Introduzione al concetto di popolazione isolata e il modello esponenziale di Malthus.
Definiamo
Anche se queste definizioni possano sembrare restrittive, ricordiamo che sono facilmente riproducibili in laboratorio per alcune specie di organismi molto semplici (batteri, …), ma anche in alcuni casi in natura (in funzione della scala temporale e spaziale di analisi – breve periodi e “isole”).
Il modello di Malthus (esponenziale)
Ipotesi:
Modello
dN(t)/dt=λN(t)-μN(t) = ε N(t)
N(t) = numero (o densità) di individui al tempo t
λ = numero di nuovi nati nell’unità di tempo, per individuo
μ = frazione di individui che muore nell’unità di tempo
ε = λ – μ è detto parametro di Malthus o potenziale biologico della popolazione.
Soluzione
Assegnando anche la condizione iniziale N(0)=N0 l’evoluzione è perfettamente determinata dalla curva esponenziale
N(t) = N0eεt
Il modello di Malthus (esponenziale) implementato in SIMILE. In figura 1 il diagramma del modello e la sua rappresentazione nel simbolismo dei sistemi dinamici. In figura 2 il risultato della simulazione.
2. Introduzione alla modellistica
4. Il software di sistemi dinamici SIMILE
5. Introduzione agli errori numerici
6. Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie (ode)
7. Modularità
8. Errori nel processo di modellistica
9. Dinamica di popolazione isolata
11. Interazione tra popolazione
13. Introduzione ai modelli di catene alimentari
14. Modelli Suscettibili - Infetti - Rimossi (SIR)
15. Introduzione a modelli spazio/tempo
16. Modelli integrati di simulazione
17. Introduzione a modelli individual-based (IBM)
18. Un confronto tra individual-based model and community model
19. Un esempio di IBM: un modello energetico/decisionale del barbag...