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Logístico com Estocasticidade Ambiental

Podemos modelar a estocasticidade ambiental no modelo logístico discreto de duas formas: como uma variação aleatória na taxa de crescimento discreto (rd) assim como fizemos para o modelo exponencial; ou uma variação na capacidade suporte (K)

Variação no Crescimento discreto

Comparar logístico determinístico com logístico estocastico (ambos com rd que cause caos). Vamos partir da função do exercício anterior, copie o código para uma nova janela de edição e vamos alterar os cálculos no interior do for.

  rde=rnorm(1,mean=rd, sd=sqrt(varrd))

Interpretar as representações gráficas das seguintes combinações de parâmetros:

(No,rd,varrd,K,tmax)

(610,0.05,0.09,600,100)

(610,0.5,0.09,600,100)

(610,1,0.09,600,100)

(610,1.7,0.09,600,100)

(610,2,0.09,600,100)

(610,2.7,0.09,600,100)

Atrator

Construa gráficos com os atratores de alguns dos modelos gerados pela função acima, como fizemos no exercício anterior

Estocasticidade Ambiental (K)

No modelo anterior a variação no crescimento discreto pode ser traduzida como uma variação nas condições ambiental que afetam as taxas vitais da população momentaneamente. Um ano mais frio ou mais chuvoso por exemplo podem interferir na taxa reprodutiva ou na mortalidade. Essa variação estaria expressa no tempo subseqüente, dependendo da estratégia de vida da população. Uma outra forma de pensar nas variações ambientais é modelando a capacidade suporte. Um exemplo seria o aumento de recursos em anos atípicos, isso poderia fazer com que a população subisse além da sua capacidade suporte. Vamos portanto modelar essa variação aleatória associada à capacidade suporte. Nesse caso não vamos sugerir as modificações no código. A lógica é semelhante aos outros modelos com estocasticidade ambiental, basta apenas gerar um ruído em um K médio.