Modèle de ricker

Lorsque c = 1, le modèle Hassell est simplement le modèle Beverton – Holt. Comment puis-je interpréter le modèle de Ricker? Il s`agit d`un modèle de population, mais il a le terme $e ^ {1-x} $ voir: un ajustement non linéaire des moindres carrés de la fonction Ricker ci-dessus est utilisé sur les données et le meilleur modèle de Ricker pour la population de saumon sockeye Skeena de 1908-1952 est donné par le modèle de croissance logistique peut être AP raisonnablement bien aux organismes unicellulaires qui sont fournis une quantité fixe de nutriments, comme une culture de la levure de croissance dans un environnement contrôlé. Cependant, ce modèle ne correspond pas aux données pour de nombreux organismes, comme la population de saumon mentionnée ci-dessus. Un problème majeur avec le modèle de croissance logistique est que les grandes populations du modèle retournent une population négative dans la prochaine génération, ce qui est manifestement irréaliste. Plusieurs modèles alternatifs ont été proposés, où la fonction de mise à jour reste positive. http://www.dma.uvigo.es/~eliz/pdf/oman.pdf http://en.wikipedia.org/wiki/Ricker_model Merci de l`avoir souligné. Dans le même sens, le modèle logistique continu est une approximation de l`équation de Ricker. Je ne vois aucune raison évidente de prétendre qu`un modèle ou l`autre est plus «vrai». Ils démontrent tous deux les concepts clés de la croissance démographique: croissance exponentielle tout en étant rare, dépendance à la densité et densité d`équilibre.

Le modèle peut être utilisé pour prédire le nombre de poissons qui seront présents dans une pêcherie. 2 [3] les travaux ultérieurs ont dérivé le modèle sous d`autres hypothèses telles que la concurrence de bousculade, [4] la concurrence limitée de ressource d`année [5] ou même comme le résultat d`un des patchs Malthusian de source-sink liés par la dispersion dépendante de la densité. [6] le modèle de Ricker est un cas limitatif du modèle de Hassell [5] qui prend la forme où PN est la population à la nième période de temps, r est le taux de croissance malthusien, et M est la capacité portante de la population. Dans notre section sur le modèle de croissance logistique, nous avons vu que ce modèle a fait un travail raisonnable pour prédire certaines populations de levures. La première extension à l`étude du modèle de croissance malthusien était le modèle de croissance logistique, qui s`est amélioré sur le modèle de croissance malthusien en tenant compte des effets de surpeuplement qui entraînent des limites naturelles aux populations. Le modèle de croissance logistique emploie une fonction de mise à jour quadratique, qui devient négative pour les grandes populations. Les écologistes ont modifié le modèle de croissance logistique de plusieurs façons pour rendre la fonction de mise à jour plus réaliste et mieux en mesure de gérer des populations en grande partie fluctuantes. Un modèle qui est souvent utilisé dans la gestion des pêches est le modèle de Ricker. Afin d`analyser ce modèle, comme nous l`avons fait avec le modèle logistique, la règle de produit de différenciation est exigée. À partir de cette équation, nous voyons facilement que PE = 0 ou PE = ln (a)/b. En laboratoire, nous avons vu que la stabilité des équilibres était liée à la dérivée de la fonction de mise à jour évaluée à l`équilibre. Ainsi, pour le modèle de Ricker, la condition de stabilité pour les équiva-laissez-nous examiner les simulations pour le modèle de Ricker ci-dessus avec a = 5 et a = 8.

Les simulations de 50 générations pour chacun de ces cas sont présentées ci-dessous, où nous commençons par une population initiale P0 = 100. Il est clair que pour a = 5, le modèle tend vers l`équilibre PE = 161, alors que le cas a = 8 OSCE entre les deux valeurs de P = 139 et P = 277. L`un de ces modèles est le modèle de Ricker, dont on prétend qu`il a été formulé à l`origine au moyen d`études sur les populations de saumons. Ce modèle est très fréquemment utilisé dans les problèmes de gestion des pêches. Nous appliqueraient ce modèle aux données sur le saumon sockeye énumérées ci-dessus. Ce cycle de vie du saumon est un exemple clair d`un système dynamique discret complexe. En raison de l`importance de ce poisson pour de nombreuses personnes dans le nord-ouest du Pacifique, il y a eu de nombreuses études sur les populations de saumons.