屿面积均衡理论:物种数目的多少由物种向区域中的迁入和老物种的消失的动态变化决定的,维持的物种数量是动态平衡的结果。
生物系统数学建模概论

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第38页,本讲稿共39页
dX dt
X X ste a d y sta te
0
如何随时间变化? k
0
k
k
0
X
X ste a d y sta te XM
0
X = s t e a d y - s t a t e
k
0
k
k
0
XM
k
0
k : X
s te a d y s ta te
XM
第11页,本讲稿共39页
dX dt
X X ste a d y sta te
0
k
0
k
k
0
X ste a d y sta te XM
X = s t e a d y - s t a t e
k
0
k
k
0
XM
k
0
k : X
s te a d y s ta te
0 XM
实验观察: Xsteady-state
X(t)
如何估计模型中的参数?
– 统计分析模型
讨论
•举出生物学中可以抽象出不同类型的数学模型的例子
第7页,本讲稿共39页
– 一阶微分方程模型
dX f (X ) dt
dX X(tt)X(t)
浅析生物数学模型在种群生态学中的应用

浅析生物数学模型在种群生态学中的应用浅析生物数学模型在种群生态学中的应用在自然界中,每一个生物种群都属于某一层次,种群生态学研究的是处于同一层次或者不同层次种群之间相互关系及其与周围环境的关系。
生物数学是一门年轻的边缘学科,近几十年来发展尤为迅速,而种群生态学作为生物数学中最为基础的分支,相对来说,它发展得比较早,也比较成熟。
把两者结合起来,用数学模型来描述种群生物的生存与环境的关系,并利用数学的方法来进行研究,能使一些生态现象得到解释和控制。
本文将具体探讨生物数学模型在种群生态学中的应用。
一、生物数学与生态学生命科学发展至当代,有两个明显的特点:一是微观方面的发展,如“细胞生物学”“分子生物学”“量子生物学”的发展等,分子生物学为另一个典型代表。
二是宏观方面的发展,从研究生物体的器官、整体到研究种群、群落和生物圈,生态学为典型代表。
1.生态学现代生态学的定义是研究生物有机体与生活场所之间相互关系的科学,亦有人称之为研究生物生存条件、生物及其群体与环境相互作用的过程及其规律的科学。
其目的是指导人与生物圈,即自然资源与环境的协调发展。
现代生态学的发展具有几个特点:首先是整体观的发展,动植物生态学由分别的单独研究走向多分支的统一研究,即生态系统的研究,这已成为主流研究方向。
其次是生态学研究的对象的多层次性更加明显,小至分子生态,大至全球生态。
第三是生态学的研究由于涉及全球,因此它已具有国际性。
第四是生态学到目前为止已发展成为一个庞大的科学体系,包括许多分子学科,如个体生态学、种群生态学和生态系统生态学。
由于生态学在理论、应用、研究方法等各个方面均获得了全面发展,当代又出现了分子生态学、景观生态学和全球生态学。
按生态分类群进行研究又出现了动物生态学、植物生态学、昆虫生态学、微生物生态学、人类生态学。
按生物与其他学科相互渗透而形成的边缘学科分类又出现了行为生态学、进化生态学、化学生态学、数学生态学、地质生态学等。
解读生态系统的数学模型

解读生态系统的数学模型江苏省沭阳高级中学(223600)陈卫东本文刊登在《考试报》2012年12月刊所谓数学模型,就是将客观的物理学的或生物学的现象和概念翻译成一套数学关系,用数学的符号和方程式来表示这些现象和概念,并将由此得到的数学系统进行运算和操作,以作出预言。
这个数学系统,就称之为数学模型。
高中生物新教材种生态系统相关内容中,有几个涉及数学模型的内容,现予以归纳:1.植物种群密度样方调查:背景问题:在要调查的生物群落中,确定一个或数个范围相对较大的区域作为样地,在样地中随机选取若干个样方,计数各样方中某种生物的全部个体数量;最后,计算全部样方单位面积某种生物个体数量的平均数,通过数理统计,对种群密度进行估计。
数学模型:N=(N1+N2+N3+……+Nn)/(n·S)模型中各参数意义:N1、N2、……Nn表示各个样方的调查实际数量,n表示所取的总样方数,S表示每个样方的面积,N表示调查对象的种群密度。
【例题】某小组学生观察到某大麦田中长有许多狗尾草,还有食草昆虫、青蛙、食虫鸟和蛇类等动物活动,决定调查农田中大麦与狗尾草的种群密度,并探究各生物之间的关系。
调查种群密度时,所取样方为长和宽各1m的正方形,各样方的统计株数如下表:根据上表数据,可计算出该农田生态系统中大麦的种群密度估计值为株/m;狗尾草的种群密度估计值为株/m2。
【解答】利用上述数学模型不难计算出该农田中大麦密度估计值为147株/m2;狗尾草密度估计值为6.5株/m2。
2.动物标志重捕:背景问题:标志重捕法是一个有比较明确界限的区域内,捕捉一定量生物个体进行标记,然后放回,经过一个适当时期(标记个体与未标记个体重新充分混和分布后),再进行重捕。
根据重捕样本中标记者的比例,估计该区域的种群总数。
数学模型:N:M=n:m ⇒N=Mn/m模型中各参数意义:N为该区域某种群总数;M为第一次捕获后标记总数,n为第二次捕获总数,m为第二次捕获个体中已经被标记过的个体数。
生物学中的数学模型和计算方法

生物学中的数学模型和计算方法生物学是一门研究生命现象及其规律的学科,生物学家们为了更好地研究生物现象,常常需要运用数学模型和计算方法来描述和预测生物现象的变化。
数学模型是指将生物现象抽象成一组数学变量和方程的表达式;计算方法是指使用计算机对复杂的数学模型进行计算,求得预测结果。
本文将以生态学和生物化学为例,介绍在生物学中运用数学模型和计算方法的相关研究。
1.生态学中的数学模型和计算方法生态学是一门研究生物与环境相互关系的学科。
在生态学中,生态学家通常利用数学模型来描述生物在特定环境下的生长和繁殖规律。
例如,在生态学中研究种群的增长和消亡规律时,可以运用以下数学模型:1.1 Logistic方程Logistic方程是一种常见的描述种群增长的数学模型,表示如下:dN/dt = rN(1-N/K)其中,N表示种群密度,t表示时间,r表示种群每个单位时间的增长率,K表示生境的最大承载量。
公式中,rN表示种群的增长速度,1-N/K表示种群发展所面临的竞争压力。
因此,Logistic方程可以用来描述种群增长的趋势和最大密度。
在实际应用中,Logistic方程常用于预测人口和动物种群的生态变化。
1.2 Lotka-Volterra模型Lotka-Volterra模型是一种常用的描述两个群体相互作用的数学模型,通常用于描述捕食者和被捕食者之间的相互作用。
其表示如下:dP/dt = aP - bPCdC/dt = -dC + ePC其中,P表示被捕食者的种群密度,C表示捕食者的种群密度,a、b、d、e都是常数。
公式中,aP表示自然增长率,bPC表示被捕食者的死亡率,dC表示自然死亡率,ePC表示捕食者的增长率。
Lotka-Volterra模型可以用于预测捕食者和被捕食者的种群变动,并研究两种群体之间的相互作用。
在实际应用中,生态学家还经常运用计算机来处理大量的数据和复杂的数学模型。
例如,生态学家可以利用计算机模拟气候变化对动植物种群的影响,或研究不同环境因素对生态系统的影响。
生态系统中的数学模型

数据分析题
(1)图中曲线①、②和③分别是 B 图中曲线① 图中曲线
组、 A
组和 D
组的结果。 组的结果。
培养液较多, 培养液较多,与空气接触 (2)B组和 组的实验结果不同的原因是 组 面积较小,故供氧较少 。 组和A组的实验结果不同的原因是 组和 组的实验结果不同的原因是B组 面积较小, 葡萄糖浓度较低, 葡萄糖浓度较低, (3)D组和 组的实验结果不同的原因是 组 故营养物质供应较少 组和B组的实验结果不同的原因是 组和 组的实验结果不同的原因是D组 。
建立数学模型一般包括以下步骤: 建立数学模型一般包括以下步骤: 观察研究对象, 观察研究对象,提出问题
提出合理的假设
根据实验数据, 根据实验数据,用适当的数学 形式对事物的性质进行表达
通过进一步的实验或观察等, 通过进一步的实验或观察等, 对模型进行检验或修正
尝试建立一个数学模型:细菌种群的增长曲线 尝试建立一个数学模型:细菌种群的增长曲线
A. 两种草履虫互利共生,应研究它们如何互助。 两种草履虫互利共生,应研究它们如何互助。 B. 两种草履虫互相竞争,应研究一种草履虫使另一种草履虫无法 B 两种草履虫互相竞争, 生存的原因。 生存的原因。 C. 两种草履虫之间没有什么特别关系,没有研究价值。 两种草履虫之间没有什么特别关系,没有研究价值。 D. 两种草履虫生活在一起,一种得益而另一种无益也无损,应研 两种草履虫生活在一起,一种得益而另一种无益也无损, 究前者得到什么利益。 究前者得到什么利益。
(2)据图分析,B瓶中细菌在最初几天数量剧增的原因是 )据图分析, 瓶中细菌在最初几天数量剧增的原因是 几种生物中二者间存在着取食和被食关系的是 原生动物和细菌 , 小虫和原生动物 , 。 小虫和绿藻
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det A 0
系统(2)有唯一的平衡点(0,0)。
2018/10/10
记组(2)的系数矩阵构成的特征方程为:
a b D( ) 2 p q 0 c d (3)
其中 p (a d ), q ad bc
相互竞争、相互依存、弱肉强食。
三种群两两关系不同的组合就得到种类繁多的 数学模型。 这些模型用方程组表示,或用图形表示。
2018/10/10
记三个种群分别为
1
2
3
并约定 2
1)种群 1 供食于种群 2 表示为 1 2)种群 1 为密度制约可表示为 1 )
3)种群 1 不主要靠吃本系统(1,2,3个种群组 成的系统)为生, 1 4)种群 1 与种群 2 相互竞争: 1
假定方程组(1)的右端函数 f ( x, y), g ( x, y) , 在平面区 域 G 满足解的存在唯一的条件,则过相平面中任一点 有唯一的轨线。
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平衡点 (Equilibrium) :使得 f 2 ( x0 , y0 ) g 2 ( x0 , y0 ) 0 的点 ( x0 , y0 ) 为组(1)的平衡点,否则称为常点。 即 平衡点满足
C) B) A)
aij 0, i, j 1,2,3; ai 0 0, i 1,2,3
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说明下列微分方程组的生态意义
dx1 dt x1 (a10 a11 x1 a12 x2 a13 x3 ) dx2 x2 (a20 a21 x1 a22 x2 a23 x3 ) dt dx3 dt x3 (a30 a31 x1 a32 x2 a33 x3 )
1, 2
p p 2 4q 2
唯一的平衡点(0,0)的稳定性由特征根确定。 方程组(2)解的一般形式为
2018/10/10
方程组(2)解的一般形式为
1t 2t x ( t ) c11e c12 e y(t ) c e1t c e2t 21 22
A) B) C)
aij 0, i, j 1,2,3; ai 0 0, i 1,2,3
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dx1 dt x1 (a10 a11 x1 a12 x2 a13 x3 ) dx2 x2 (a20 a21 x1 a22 x2 a23 x3 ) dt dx3 dt x3 (a30 a31 x1 a32 x2 a33 x3 )
f ( x0 , y 0 ) 0 g ( x0 , y 0 ) 0
记为
P 0 ( x0 , y0 )
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稳定与不稳定:如果存在某个邻域,使系统(1)的 解 ( x(t ), y (t )) 从这个邻域内的某一初值 ( x(0), y(0))
出发,满足
lim x(t ) x 0 , lim y (t ) y 0
t t
称平衡点 P 0 ( x0 , y0 ) 是稳定的(stable);e)的。
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平面线性微分方程组的平衡点分类
dx ax by dt dy cx dy dt (2)
其中 a, b, c, d 是常数。
dx r1 f 1 ( x) g1 ( y ) xdt dy r2 f 2 ( x) g 2 ( y ) ydt
线性化,得
dx x ( a10 a11 x a12 y ) dt dy y ( a a x a y ) 20 21 22 dt
2
2
5)种群 1 与种群 2 互惠共存: 1
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如,设A,B,C三种群为捕食与被捕食关系, 则三者关系有三种: 两个食饵种群,一个捕食者种群。 一个食饵种群,两个捕食者种群。 捕食链。 C A C
B
A
B
C
B
A
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下面对于食饵种群增长是线性密度制约,两 种群间的影响都是线性的,建立其相互作用
p 0, q 0, p 2 4q 稳定结点(node) p 0, q 0, p 2 4q 不稳定结点
q0
鞍点(saddle)
stable
unstable unstable stable unstable stable unstable
1 2 0
1 0 2
生物种群模型
2018/10/10
生物种群模型
简介 种群(Population):是指在特定时间里占据
一定空间的同一物种的有机体集合。
种群生态学:
主要研究种群的时间动态及调节机理。
种群分为单种群和多种群。
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1 单种群的数学模型: 1)马尔萨斯(Malthus)模型
dN rN dt
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3) 一般的种群模型
dN Nf ( N ) dt
4) 开发了的单种群模型
dN Nf ( N ) h dt dN Nf ( N ) h(t ) dt
具有常数收获率
具有时变收获率
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2 两种群的一般模型
两种群生活在同一自然环境下,存在下面三种 情形,相互竞争、相互依存、弱肉强食。 设甲、乙两种群在 t 时刻的数量为 x(t ), y(t ) ,则
x(t ) c11e c12te y(t ) c e1t c te1t 21 22
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1t
1t
p (a d ), q ad bc
1 , 2 1 2 0
p, q
p p 2 4q 1, 2 2 平衡点类型 稳定性
A C )
aij 0, i, j 1,2,3; ai 0 0, i 1,2,3
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dx1 dt x1 ( a10 a11 x1 a12 x2 a13 x3 ) dx2 x2 ( a20 a21 x1 a23 x3 ) dt dx3 dt x3 ( a30 a31 x1 a32 x2 )
1 2 0 1 2 0
p 0, q 0, p 2 4q 稳定退化结点 p 0, q 0, p 2 4q 不稳定退化结点
1,2 i , 0 p 0, q 0, p 2 4q 稳定焦点(focus) 1,2 i , 0 p 0, q 0, p 2 4q 不稳定焦点 1,2 i , 0 p 0, q 0, p 2 4q 中心(center)
的数学模型(Volterra模型)
(1)两个食饵种群A,B,一个捕食者种群C 。 设 A,B,C t 时刻的密度分别为 x1 (t ), x2 (t ), x3 (t ) 假设:C 种群主要以A,B种群为食饵, A,B不 存在时,C 要逐渐绝灭,C 不是密度制约的; A, B种群不靠本系统为生,它们为密度制约且相互
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dx x ( a10 a11 x a12 y ) dt dy y ( a a x a y ) 20 21 22 dt
1) a10 (a20 ) 表示甲(乙)种群的自然生长率; 2) a11 0, a22 0 表示甲(乙)种群为非密度制约,
A) B) C)
aij 0, i, j 1,2,3; ai 0 0, i 1,2,3
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种群模型的求解方法:
微分方程定性与稳定性理论 数值方法
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微分方程定性与稳定性理论
平面自治系统
dx f ( x, y ) dt dy g ( x, y ) dt
竞争。图示如下:
2018/10/10
dx1 dt x1 ( a10 a11 x1 a12 x2 a13 x3 ) dx2 ( A x ( a a x a x a x 2 20 21 1 22 2 23 3 ) dt dx3 dt x3 ( a30 a31 x1 a32 x2 )
C B )
aij 0, i, j 1,2,3; ai 0 0, i 1,2,3
2018/10/10
(2)一个食饵种群A,两个捕食者种群B , C 。
dx1 dt x1 (a10 a12 x2 a13 x3 ) dx2 x2 (a20 a21 x1 a22 x2 a23 x3 ) dt dx3 ( B x ( a a x a x a x ) 3 30 31 1 32 2 33 3 dt
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unstable
不稳定焦点区
q 稳定焦点区
p 2 4q p 2 4q
不稳定结点区 鞍点区
稳定结点区
p 2 4q
p
q0
奇点 (0,0) 的性态与 p , q 的关系
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简单非线性微分方程的奇点
dx f ( x, y ) dt dy g ( x, y ) dt
N 表示 t 时刻的种群数量,r 称
为内禀增长率。
r (t t0 )
N (t ) N (t0 )e
2) 罗杰斯特(Logistic)模型
dN N r (1 ) N K 表示该种群的最大容纳量。 dt K K N (t ) N ( t 0 ) r ( t t 0 ) 1 KN ( t0 ) e
A) B) C)