Centre for African Ecology, School of Animal, Plant and Environmental Sciences, University of the Witwatersrand, Wits 2050, South Africa.
J Anim Ecol. 2011 Jul;80(4):731-41. doi: 10.1111/j.1365-2656.2011.01820.x. Epub 2011 Feb 24.
迫切需要能够可靠地预测环境条件变化响应,并诊断空间和时间上丰度变化原因的种群模型。在这篇“方法”文章中,概述了如何以启发式的方式修改标准种群模型以适应环境变化。这种方法基于将种群与食物网背景下的生理模型概念联系起来,并以控制资源选择的基本行为为基础。使用种群生物量作为货币,可以在精细的时间尺度上考虑季节性变化,从而考虑种群变化。即使没有干扰竞争,资源的季节性减少也会产生密度反馈。
所描述的示例包括:(i)用于耦合消费者-资源动态的 Lotka-Volterra 方程的生理模型修改,适应资源质量和可用性的季节性变化,以及资源依赖性死亡率和附加捕食作用,(ii)基于种群丰度获得的栖息地适宜性的空间变化,考虑资源异质性和消费者选择,使用经验数据,(iii)通过生命史阶段对资源缺乏的敏感性变化来适应种群结构,影响对振荡动态的敏感性,以及(iv)扩展密度依赖方程以适应各种降低种群增长率低于其潜力的生物量损失,包括生殖输出减少。提供了支持的计算代码和参数值。
生理种群模型的基本特征包括:(i)使年内动态能够得到适当表示的生物量货币,(ii)区分降低种群增长率低于其潜力的各种过程,(iii)交互种群的结构一致性,以及(iv)适应空间和时间环境变化的能力。生物量动态为行为、种群和食物网生态学提供了一个通用货币。
生理生物量损失核算为预测和解释气候转变和人类对栖息地的改造对种群的影响提供了一个更有利于概念框架,而不是标准建模方法。