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exercicios:exe_lvpp [2012/05/21 13:52] – [Porque PV?] adalardoexercicios:exe_lvpp [2024/01/09 18:18] (atual) – edição externa 127.0.0.1
Linha 7: Linha 7:
 Essas equações são relativamente simples: Essas equações são relativamente simples:
  
-  * variação do presa (vítima): $$ dV/dt = bV - aPV $$ +  * variação do presa (vítima): $$ \frac{dV}{dt= bV - aPV $$ 
-  * variação do predador: $$ dP/dt = eaPV -sP $$+  * variação do predador: $$ \frac{dP}{dt= eaPV -sP $$
  
 <box 70% red | Exercício 1: Interpretando os parâmetros > <box 70% red | Exercício 1: Interpretando os parâmetros >
   *O que significam os parâmetros da equação?   *O que significam os parâmetros da equação?
-  *Supondo que as predadores e presas estejam sendo medidos na mesma unidade de biomassa, existe alguma restrição insuperável para o parâmetro? 
-  *E se eles estiverem sendo medidos em números de indivíduos? Porque? 
   *Seguindo a lógica dessas equações, qual sua solução com uma única espécie que cresce exponencialmente mas eventualmente se canibaliza? Você já viu essa equação?   *Seguindo a lógica dessas equações, qual sua solução com uma única espécie que cresce exponencialmente mas eventualmente se canibaliza? Você já viu essa equação?
 </box>  </box> 
Linha 19: Linha 17:
 Para começar, baixe e carregue as funções que utilizaremos nesse roteiro {{:exercicios:predadorpizza.r|}} ((funções criadas pelo monitor Fernando //Pizza// Rossine)) Para começar, baixe e carregue as funções que utilizaremos nesse roteiro {{:exercicios:predadorpizza.r|}} ((funções criadas pelo monitor Fernando //Pizza// Rossine))
  
-Uma breve inspeção de cada uma das duas equações nos revela que, ignorando o termo com PV, elas são independentes, e simplificam para modelos exponenciais: decrescimento exponencial para a presa e crescimento exponencial para o predador.+Uma breve inspeção de cada uma das duas equações nos revela que, ignorando o termo com PV, elas são independentes, e simplificam para modelos exponenciais: crescimento exponencial para a presa e decrescimento exponencial para o predador.
  
 Toda a interação das espécies em questão (no caso a predação) está então representada nesse termo. Que tipo de pressuposto leva a essa forma de interação? Toda a interação das espécies em questão (no caso a predação) está então representada nesse termo. Que tipo de pressuposto leva a essa forma de interação?
Linha 26: Linha 24:
  
 <code> <code>
 +source("predadorpizza.r")
 +
 randomwalk(25,1000,50) randomwalk(25,1000,50)
 </code> </code>
Linha 121: Linha 121:
 </code> </code>
  
-<box 70% red | Exercício 3: Interpretando o gráfico>+<box 70% red | Exercício 2: Interpretando o gráfico>
  
    *O que representa cada ponto nesse plano?    *O que representa cada ponto nesse plano?
Linha 128: Linha 128:
    *Qual a importância do ponto de encontro delas?    *Qual a importância do ponto de encontro delas?
    *Cada uma delas divide o plano em duas partes. Que comportamento caracteriza cada uma dessas partes?    *Cada uma delas divide o plano em duas partes. Que comportamento caracteriza cada uma dessas partes?
 +   
 </box> </box>
-====== Uma consideração (problemática)o modelo em tempo discreto ======+====== Variações do Modelo: tempo discreto ======
  
-No roteiro sobre competição vocês entraram em contato com o conceito de campo de direções de uma equação diferencial. Esse campo consiste de vetores que indicam a "direção" na qual a população está "andando" (se a quantidade de presas e predadores está aumentando ou diminuindo), e portanto é sempre tangente às trajetórias. A função orbitang permite que você plote uma órbita de um sistema Lotka-Volterra em pontos temporalmente equidistantes (se os pontos estão próximosé porque a transição nessa parte da órbita é mais lenta) os vetores que representam o campo de direção da equação. Testemos!+No roteiro sobre competição vocês entraram em contato com o conceito de campo de direções de uma equação diferencial. Esse campo consiste de vetores que indicam a "direção" na qual a população está "caminhando" (se a quantidade de presas e predadores está aumentando ou diminuindo), e portanto é sempre tangente às trajetórias. A função orbitang permite que você plote uma órbita de um sistema Lotka-Volterra em pontos temporalmente equidistantes. Nesse caso, se os pontos estão próximos é porque a transição nessa parte da órbita é mais lenta. Testemos!
  
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Linha 141: Linha 142:
 Brinque um pouco com os valores iniciais, parâmetros e o número de vetores plotados. Brinque um pouco com os valores iniciais, parâmetros e o número de vetores plotados.
  
-**Note como eles sempre apontam para fora da órbita**, não importa qual seja ela. Num modelo contínuo, como o que estamos integrando, os passos que a população dá (aumentos e decrescimentos populacionais) são infinitesimais, mas se fossemos resolver a equação discreta correspondente (nascimentos e mortes ocorrendo em momentos separados, e não continuamente), cada passada que a população desse na direção do campo da equação a levaria para uma outra órbita.+**Note como eles sempre apontam para fora da órbita**, não importa qual seja ela. Num modelo contínuo, como o que estamos integrando, os passos que a população dá (aumentos e decrescimentos populacionais) são infinitesimais, mas se fossemos resolver a equação discreta correspondente (nascimentos e mortes ocorrendo sincronicamente, e não continuamente), cada passada que a população desse na direção do campo da equação a levaria para uma outra órbita.
  
-Que efeito você acha que isso teria sobre a população? Felizmente temos um script para isso também!+Que efeito você acha que isso teria sobre a população? Felizmente temos uma função no R para simular isso também!
  
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Linha 149: Linha 150:
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-Essa seção existe exclusivamente para que você possa apreciar a beleza desse gráfico. A função LVdiscreto pode receber outras equações diferenciais (que modelem duas populações), como a de MacArthur e Rosenzveig que aparecerá mais para frente (no geral o ponto fixo vai aparecer em algum lugar estranho para outras equações... ignore-o)! +A idéia de variação contínua e de variação discreta são extremos de um contínuo, algumas populações sendo bem representados por um tipo de modelo, outras pelo outro. Estamos assumindo um pressuposto razoavelmente irreal, no entanto: a passada do predador e da presa ocorrem ao mesmo tempo nesse modelo! É como se a estação reprodutiva do predador estivesse perfeitamente superimposta à da presa! Isso faz sentido? Mas podemos contemplar a possibilidade de as estações reprodutivas serem disjuntas adicionando o argumento assincrono=TRUE à função!
- +
-A idéia de variação contínua e de variação discreta são extremos de um contínuo (HA!), algumas populações sendo bem representados por um tipo de modelo, outras pelo outro. Estamos assumindo um pressuposto razoavelmente irreal, no entanto: a passada do predador e da presa ocorrem ao mesmo tempo nesse modelo! É como se a estação reprodutiva do predador estivesse perfeitamente superimposta à da presa! Isso faz sentido? Não sei! Mas podemos contemplar a possibilidade de as estações reprodutivas serem disjuntas adicionando o argumento assincrono=TRUE à função!+
  
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Linha 157: Linha 156:
 </code> </code>
  
-<box 70% red | Exercício 4: Problemática porque?> +<box 70% red | Exercício 3: Problemática porque?> 
- +   Utilizando as funções dadas, simule sistemas predador-presa com mesmas características compare ambos com modelo contínuo.  
-   *Qual o prospecto das populações que seguem uma dinâmica de Lotka-Volterra discreta sincrônica? +   Quais problemas podem ser apontados em relação interpretação biológica desses modelos?
-   *Como você qualificaria comportamento da órbita assincrônica correspondente? +
-   *No que isso altera o prospecto final? +
-   *Porque essas considerações são problemáticas para teoria apresentada?+
 </box> </box>
  
-====== Outra consideração (problemática): flutuações estocásticas ======+====== Modificações do Modelo: flutuações estocásticas ======
  
 Seria ingênuo supor que populações vivas sigam modelos determinísticos de comportamento. Muitas variáveis ambientais afetam a performance dos seres em questão. Quando se deseja incorporar os efeitos de uma variável ambiental distintamente cíclica, como a temperatura, muitas vezes se lança mão de alguma função periódica como um seno ou cosseno. Seria ingênuo supor que populações vivas sigam modelos determinísticos de comportamento. Muitas variáveis ambientais afetam a performance dos seres em questão. Quando se deseja incorporar os efeitos de uma variável ambiental distintamente cíclica, como a temperatura, muitas vezes se lança mão de alguma função periódica como um seno ou cosseno.
Linha 195: Linha 191:
 </code> </code>
  
-geramos uma nova função de ruído, basta plotar de novo e verificar! Esse ruído foi incorporado à equação de predação através da função LVruido. Rodemos!+geramos uma nova trajetória do ruído, basta plotar de novo e verificar! Esse ruído foi incorporado à equação de predação através da função LVruido. Rodemos!
  
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Linha 213: Linha 209:
 Essa seção levanta uma problemática semelhante à da anterior. Essa seção levanta uma problemática semelhante à da anterior.
  
-<box 70% red | Exercício 5: Sobre Quasi-períodos >+<box 70% red | Exercício 4: Sobre Quasi-períodos >
  
   *Mudando o número de picos, alteramos a frequência dos disturbios. Como muda o comportamento das trajetórias com diferentes frequências?   *Mudando o número de picos, alteramos a frequência dos disturbios. Como muda o comportamento das trajetórias com diferentes frequências?
 </box> </box>
 ====== Rosenzweig-MacArthur Model ====== ====== Rosenzweig-MacArthur Model ======
-O modelo de R&M inserem dois novos componentes na equação de Lotka-Volterra. Primeiro eles modelam que a presa, sem a presença do predador, seria autolimitada por um componente densidade dependente (p.ex:recurso limitante). Adicionalmente, nesse modelo, o predador apresenta uma saturação no consumo per capito com o aumento da densidade da presa. Ou seja, com o aumento da quantidade de presa o predador aumenta o seu consumo por presa até um certo limite onde o aumento de presa não causa mais aumento de consumo per capitamente (p.ex. saciar apetite).+O modelo de R&M inserem dois novos componentes na equação de Lotka-Volterra. Primeiro eles modelam que a presa, sem a presença do predador, seria autolimitada por um componente densidade dependente (p.ex:recurso limitante). Adicionalmente, nesse modelo, o predador apresenta uma saturação no consumo per capito com o aumento da densidade da presa. Neste caso, a resposta funcional é incluída de acordo com a função de Michaelis-Menten. Ou seja, com o aumento da quantidade de presa o predador aumenta o seu consumo por presa até um certo limite onde o aumento de presa não causa mais aumento de consumo per capitamente (p.ex. saciar apetite).
 Vamos primeiro escrever a função para o Modelo R&M onde: Vamos primeiro escrever a função para o Modelo R&M onde:
  
-  * presa(Vítima): $${dV}/{dt}= bV(1-\alpha V)- w V/{D+V}P $$ +  * presa(Vítima): $$\frac{dV}{dt}= bV(1-\alpha V)- w \frac{V}{D+V}P $$ 
-  * predador: $$ {dP}/{dt} = ew V/{D+V}P -sP $$ +  * predador: $$ \frac{dP}{dt} = ew \frac{V}{D+V}P -sP $$ 
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Linha 268: Linha 264:
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-<box 70% red | Exercício 6: Interpretando o gráfico, o retorno >+<box 70% red | Exercício 5: Interpretando o gráfico, o retorno >
  
   * Interprete o gráfico que acabou de fazer    * Interprete o gráfico que acabou de fazer 
   * Aumente a capacidade suporte da presa para diferentes valores e veja como o sistema se comporta.   * Aumente a capacidade suporte da presa para diferentes valores e veja como o sistema se comporta.
-  * Para os diferentes comportamentos do sistema, teste a função LVdiscreto. Os problemas foram resolvidos ou pelo menos mitigados?+  * Para diferentes combinações de parâmetros (e.g. variando capacidade de suporte da presa) teste a função LVdiscreto. Os problemas foram resolvidos ou pelo menos mitigados?
 </box> </box>
exercicios/exe_lvpp.1337608357.txt.gz · Última modificação: 2024/01/09 18:17 (edição externa)
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