Approfondimenti sul modello logistico

Presentazione sul tema: "Approfondimenti sul modello logistico"— Transcript della presentazione:

1 Approfondimenti sul modello logistico
Seminario di modelli matematici per l’ecologia A cura di Roberto Demontis, Filippo Garelli, Marco Rizzo

2 Modello di crescita logistica
dN/dt = r N(1 – N/K) integrando... K N(t) = K – N(0) e -rt 1 + N(0)

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4 Assunzioni del modello logistico e realtà naturale
l’effetto della densità sul tasso di accrescimento è istantaneo c’è spesso un ritardo tra variazione di densità ed effetto su r K può variare con la stagione o negli anni in una popolazione si riscontrano individui con caratteristiche differenti le condizioni ambientali e quindi K sono costanti tutti gli individui hanno le stesse caratteristiche

5 Modello di crescita logistica con ritardo
dN/dt = r N(t)(1 – N(t-t)/K) t è il ritardo di tempo l’integrazione non è immediata come nel caso precedente soluzione mediante integrazione numerica

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7 Lucilia cuprina: oscillazioni ampie
che possono essere considerate cicli limite

8 Assunzioni del modello logistico e realtà naturale
l’effetto della densità sul tasso di accrescimento è istantaneo c’è spesso un ritardo tra variazione di densità ed effetto su r K può variare con la stagione o negli anni in una popolazione si riscontrano individui con caratteristiche differenti le condizioni ambientali e quindi K sono costanti tutti gli individui hanno le stesse caratteristiche

9 Modello logistico in cui varia la capacità portante: Popolazione del puma.

10 Assunzioni del modello logistico e realtà naturale
l’effetto della densità sul tasso di accrescimento è istantaneo c’è spesso un ritardo tra variazione di densità ed effetto su r K può variare con la stagione o negli anni in una popolazione si riscontrano individui con caratteristiche differenti le condizioni ambientali e quindi K sono costanti tutti gli individui hanno le stesse caratteristiche

11 Popolazioni strutturate per età
Le popolazioni – in molti casi pratici - non possono essere considerate omogenee. Organismi, in stadi diversi della loro vita, forniscono contributi estremamente differenti alla dinamica della popolazione sia in termini di mortalità sia di fertilità.

12 La sopravvivenza annuale non è costante
La mortalità varia in relazione all’età: In alcune popolazioni gli individui adulti sono più resistenti dei giovani: maggior riserva di grasso; maggior risposta immunitaria; maggior esperienza. In altre popolazioni la mortalità cresce con l’età negli individui più anziani. La sopravvivenza annuale non è costante

13 Fertilità in funzione dell’età
Successo riproduttivo è legato all’età: Gli individui impiegano del tempo per raggiungere la maturità sessuale: età prima di riproduzione. Alcune specie son caratterizzate da una fase post-riproduttiva: gli individui troppo anziani non sono più in grado di riprodursi. L’esperienza acquisita con l’età aumenta il successo riproduttivo degli adulti. Fertilità in funzione dell’età

14 Cervo mulo – Odocoileus hemionus
Numero di nuovi nati per individuo Età Fertilità cresce con l’età

15 La conoscenza della struttura d’età è molto importante da un
punto di vista gestionale Le politiche di prelievo sono legate allo stadio di sviluppo dell’animale. Il prelievo può concentrarsi su alcune classi d’età.

16 Coorte Gruppo di individui coetanei e più vicini possibile alla
nascita. Gruppo significativo (esempio, pari a 1000). Essa viene analizzata e mantenuta sotto controllo fino al momento in cui l’ultimo individuo che ne fa parte muore. Durante l’osservazione viene registrato: il numero di individui della coorte che giunge vivo a ogni intervallo temporale; il numero di nuovi individui generati dai componenti della coorte a ogni intervallo temporale.

17 Life Table Rappresentano i dati ottenuti dall’analisi dinamica
della coorte; Tabelle di vita le cui colonne riportano informazioni relative alla mortalità e fertilità specifica per ogni classe o età ( ); Viene espressa come numero di nuovi piccoli di sesso femminile prodotti da ogni madre

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20 Probabilità di sopravvivenza
( ) x p Probabilità di sopravvivenza Probabilità che ciascun individuo ha alla nascita di sopravvivere sino all’età . Tasso di mortalità all’età , ovvero la probabilità di morte di un individuo di età nell’infinitesimo intervallo di età ( ) ÷ ø ö ç è æ - = ò x d p exp V q

21 L’andamento di può essere qualitativamente molto
diverso a seconda delle popolazioni in esame. 3 casi limite: curva di sopravvivenza di tipo I, II e III

22 Curva di sopravvivenza Ovis dalli (Alaska, McKinley Park)
1 10 100 1000 4 7 13 Predazione del lupo sui giovani Predazione del lupo sui vecchi e sui malati anni

23 Tasso netto di riproduzione
R Dalla tavola di vita conosciamo i valori e che ci permettono di ricavare la funzione netta di maternità Cioè, il numero medio di figlie che ogni femmina, alla nascita deve attendersi di produrre all’età nell’unità di tempo. Nota tale funzione, ricaviamo il tasso netto di riproduzione: Numero medio di figlie generate da una madre di età nell’intervallo di tempo .

24 Il tasso netto di riproduzione è importante poichè rappresenta
il coefficiente di crescita della popolazione: ogni femmina non riesce a rimpiazzarsi e la popolazione è in declino; la popolazione è in crescita popolazione stazionaria.

25 Problema pratico Consideriamo una femmina di una larva che produce 250 uova: 32 uova sono sterili; 64 uova vengono uccise dai parassiti; 64 muoiono come larve causa distruzione habitat; 87 muoiono prima dello stadio adulto per cause differenti. Si costruisca una tabella di vita per questa specie e si calcoli il tasso netto di riproduzione, ammettendo un rapporto dei sessi 1:1. Tale popolazione sta aumentando, diminuendo o è costante?

26 la popolazione è in crescita!
Stadio Numero individui Fattore di mortalità Individui morti Percentuale di mortalità Uova 250 uccisi dai parassiti 96 38% Larva 154 distruzione dell’habitat 64 42% Pupa 90 cause differenti 87 97% Adulto 3 (1.5 femmine e 1.5 maschi se è 1:1 il rapporto tra sessi) la popolazione è in crescita!

27 Il grafo di vita Ciclo di vita di una popolazione strutturata per classi di età. Esempio: Riproduzione periodica Demografia malthusiana

28 Gli individui vivono al più 3 anni, cioè nessuno individuo è mai sopravissuto sino al compimento del quarto anno di età. Il rapporto dei sessi è 1:1 e la stagione riproduttiva coincide con l’inizio della primavera. Le femmine di un anno non sono riproduttive, le femmine di due anni producono in media 8 piccoli, quelle di tre anni producono 6 piccoli. Il 40% dei piccoli sopravvive dalla nascita fino al raggiungimento del primo anno, l’80% sopravvive dal primo al secondo anno, mentre il 70% sopravvive dal secondo al terzo anno di vita.

29 Tasso finito di fertilità : numero di nuovi piccoli di sesso femminile prodotti da ogni madre di età è adimensionale. Nell’esempio = 0, = 4, = 3. : frazioni di femmine di età che sopravvivono sino all’età , pertanto = 0.4, = = 0.7 .

30 Il grafo sarà composto da nodi e archi:
Il nodo -esimo ( ) rappresenta il numero di femmine che prima dell’inizio della stagione riproduttiva di un determinato anno t hanno età Gli archi a tratto continuo indicano il contributo delle madri in termini di nuove nate, mentre gli archi tratteggiati rappresentano il processo di invecchiamento.

31 Grafo di vita di una popolazione teorica strutturata in tre classi di età.

32 La Matrice di Leslie Possiamo tradurre le informazioni riportate in un grafo di vita attraverso un modello le cui variabili sono indicate con (t) e rappresentano il numero di femmine che nell’anno t hanno età . Nell’esempio (t), (t), (t).

33 Invecchiamento = sopravvivenza annuale di una femmina di età
Con riferimento al nostro esempio possiamo scrivere:

34 Riproduzione Poiché: ogni femmina di due anni di età genera 8 piccoli.
ogni femmina di tre anni di età genera 6 piccoli. il 40% delle nuove nate sopravvive sino al compimento del primo anno di età. L’equazione cercata diventa:

35 Il modello che descrive la dinamica di una tale popolazione è esprimibile attraverso le tre equazioni Queste equazioni definiscono un modello di proiezione demografica o modello di Leslie che può essere scritto in forma matriciale

36 La matrice ed il vettore colonna relativi al nostro esempio:

37 Generalizzando otteniamo una matrice quadrata

38 Il modello di Leslie rappresenta un modo con cui è possibile considerare la dipendenza dall’età dei parametri demografici di una popolazione. Partendo da una distribuzione iniziale di individui di diverse classi d’età ( ) è possibile simulare nel tempo la dinamica della popolazione o calcolare esplicitamente la soluzione dopo t anni.

39 Proprietà del modello di Leslie
Nel lungo periodo la popolazione tende ad una crescita esponenziale caratterizzata da un tasso finito di crescita : sia per la crescita di ciascuna classe di età sia per la crescita della popolazione nel suo complesso La popolazione si estingue, è stazionaria, o esplode a seconda che sia

40 La proporzione di individui in ciascuna classe d’età tende a diventare costante nel tempo, indipendentemente dalle condizioni iniziali. Definiamo distribuzione per età delle m grandezze Ne consegue che il numero di individui nella classe di età x al tempo t si può calcolare come prodotto di due fattori

41 Si dice allora che la popolazione ha raggiunto la distribuzione stabile d’età.
Stabile perchè la popolazione, sul lungo periodo, tende ad essere strutturata secondo tale distribuzione indipendentemente dalle condizioni iniziali.

42 Modelli a stadi di sviluppo
Si utilizzano nei casi in cui i parametri demografici di una popolazione dipendono dallo stadio di sviluppo degli individui più che dall’età. In altre parole, non si ha più l’accoppiamento inevitabile fra il trascorrere del tempo e la transizione di classe, che si verifica nel caso della struttura d’età.

43 La sopravvivenza e la fertilità degli individui, piuttosto che dall’età, sono determinabili in base a criteri che consentono di classificare la popolazione in stadi diversi. È difficile stimare con precisione l’età degli individui della specie considerata. Gli individui possono eventualmente rivisitare alcuni stadi di sviluppo già attraversati.

44 Un esempio di tale situazione è rappresentato da popolazioni di piante:
I semi che, costituiscono il primo stadio, possono morire, germinare in plantule, ma anche mantenersi come tali per tempi lunghi in uno stato di dormienza, finchè non si determinano le condizioni idonee per la germinazione. La pianta adulta ha una certa dimensione che non dipende tanto dall’età, quanto dalle condizioni e dalle risorse. Una pianta in un sistema forestale può rimanere di taglia ridotta fino a quando non si libera lo spazio sufficiente alla sua crescita, e ciò influenza la sua fertilità.

45 Scegliere un intervallo temporale di evoluzione da uno stadio ad un altro.
Identificare gli stadi del ciclo vitale e definire un nodo per ciascuno di essi. Connettere tramite un arco un nodo con un altro se e solo se esiste la possibilità di transire direttamente dall’uno all’altro in un singolo passo temporale. Etichettare ogni arco del grafo con un coefficiente che rappresenti la probabilità di transizione o il successo riproduttivo nel caso di archi che conducano allo stadio di vita iniziale.

46 La matrice di Lefkovitch
È possibile descrivere il grafo di vita mediante una matrice A che consenta di calcolare l’abbondanza in un determinato anno degli individui appartenenti a ciascuno degli stadi di sviluppo in funzione delle abbondanze nell’anno precedente.

47 La differenza principale rispetto al modello di Leslie è che la matrice A di transizione demografica può avere qualsiasi elemento diverso da zero, in quanto può sempre esserci una probabilità non nulla di transizione da uno stadio di sviluppo a qualsiasi altro stadio. Ad esempio, nel caso di una popolazione di piante con semi che producono plantule non riproduttive, le quali possono crescere in piante di dimensioni ridotte, che possono a loro volta rimanere tali o diventare di grandi dimensioni, la matrice di transizione avrà una forma del tipo:

48 è la probabilità del seme di germinare producendo una plantula.
è la probabilità di un seme di rimanere tale. è la probabilità del seme di germinare producendo una plantula. sono le probabilità di una plantula di permanere tale.

49 sono le probabilità di svilupparsi in una pianta di dimensioni ridotte.
e rappresentano le probabilità di una pianta di dimensioni ridotte di permanere tale o di svilupparsi in una di grandi dimensioni. quella di una pianta di grande dimensioni di permanere nella popolazione. e rappresentano il numero di semi prodotti da una pianta piccola e da una grande.

50 Assunzioni del modello logistico e realtà naturale
l’effetto della densità sul tasso di accrescimento è istantaneo c’è spesso un ritardo tra variazione di densità ed effetto su r K può variare con la stagione o negli anni in una popolazione si riscontrano individui con caratteristiche differenti le condizioni ambientali e quindi K sono costanti tutti gli individui hanno le stesse caratteristiche