Trajektorija vietiniam izoliuotos dugongų populiacijos išnykimui netoli Okinavos salos, Japonijoje

Deterministinis logistikos modelis

Šis populiacijos dinamikos modelis buvo pritaikytas norint atkurti pradinį Dugongo populiacijos dydį 1894 m. pagal 1894–1914 m. žvejybos statistiką:

$$ N_ {t + 1} = N_ {t} kairėje ({1 , + r {-} r , N_ {t} / K} dešinėje) – C_ {t}, $$

kur r yra vidinis gyventojų skaičiaus didėjimo greitis, Nt yra gyventojų skaičius metais t, K yra keliamoji galia ir Ct yra individų, pašalintų iš vandenų netoli Ryukyu salų, skaičius per metus t. Keliamoji galia (K) 1893 m. pakako išlaikyti pradinę to meto dugongų populiaciją (N1894 m). Vidinis gyventojų skaičiaus didėjimo tempas (r) buvo suteikta nuo 1 iki 5 % natūralių.

Apytikslis Bajeso skaičiavimas

Atlikome apytikslį Bajeso skaičiavimą (ABC)32 įvertinti individų skaičių 1979 m. remiantis priegaudos duomenimis 1979–2019 m., o 1997 m. individų skaičiaus apribojimas buvo 11, 2007 m. – trys, o 2019 m. beveik išnyko. Vaisingumą pažymėjome kaip fišgyvenamumas iki 1 metų amžiaus s0metinis išgyvenamumas po 1 metų amžiaus sbrandos amžius kaip amo fiziologinis ilgaamžiškumas kaip A. Darėme prielaidą, kad lyčių santykis gimus buvo vidutiniškai 1:1; amžius brandos metu am buvo aštuonerių metų33ir fiziologinį ilgaamžiškumą A buvo 73 metai6. Mes nepaisėme aplinkos stochastiškumo, nes per šį laikotarpį nebuvo užfiksuota masinių mirčių dėl infekcinių ligų ar išgyvenamumo ar mirtingumo pokyčių dėl aplinkos svyravimų. Mes taip pat ignoravome tankio poveikį, nes vietos keliamoji galia buvo pakankamai didesnė nei pradinis populiacijos dydis, o mūsų tikslas buvo ištirti populiacijos atsigavimo galimybę sumažėjus populiacijai naudojant populiacijos dinamikos modelį ir įvertinti natūralų prieaugio greitį per šį laikotarpį. laikotarpį. Išsami išnykimo rizika priklauso nuo amžiaus struktūros.

Pagal gyvenimo istorijos parametrus, išskyrus fiziologinį ilgaamžiškumą, sudarytą pagal (žr.33), metinė išgyvenimo tikimybė an a metų amžiaus asmuo yra s dėl a= 1, 2,…, 72; s0 dėl a= 0 ir 0 už a= 73; suaugusios, vyresnės nei 8 metų moters, reprodukcijos tikimybė yra 2f. Kadangi metų skaičius, per kurį populiacija išnyks arba atsigaus, priklauso nuo amžiaus sudėties, amžiui būdingo išgyvenamumo ir dauginimosi rodiklių, populiacijos augimo greitį gauname pagal didžiausią šios Leslie matricos savąją vertę: L= {Lij} (i = 1,… 73, j= 1,…, 73) kaip:

$$ L_ {i1} = s_ {0} f / 2 quad { text {for}} Quad i ge a_ {m}, L_ {i + 1, i} = s quad { text {for } } keturkampis i = 1, ltaškai, 72, keturkampis { tekstas {ir}} keturkampis L_ {ij} = 0 , { tekstas {kitaip}} {.} $$

Naudojome gyventojų skaičiaus augimo tempą λapibrėžiama maksimalia savąja verte Lkaip gyventojų skaičiaus augimo rodiklį.

Darėme prielaidą, kad 1979 m. kiekvieno individo lytis buvo atsitiktinai atrinkta pagal lyčių santykį 1: 1, o jo amžius buvo atsitiktinai atrinktas pagal stabilią amžiaus struktūrą, kurią suteikia Leslie matricos savasis vektorius, turintis didžiausią savąją reikšmę. Darėme prielaidą, kad asmenų skaičius 1 metų amžiaus per metus t+ 1, žymimas N1,t+1nustatomas pagal dvinarį skirstinį:

$$ Pr liko[ {N_{1,t + 1} = x} right] = left ({ begin {array} {* {20} c} {N_ {f}} \ x \ end {array}} right) left ({s_ {0} f} right) ^ Liko {x} [ {1 – left( {s_{0} f} right)} right]^ {{N_ {f} – x}}, $$

kur Nf reiškia suaugusių patelių skaičių per metus t. Darėme prielaidą, kad dvynių negimė. Darėme prielaidą, kad tikimybė, kad x amžiaus individas išgyvens kitais metais, yra s jei x= 1 arba s0, jei x= 0. Taip pat manėme, kad Ct priegauda žuvę asmenys buvo atsitiktinai atrinkti iš bet kurios lyties ir amžiaus, nes retai žinomas priegauda pagautų individų amžius. Kai kurių asmenų lyties nežinome.

Darėme prielaidą, kad yra tokie ankstesni paskirstymai N1997 m, f,ir s : N1979 m ( in ) U(11, 80), f ( in ) U(1/14, 1/6), jei populiacijoje buvo bent vienas suaugęs vyras, s0 ( in ) U(0,1, 0,85); ir s ( in ) U(0,8, 0,97), kur U (a, b) yra vienodas atsitiktinis dydis tarp air b. Šios tikimybės buvo pastovios kiekvienam modeliavimo bandymui nuo 1997 iki 2019 m. Mes pasirinkome parametrų rinkinį su populiacijos augimo greičiu (λ), gautu, kai didžiausia Leslie matricos savoji reikšmė buvo nuo 0,96 iki 1,01.

Atmetėme bandymus, kurie neatitiko šios suvestinės statistikos: N1997 m≥ 11 (intensyvi apklausa 1997 m.), Nt≥ 3 per 2004–2017 m. (stebėsena), ir N2019 m≤ 1 („vietinis išnykimas“). Gavome ankstesnius paskirstymus N1997 m, f, s0 , sir N2004 m , o iš > 130 000 ankstesnio pasiskirstymo bandymų, kai natūralus populiacijos augimo tempas λ buvo 96,1–98,8 %, 99,3 % buvo atmesti. 95 % iš 1000 patvirtintų bandymų, N1979 m svyravo nuo 14 iki 58. Jei λ> 98 proc. N1997 mbuvo ≤ 45 patvirtintų bandymų metu (Išplėstiniai duomenys 7 pav. Net jei visos mirtys dėl įplaukimo į krantą įvyko dėl antropogeninių veiksnių, tokių kaip dugongų paleidimas po priegaudos ar laivo smūgio, N1997 mpakeistas į <56, jei λ> 98%, su tik nedideliu poslinkiu aukštyn, tačiau teigiamas natūralus augimo greitis (arba λ> 1) vėl buvo labai mažai tikėtinas (0, 3%) tarp priimtų tyrimų.

Populiacijos gyvybingumo analizė, skirta įvertinti priegaudos poveikį išnykimo rizikai

Mes iš naujo įvertinome išnykimo riziką su priegauda ir be jos, naudodami 1000 parametrų rinkinių N1979 m , f, s0ir skurie patenkino suvestinę statistiką ABC ir stochastinį individualų modelį, pradedant nuo N1979 matitinkamiems parametrams. Kiekvienam parametrų rinkiniui buvo atlikta 100 bandymų pagal kiekvieną scenarijų, siekiant palyginti išnykimo riziką.

Parašykite komentarą

El. pašto adresas nebus skelbiamas.