Биологические модели развития популяции реферат

Обновлено: 05.07.2024

По мере развития химии до ее современного уровня в ней сложились четыре совокупности подходов к решению основной задачи. Развитие этих подходов обусловило формирование четырех концептуальных систем химических знаний.

Концептуальные подходы к решению основной проблемы химии, появлялись последовательно.

Первоначально свойства веществ связывались исключительно с их составом (в этом суть учения о составе). На этом уровне развития содержание химии исчерпывалось ее традиционным, менделеевским определением - как науки о химических элементах и их соединениях.

Затем было развито учение о химических процессах. В рамках этой концепции с помощью методов физической кинетики и термодинамики были выявлены факторы, влияющие на направленность и скорость протекания химических превращений и на их результат. Химия вскрыла механизмы управления реакциями и предложила способы изменения свойств получаемых веществ.

Последний этап концептуального развития химии связан с использованием в ней некоторых принципов, реализованных в химизме живой природы. В рамках эволюционной химии осуществляется поиск таких условий, при которых в процессе химических превращений идет самосовершенствование катализаторов реакций. По существу речь идет об изучении и применении самоорганизации химических систем, происходящих в клетках живых организмов.

Каждая новая концептуальная ступень в развитии химии, означает не отрицание подходов, использовавшихся ранее, а опору на них как на основание. Все показанные на схеме концептуальные системы используются не порознь, а во взаимосвязи. Последовательное дополнение химии названными концептуальными системами составляет логику развития этой науки.

2. Концептуальные уровни в биологии

2.1 Особенности биологического уровня организации материи.

2.1.1 ПРЕДМЕТ БИОЛОГИИ. ЕЕ СТРУКТУРА И ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ

Определение предмета биологии на первый взгляд кажется довольно простым.

Биология - это наука о живом, его строении, формах активности, сообществах живых организмов, их распространении и развитии, связях друг с другом и с неживой природой.

В настоящее время биология представляет собой целый комплекс наук о живой природе. Структуру его можно рассматривать с разных точек зрения.

- По объектам исследования биология подразделяется на вирусологию, бактериологию, ботанику, зоологию, антропологию.

- По свойствам, проявлениям живого в биологии выделяются:

морфология - наука о строении живых организмов;

физиология - наука о функционировании организмов;

молекулярная биология, изучающая микроструктуру живых тканей и клеток;

экология, рассматривающая образ жизни растений и животных и их взаимосвязи с окружающей средой;

генетика, исследующая законы наследственности и изменчивости.

-По уровню организации исследуемых живых объектов выделяются:

анатомия, изучающая макроскопическое строение животных:

гистология, изучающая строение тканей;

цитология исследующая строение живых клеток.

В развитии биологии выделяют три основных этапа:

1) систематики (К. Линней),

2) эволюционный (Ч. Дарвин),

3) биологии микромира (Г. Мендель).

Каждый из них связан с изменением представлений о мире живого, самих основ биологического мышления, со сменой биологических парадигм.

2.1.2. Свойства живых организмов.

Определение сущности живого.

живой организм - это тело, слагаемое из живых объектов;

неживое тело - слагаемое из неживых объектов.

Это означает, что дать точное определение жизни весьма непросто. Современная биология при описании живого идет по пути перечисления основных свойств живых организмов. При этом подчеркивается, что только совокупность данных свойств может дать представление о специфике жизни.

К числу свойств живого обычно относят следующие.

- Живые организмы характеризуются сложной, упорядоченной структурой. Уровень их организации значительно выше, чем в неживых системах.

- Живые организмы получают энергию из окружающей среды, используя ее на поддержание своей высокой упорядоченности. Большая часть организмов прямо или косвенно использует солнечную энергию.

- Живые организмы активно реагируют на окружающую среду. Если толкнуть камень, то он пассивно сдвигается с места. Если толкнуть животное, оно отреагирует активно: убежит, нападет или изменит форму.

Способность реагировать на внешние раздражения - универсальное свойство всех живых существ, как растений, так и животных.

- Живые организмы не только изменяются, но и усложняются. Так, у растения или животного появляются новые ветви или новые органы, отличающиеся по своему химическому составу от породивших их структур.

- Все живое размножается. Эта способность к самовоспроизведению, пожалуй, самая поразительная способность живых организмов. Причем потомство и похоже, и в то же время чем-то отличается от родителей. В этом проявляется действие механизмов наследственности и изменчивости, определяющих эволюцию всех видов живой природы.

- Сходство потомства с родителями обусловлено еще одной замечательной особенностью живых организмов - передавать потомкам заложенную в них информацию, необходимую для жизни, развития и размножения. Эта информация содержится в генах - единицах наследственности, мельчайших внутриклеточных структурах.

Генетический материал определяет направление развития организма. Вот почему потомки похожи на родителей. Однако эта информация в процессе передачи несколько видоизменяется, искажается. В связи с этим потомки не только похожи на родителей, но и отличаются от них.

-- Живые организмы хорошо приспособлены к среде обитания и соответствуют своему образу жизни. Строение крота, рыбы, лягушки, дождевого червя полностью соответствует условиям, в которых они живут.

Обобщая и несколько упрощая сказанное о специфике живого, можно отметить, что все живые организмы питаются, дышат, растут, размножаются и распространяются в природе, а неживые тела не питаются, не дышат, не растут и не размножаются.

Из совокупности этих признаков вытекает следующее обобщенное определение сущности живого:

жизнь есть форма существования сложных, открытых систем, способных к самоорганизации и самовоспроизведению.

Важнейшими функциональными веществами этих систем являются белки и нуклеиновые кислоты.

2.2. Структурные уровни живого.

Структурный, или системный, анализ обнаруживает, что мир живого чрезвычайно многообразен, имеет сложную структуру. На основе разных критериев могут быть выделены различные уровни, или подсистемы, живого мира. Наиболее распространенным является выделение на основе критерия масштабности следующих уровней организации живого.

- Уровень биогеоценозов выражает следующую ступень структуры живого, состоящую из участков Земли с определенным составом живых и неживых компонентов, представляющих единый природный комплекс, экосистему. Рациональное использование природы невозможно без знания структуры и функционирования биогеоценозов, или экосистем.

- Популяционно-видовой уровень образуется свободно скрещивающимися между собой особями одного и того же вида. Его изучение важно для выявления факторов, влияющих на численность популяций. А затем на этой основе можно будет поддерживать оптимальную численность популяций. Этот уровень также чрезвычайно важен для исследования путей исторического развития живого, его эволюции.

- Организменный и органо-тканевый уровни отражают признаки отдельных особей, их строение, физиологию, поведение, а также строение и функции органов и тканей живых существ.

- Клеточный и субклеточный уровни отражают процессы специализации клеток, а также различные внутриклеточные включения.

- Молекулярный уровень составляет предмет молекулярной биологии, одной из важнейших проблем которой является изучение механизмов передачи генной информации и развитие генной инженерии и биотехнологии.

2.3. Клеточная теория. Строение и функции клетки

Создание клеточной теории, основы которой были заложены немецкими учеными Т. Шванном и М.Я.Шлейденом, стало одним из крупнейших достижений биологии XIX в. Основное положение клеточной теории состоит в утверждении, что все растительные и животные организмы состоят из клеток, сходных по своему строению.

Многочисленные исследования в области цитологии - новой биологической науки, специально занимающейся исследованием живой клетки, показали, что все клетки имеют некоторые общие свойства не только в строении, но и в функциях. Так, клетки осуществляют обмен веществ, способны к саморегуляции своего состояния, могут передавать наследственную информацию.

Вместе с тем выяснилось, что клетки весьма многообразны. Они могут существовать как одноклеточные организмы (амебы), а также в составе многоклеточных. У клеток разный срок существования. Жизненный цикл любой клетки завершается или делением и продолжением жизни, но уже в обновленном виде, или гибелью.

Клетки образуют ткани (нервная, мышечная и т.д.), а несколько типов тканей - органы (сердце, легкие и пр.). Группы органов, связанные с решением каких-то общих задач, называют системами организма.

Клетка имеет сложную структуру. Она обособляется от внешней среды оболочкой, которая, будучи неплотной и рыхлой, обеспечивает взаимодействие клетки с внешним миром, обмен с ним веществом, энергией, информацией. Обмен веществ, обеспечиваемый клетками, - важнейшее свойство всего живого.

Это свойство в биологической литературе называют метаболизмом клеток.

Метаболизм в свою очередь служит основой для другого (важнейшего свойства клетки - сохранения стабильности, устойчивости условий внутренней среды клетки. Это свойство клеток, присущее всей живой системе, называют гомеостазом.

Гомеостаз, т.е. постоянство состава клетки, поддерживается обменом веществ, или метаболизмом.

Но кто же в клетке обеспечивает управление всем этим сложным многоступенчатым процессом? Но общепризнано, что все нити управления внутриклеточным обменом находятся в особых структурах, как правило, в ядре клетки, в очень длинных цепях молекул нуклеиновых кислот (ДНК, РНК), исходной структурной единицей которых является ген. Это своего рода природное кибернетическое устройство, содержащее инструкцию, информацию, коды, определяющие характер всей деятельности клетки как по обмену веществ, так и по самовоспроизведению. Именно гены обеспечивают важнейшие метаболические и наследственные функции клетки, как и всего организма в целом.

Открытие в XX в. структуры и функционирования генетического аппарата клетки в развитии биологии сыграло такую же роль, как и открытие атомного ядра в физике. Если открытие ядра позволило человеку овладеть практически неисчерпаемыми запасами энергии, то открытие генов дало возможность людям вмешиваться в свойства живой клетки, управлять механизмами наследственности, практически решать задачи клонирования (копирования) живых организмов.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК КАТЕГОРИЯ. МОДЕЛИ В БИОЛОГИИ.

3.1. Понятие моделирования.

Моделирование - это исследование объектов познания на их моделях ; построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (живых и неживых систем, инженерных конструкций, разнообразных процессов - физических, химических, биологических и др.) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализации способов построения).

Моделирование - познавательный прием, одна из форм отражения. Моделирование характеризует один из важных путей познания. Возможность моделирования, т.е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует) какие-либо его черты. При этом такое отображение основано на понятиях изоморфизма и гомоморфизма между изучаемым объектом и некоторым другим объектом-оригиналом и часто осуществляется путем предварительного исследования (теоретического или экспериментального) того и другого. Поэтому для успешного моделирования необходимо наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений, или хотя бы обоснованных гипотез, указывающих предельно допустимые при построении моделей упрощения. Результативность моделирования значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал, можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой моделирования, идею подобия.

Для явлений одной и той же физической природы такая теория, основанная на понятии размерности физических величин, хорошо разработана. Но для моделирования сложных систем и процессов, например, биологических, используется теория больших систем, модели сложных динамических систем живой природы.

3.2. Понятие модели

3.3. Модели в биологии

Применяются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Возможно также моделирование различных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций, экосистем.

В биологии применяются в основном три вида моделей: биологические, физико-химические и математические (логико-математические).

Б и о л о г и ч е с к и е модели воспроизводят на лабораторных животных определенные состояния или заболевания, встречающиеся у животных или у человека. Это позволяет изучать в эксперименте механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его протекание. Примеры таких моделей - искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционные процесс, интоксикации, воспроизведение гипертонических и гипоксических состояний, злокачественных новообразований, гиперфункции или гипофункции некоторых органов, а также неврозы и эмоциональные состояния. Для создания биологических моделей применяют различные способы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или ведение продуктов их жизнедеятельности (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему, исключение из пищи тех или иных веществ, помещение в искусственно создаваемую среду обитания и многие другие способы. Биологические модели широко используются в генетике, физиологии, фармакологии.

Позднее более сложные модели, основанные на гораздо более глубоком количественном подобии, строились на принципах электротехники и электроники. так, на основе данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, ее отростке и синапсе. Построены также механические машины с электронным управлением, моделирующие сложные действия поведения. Однако, такие модели сильно упрощают явления, наблюдаемые в организме, и имеют большее значение для бионики, чем для биологии.

Значительно большие успехи достигнуты в моделировании физико-химических условий существования живых организмов, их органов и клеток. Так, подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тироде и др.), имитирующие внутреннюю среду организма и поддерживающие существование изолированных органов или культивируемых внутри организма клеток.

Модели биологических мембран (пленка из природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют исследовать физико-химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов. С помощью химических реакций, протекающих в растворах в автоколебательном режиме, моделируют колебательные процессы, характерные для многих биологических феноменов -дифференцировки, морфогенеза, явлений в сложных нейронных сетях и т.д.

В настоящее время в области математического моделирования биообъектов и биосистем сложились работают следующие научные школы: Научно-исследовательский институт новых медицинских технологий Минздрава РФ, Тульский государственный университет, Институт математики НАН Украины. Разработаны: универсальный метод моделирования физиологических систем человека в норме и патологии на основе вычисления рекуррентных рядов; аппарат дифференциальных форм (внешней алгебры) применен для решения задач биоэнергоинформационного обмена и гемодинамики; для формирования алгоритмов моделирования процессов мышления и внутриорганного биоинформационного обмена, базирующихся на солитонном механизме волновой передачи, разработан метод решения канонических уравнений и др.

Список используемой литературы

2. Проблемы развития химии под ред. Г.А. Фединой, - Ленинград, 1989 год

3. Концепции современного естествознания: учебник для вузов, под ред. А.П. Садохина, из-во Эксмо, – Москва, 2006 год.

4. Концепции современного естествознания. Хрестоматия для студентов гуманитарных ВУЗОВ, Высшая школа, изд-во Астрель, АСТ, 2004 год.

Исследование биологических моделей развития популяций (хищник-жертва). Реализация моделей на языке программирования Паскаль и в среде EXCEL. Анализ влияния параметров задачи на решение.

Вложение	Размер
biologicheskie_modeli_razvitiya_populyaciy.doc	271.5 КБ

Предварительный просмотр:

Из истории вопроса

Упомянутые выше работы были призваны описывать динамику отдельно взятой популяции, в первую очередь человеческого населения. Первые собственно математико-экологические работы, ставящие целью описание численности взаимодействующих между собой популяций, появились лишь в 20-х годах двадцатого столетия.

Далее, к концу 30-х годов 20 века в развитии математической экологии наступила продолжительная пауза. Начало нового интенсивного этапа в данном направлении приходится на 60-е годы 20 века и связано с двумя обстоятельствами. Во- первых, катастрофические последствия воздействия человека на природу сделали задачу прогнозирования таких последствий весьма актуальной. Во- вторых, бурное развитие вычислительной техники и успехи её применения в решении различных задач породил естественные надежды на её применение и в экологической проблематике.

Одним из важных этапов решения задач экологии является разработка математических моделей экологических систем.

Отметим, что дальнейшее описание взаимоотношений между двумя видами биологических популяций (жертвами и хищниками) будет основано на следующих предположениях:

Итак, содержательная постановка задачи заключается в следующем. Пусть на одной и той же территории проживают два различных вида биологических популяций с численностями и C i , где N i - численность жертв и C i - численность хищников в момент времени i . Предположим, что единственным фактором, ограничивающим размножение жертв, является давление на них со стороны хищников, а размножение хищников ограничивается количеством добытой ими пищи (количеством жертв). Тогда, в отсутствие хищников численность жертв N i растёт с коэффициентом прироста r , т.е. N i+1 = N i +rN i , N i - количество жертв в момент времени i , r>0 . Наличие хищника, разумеется, меняет вид этого уравнения, так как если численность хищника C i , то, кроме естественного прироста, следует учесть убыль численности жертв в силу истребления жертв хищником. Эту убыль следует считать пропорциональной числу встреч между особями обоих видов, и она может быть выражена числом aN i C i , где a>0 - коэффициент пропорциональности, характеризующий вымирание жертв вследствие их встречи с хищником, N i - численность жертв в момент времени i и C i - численность хищников в момент времени i . Поэтому, считая, что численность жертв изменяется благодаря рождаемости (которая пропорциональна общей численности жертв с коэффициентом прироста равным r ) и смертности, получим:

N i+1 = N i +rN i - aN i C i

Рассуждая аналогично, имеем: численность хищников C i в отсутствие жертв убывает с некоторым естественным коэффициентом смертности q , т.е . С i+1 =С i - qC i , где C i - численность хищников в момент времени i , q>0. Численность хищников растёт тем быстрее, чем больше численность жертв. Это увеличение пропорционально числу встреч между особями обоих видов и выражается числом faN i C i , где f>0 - коэффициент пропорциональности, характеризующий потребность в пище хищника, N i - численность жертв в момент времени i и C i - численность хищников в момент времени i . Поэтому, считая, что численность хищников изменяется благодаря встречам с жертвами и скорости вымирания (которая пропорциональна общей численности хищников с коэффициентом вымирания равным q ), получим:

С i+1 =С i + faN i C i - qC i

Таким образом, взаимодействие хищника и жертвы можно описать с помощью системы уравнений:

N i+1 = N i +rN i - aN i C i

С i+1 =С i + faN i C i - qC i

Данная модель была реализована на языке программирования Паскаль и в среде EXCEL. Ниже приведена программа на языке Паскаль.

Для учеников 1-11 классов и дошкольников
Бесплатные сертификаты учителям и участникам

Описание презентации по отдельным слайдам:

Повторим некоторые биологические термины: Вид - формы живой материи, представленные совокупностью особей, сходных между собой по морфологическим и физиологическим особенностям, имеющим общее происхождение, свободно скрещивающихся между собой, дающих плодовитое потомство и занимающих определенную область распространения (ареал). Популяция - совокупность особей определенного вида, в течение достаточно длительного времени населяющих определенное пространство. Популяция – элементарная эволюционная единица, она обладает собственной эволюционной судьбой. Динамика популяций - колебания или изменения численности популяций во времени. Условия, влияющие на численность популяции - пищевые ресурсы, ограниченность ареала обитания, эпидемии, болезни, природные катастрофы и т.д. Движущие силы эволюции - наследственность, изменчивость, естественный отбор Ёмкость среды - способность территории вмещать определённое количество особей. 

Рост численности популяций любого вида в природе никогда не бывает бесконечным. Рано или поздно популяция сталкивается с ограничениями, не позволяющими ей наращивать далее своё обилие. Ресурсы, за счёт которых существуют виды – пища, убежища, подходящие места для размножения и т.п., на любой территории имеют пределы. В природных условиях численность популяций обычно колеблется вокруг определённого уровня, соответствующего ёмкости среды. 

построение описательной модели ( выделяет существенные параметры объекта, а несущественными пренебрегает); формализация модели (модель записывается с помощью формального языка с помощью формул, неравенств, уравнений, фиксируются соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств); построение компьютерной модели (на языке программирования или с помощью приложений, например, MS Excel); компьютерный эксперимент (в MS Excel – построение диаграммы или графика, сортировка данных и т.д.); анализ полученных результатов и корректировка модели. Основные этапы разработки модели: 

Многие явления и закономерности живой природы можно описать на языке математики и физики. При этом создаётся формализованная модель, в которой с помощью формул, уравнений, неравенств фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств. Чаще всего при этом используются приближённые математические методы, позволяющие находить значения этих свойств. Уточним описательные биологические модели развития популяций и проведём их формализацию, построим компьютерную модель, реализующую все 4 вышеприведённые биологические модели. Произведём визуализацию модели путём построения графиков и исследуем полученную модель. 

где x n – численность популяции текущего года, x n+1 – численность популяции следующего года а – коэффициент роста (если рост 5%, то а = 1,05) Модель неограниченного роста В этой модели численность популяции ежегодно увеличивается на определённый процент. Никакие абиотические (внешние) и биотические (внутренние) факторы влиять на численность популяции в этой модели не будут. Модель теоретическая. x n+1 = a*x n , 

В этой модели учитывается, что на численность популяции оказывает влияние состояние окружающей среды, наличие корма, перенаселённость и другие факторы x n+1 = a * x n - b*x n2 = (a – b*x n )*x n , где b – коэффициент перенаселённости а – коэффициент роста, x n – численность популяции текущего года x n+1 – численность популяции следующего года Модель ограниченного роста 

В этой модели учитывается, что на численность популяций промысловых животных и рыб также оказывает влияние величина ежегодного отлова. x n+1 = (a - b*x n )* x n - c , где с – величина ежегодного отлова, а – коэффициент роста, b – коэффициент перенаселённости, где x n – численность популяции текущего года, x n+1 – численность популяции следующего года Модель ограниченного роста с отловом 

Типы данных в MS Excel и их основные особенности - текст, число, формула Относительная адресация ячеек – (А1, D23, A1 : F5, . ) адресация, допускающая автоматическую корректировку формулы при её перемещении и копировании. При этом относительные адреса ячеек, входящие в формулу, изменяются в соответствии с её перемещением относительно исходной ячейки. Абсолютная адресация ячеек - ($A$1, $A$! : $F$5. ) адресация, запрещающая автоматическую корректировку ячеек с абсолютной адресацией при перемещении и копировании формулы. При этом абсолютные адреса ячеек, входящие в формулу, не изменяются при её перемещении относительно исходной ячейки. Как сменить способ адресации ячеек? нажать клавишу F4, установив курсор в формуле после адреса нужной ячейки. Что происходит при изменении данных в ячейке, на которую ссылается формула? автоматический перерасчёт всей таблицы, изменение данных в тех ячейках, которые связаны с данной ячейкой. Повторим ранее изученный материал, который необходим при построении модели 

Разработка модели в MS Excel Сегодня на уроке мы с Вами будем доступными нам способами создать биологические модели развития популяций. Для этого воспользуемся табличным процессором MS Excel. (перейти в электронную книгу, выполнить задание в соответствии с инструкцией) 

Рыбе – вода, птице – воздух, зверю – лес, степь, горы, а человеку нужна Родина, и охранять природу – значит охранять Родину. М.М. Пришвин КРАСНАЯ КНИГА РОССИИ В последнее время человек всё больше и больше вмешивается в природные процессы. Исследуя модели развития популяций, можно сохранить видовое разнообразие растений и животных, чтобы не пришлось заносить их в Красную книгу. 

Люди, помните! Вы в ответе за тех, кого приручили! Берегите нас! Мы имеем право жить на Земле! 

В биологии при исследовании развития биосистем строятся динамические модели изменения численности популяций различных живых существ (бактерий, рыб, зверей и т.д.) с учётом различных факторов.

Биологические модели развития популяций

Расчёт числа рыб в пруду с интервалом через год

Учёные установили, что прирост числа какого-либо вида живых организмов за счёт рождаемости прямо пропорционален их количеству, а убыль за счёт смертности прямо пропорциональна квадрату их количества. Этот закон известен под названием закона Мальтуса .

В одном хозяйстве собираются разводить карпов. Прежде чем запускать мальков в пруд, решили провести расчёты. Согласно закону Мальтуса изменение числа рыб за один год вычисляется по формуле

Здесь N - число карпов в начале года, k– коэффициент прироста, q – коэффициент смертности. Экспериментально установлено, что для данного вида рыб (карпы) и в данных условиях (состояние водоёма, наличие корма) k=1, q= 0,001.

Если первоначально в пруд запущено N 0 рыб, то из закона следует, что количество карпов через год будет таким:

N 1 = N 0 + (kN 0 – qN 0 2 ).

N 2 = N 1 + (kN 1 – qN 1 2 )

и т.д. Можно написать общую формулу для вычисления количества рыб в i-том году после их запуска:

N i =N i-1 + (kN i-1 –qN i-1 2 ) для i= 1,2,3,…

Число карпов

Невозможно иметь в пруду больше 1000 карпов.
Если начальное число рыб меньше 1000, то оно постепенно будет расти до 1000 штук и далее не меняется.
Если сразу запустить 1000 рыб, то это количество останется неизменным и в последующие годы.
Если запустить сначала 1500 рыб, то через год их численность в два раза сократится, а затем все равно дойдёт до 1000.
Если запустить в пруд 2000 рыб, то через год все они вымрут.

-80%

Интегрированный урок биологии - информатики

Учитель биологии Кузнецов Владимир Аркадьевич

Учитель информатики Волкова Елена Ивановна

Новоалександровского района Ставропольского края, 2008 год

Повторим некоторые биологические термины:

формы живой материи, представленные совокупностью особей, сходных между собой по морфологическим и физиологическим особенностям, имеющим общее происхождение, свободно скрещивающихся между собой, дающих плодовитое потомство и занимающих определенную область распространения (ареал).

совокупность особей определенного вида, в течение достаточно длительного времени населяющих определенное пространство. Популяция – элементарная эволюционная единица, она обладает собственной эволюционной судьбой.

Условия, влияющие на численность популяции -

пищевые ресурсы, ограниченность ареала обитания, эпидемии, болезни, природные катастрофы и т.д.

колебания или изменения численности популяций во времени.

Движущие силы эволюции -

наследственность, изменчивость, естественный отбор

способность территории вмещать определённое количество особей.

Ёмкость среды -

Графики на рисунке слева (рис.1) отображают теоретический и практический рост популяции

Пунктирной линией изображён теоретический рост популяции. По графику видно, что численность популяции растёт безгранично.

Сплошная кривая отображает рост популяции в природе (практический). Точка A на графике соответствует начальному числу особей, точка D - тому, которое устанавливается в соответствии с ёмкостью среды и соответствует стабилизации. Точки B , C и D отображают критические численности популяции, изменяющие темп её роста. Из всего сказанного следует, что в популяции с определённого момента рождаемость и смертность, приток и отток особей начинают уравновешивать друг друга.

Характер данной кривой отображает основные законы роста всех видов популяций.

Безграничный рост численности популяции губителен для любого вида, так как приводит к подрыву его жизнеобеспечения.

Виды моделей развития популяций:

Волки загоняют лося

Сибирский шелкопряд

это некий новый объект, который отражает существенные особенности изучаемого объекта, процесса или явления.

Модели предметные (материальные) и информационные. Предметные воспроизводят геометрические, физические и др. свойства объектов в материальной форме, информационные – в знаковой или образной.

Виды моделей -

Система объектов -

совокупность взаимосвязанных объектов, которые называются элементами системы.

статистические (описывают состояние системы в определённый момент времени) и динамические (описывают процессы изменения и развития систем) модели.

Виды информационных моделей -

1) Построение алгоритма и его кодирование на одном из языков программирования; 2) Построение модели с помощью одного из приложений ( MS Excel, MS Access и др. )

Способы построения компьютерных моделей -

метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.

Моделирование -

Основные этапы разработки модели:

построение описательной модели ( выделяет существенные параметры объекта, а несущественными пренебрегает);
формализация модели (модель записывается с помощью формального языка с помощью формул, неравенств, уравнений, фиксируются соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств);
построение компьютерной модели (на языке программирования или с помощью приложений, например, MS Excel) ;
компьютерный эксперимент (в MS Excel – построение диаграммы или графика, сортировка данных и т.д.);
анализ полученных результатов и корректировка модели.

Из дома реальности легко забрести в лес математики, но лишь немногие способны вернуться обратно. Х. Штейхауз

Уточним описательные биологические модели развития популяций и проведём их формализацию, построим компьютерную модель, реализующую все 4 вышеприведённые биологические модели. Произведём визуализацию модели путём построения графиков и исследуем полученную модель.

Модель неограниченного роста

В этой модели численность популяции ежегодно увеличивается на определённый процент. Никакие абиотические (внешние) и биотические (внутренние) факторы влиять на численность популяции в этой модели не будут. Модель теоретическая.

где x n – численность популяции текущего года,

x n+1 – численность популяции следующего года

а – коэффициент роста (если рост 5%, то а = 1,05)

Модель ограниченного роста

В этой модели учитывается, что на численность популяции оказывает влияние состояние окружающей среды, наличие корма, перенаселённость и другие факторы

x n+1 = a * x n - b*x n 2 = ( a – b*x n )*x n ,

где b – коэффициент перенаселённости

а – коэффициент роста,

x n – численность популяции текущего года

x n+1 – численность популяции следующего года

гдеb– коэффициент перенаселённостиа – коэффициент роста,xn– численность популяции текущего годаxn+1– численность популяции следующего года

Модель ограниченного роста с отловом

В этой модели учитывается, что на численность популяций промысловых животных и рыб также оказывает влияние величина ежегодного отлова.

x n+1 = ( a - b*x n )* x n - c ,

где с – величина ежегодного отлова,

а – коэффициент роста,

b – коэффициент перенаселённости,

где x n – численность популяции текущего года,

x n+1 – численность популяции следующего года

Популяции обычно существуют не изолированно, а во взаимодействии с другими популяциями. Наиболее важным типом такого взаимодействия является взаимодействие между жертвами и хищниками (караси-щуки, зайцы-волки и т.д.). В этой модели количество жертв и хищников связано между собой.

x n+1 = ( a - b*x n )* x n - с – f * x n * y n ,

Количество встреч жертв и хищников прямо пропорционально произведению количеств жертв и хищников, а коэффициент f характеризует возможность гибели жертвы при встрече с хищником, x n – количество жертв, y n – количество хищников.

Повторим ранее изученный материал, который необходим при построении модели

Типы данных в MS Excel и их основные особенности -

текст, число, формула

адресация, допускающая автоматическую корректировку формулы при её перемещении и копировании. При этом относительные адреса ячеек, входящие в формулу, изменяются в соответствии с её перемещением относительно исходной ячейки.

Относительная адресация ячеек –

(А1, D23, A1 : F5, . )

адресация, запрещающая автоматическую корректировку ячеек с абсолютной адресацией при перемещении и копировании формулы. При этом абсолютные адреса ячеек, входящие в формулу, не изменяются при её перемещении относительно исходной ячейки.

Абсолютная адресация

Как сменить способ адресации ячеек?

нажать клавишу F4, установив курсор в формуле после адреса нужной ячейки.

Что происходит при изменении данных в ячейке, на которую ссылается формула?

автоматический перерасчёт всей таблицы, изменение данных в тех ячейках, которые связаны с данной ячейкой.

енности популяций (1 и 0,75)

Определить по графику, ч

К ость популяции при этом не изменялась (модель с отловом).

Разработка модели в MS Excel

Сегодня на уроке мы с Вами будем доступными нам способами создать биологические модели развития популяций. Для этого воспользуемся табличным процессором MS Excel .

(перейти в электронную книгу, выполнить задание в соответствии с инструкцией )

енности популяций (1 и 0,75)

Определить по графику, ч

К ость популяции при этом не изменялась (модель с отловом).

Графики изменения численности популяций

Рост численности одного из видов амбарного жука в пшенице при освоении новых территорий

енности популяций (1 и 0,75)

Определить по графику, ч

К ость популяции при этом не изменялась (модель с отловом).

Современные представления о динамике популяций, построение и работа с моделями развития популяций дают возможность предсказывать изменение численности отдельных видов, а также усиливать или ослаблять регуляторные связи в управлении их численностью. Обязательным условием для этого является глубокая изученность экологических связей конкретных популяций.

Как Вы думаете, люди каких профессий могут использовать подобные модели в своей профессиональной деятельности? Возможно ли применение биологических моделей развития популяций в повседневной жизни и народном хозяйстве?

егерь;

эколог;
лесник;
работники сельскогохозяйства (животноводство, растениеводство);
работники рыбодобывающейотрасли;
экологи и др.

Рыбе – вода, птице – воздух, зверю – лес, степь, горы, а человеку нужна Родина, и охранять природу – значит охранять Родину.

В последнее время человек всё больше и больше вмешивается в природные процессы. Исследуя модели развития популяций, можно сохранить видовое разнообразие растений и животных, чтобы не пришлось заносить их в Красную книгу.

Будущее человечества, жизнь наших детей, внуков и более отдалённых потомков целиком зависят от совместных усилий людей, населяющих Землю сегодня.

Академик А. Виноградов, геофизик

Читайте также: