Предсказанье для планктона

24.12.2019



Учёные давно пытаются создать математическую модель, с помощью которой можно предсказать нерегулярные колебания обилия планктона и других водных обитателей в конкретных экосистемах. Оказывается, это невероятно сложно, так как в расчёты таких моделей приходится закладывать параметры, которые не поддаются вычислению. Исследователи из Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН решили эту задачу без сложных формул с неизвестными, опираясь на метод анализа данных временных рядов, полученных в результате мониторинга озёр Белоруссии. Результаты работы опубликованы в сборнике «Advanced Mathematical Methods in Biosciences and Applications».

Планктон – это очень маленькие организмы, живущие в поверхностном слое воды и не способные сопротивляться течению. Ироничная аллегория «офисный планктон» появилась в современном языке благодаря их незавидным качествам – беспомощности и зависимости от окружающего мира. Но подлинный, водный планктон играет куда более важную роль в природе, чем кажется на первый взгляд. Он является ключевым звеном практически всех процессов и взаимодействий в водной среде. Он служит базой в пищевой цепочке рыб, водных животных и даже птиц, живущих вблизи водоёмов. И если его численность начинает меняться, в воде тут же нарушается устоявшийся баланс. Учёным важна предсказуемость динамики роста популяции планктона. Для науки это серьезный шаг к пониманию процессов, которые характеризуются нерегулярными изменениями. В бытовом приложении это позволит строить прогнозы, например, относительно интенсивности цветения, а также объёма вылова рыбы в конкретных водоёмах.

Попытки создания математических моделей, с помощью которых можно было бы предсказывать изменение численности мельчайших водных организмов, учёные предпринимают на протяжении почти сотни лет. Но все модели имеют существенный недостаток: содержат не измеряемые или плохо измеряемые параметры. К примеру, схема взаимодействий в океане близ побережья Америки представлена в виде множества пересекающихся стрелок. Каждая из этих стрелок предполагает еще ряд параметров. Как правило, все они сводятся к тому, что кто-то кого-то ест, или все едят друг друга. Если закладывать в формулу все эти множественные взаимосвязи, рассчитать предсказуемость динамики численности конкретных популяций станет очень сложно, равно как и применить созданные модели к конкретной экосистеме на практике.

Главный научный сотрудник лаборатории биофизики возбудимых сред Института экспериментальной и теоретической биофизики РАН Александр Медвинский отказался от попыток создания сложных формул на основе расчётов взаимодействий организмов в водной среде и предложил совершенно новый подход, позволяющий просчитать динамику численности популяций с опорой на данные мониторингов.

Комментирует автор проекта Александр Медвинский: «У нас есть большой опыт взаимодействия с белорусскими коллегами, которые с начала 50-х годов прошлого века ведут скрупулезный мониторинг Нарочанских озёр. Они предоставили нам график изменений различных параметров в этих озерах в разные временные периоды. Мы написали уравнение, в котором неизмеряемые зависимости представили не в виде формул, а в виде графика изменений во времени. Например, зафиксированная в результате мониторинга скорость роста фитопланктона без воздействия со стороны зоопланктона, или изменения в воде содержания фосфора, азота, температуры и прочих факторов. Потом сравнили полученные временные ряды и посмотрели, насколько они связаны, какие из этих факторов важны. В результате мы получили теоретические оценки численности колебаний фитопланктона и затем сравнили их с колебаниями тех факторов, которые измеряются в процессе мониторинга, таких как температура и колебания концентраций биогенных элементов (например, азота и фосфора). То есть параметры просчитать невозможно, а временные ряды – да. Каждый ряд несет в себе воздействие всех факторов. Можно не заморачиваться, какие это были воздействия».

Источник: Alexander B. Medvinsky Recurrence as a Basis for the Assessment of Predictability of the Irregular Population Dynamics Advanced Mathematical Methods in Biosciences and Applications pp 131-145 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-15715-9_6


Материал подготовила: Наталья Быкова

Пресс-служба ИТЭБ РАН, iteb-press@yandex.ru

 


 

(png, 444 Kб)

На фото: Заведующий Лабораторией биофизики возбудимых сред д.ф.-м.н., проф. Александр Берельевич Медвинский .

 

 

 

 

 

Подразделы

Объявления

©РАН 2020