Как смоделировать поведение особей при помощи компьютерного моделирования? Почему ученым важно знать особенности реакций индивидуумов? Какие проблемы решает дискретный подход к анализу популяции? На эти и другие вопросы ответил кандидат биологических наук Егор Задереев.

Одна из главных задач экологии как науки — это предсказание изменения численности популяции во времени и пространстве: зачем мы изучаем окружающую среду и зачем мы изучаем динамику популяции? Для этой цели используются математические аппараты и моделирование, то есть предсказание с помощью математических моделей. В последние 30–40 лет стали широко использовать подход, основанный на моделировании индивидуальных особенностей организмов. В английском языке это звучит individual based modeling, а в переводе на русский — «дискретное моделирование популяционной динамики». То есть в чем его отличие от традиционного подхода, какие преимущества и что он позволяет сделать и чего добиться? Математический аппарат — это дифференциальные уравнения, непрерывные функции, которые описывают популяцию как рост либо биомассы (Б), либо численности (Н), и это непрерывная величина, то есть мы можем прирастить ее на бесконечно малую величину. При этом подходе все особи в популяции идентичны. Мы имеем популяцию В, и в ней все одинаковы. Есть предположение апологетов дискретного моделирования, что усредненное животное — это мертвое животное. Когда мы говорим про живую среду или эволюцию, мы оперируем единицей отбора «особь». Изменения происходят на уровне особи. Одна особь, более приспособленная, чем другая, выигрывает конкуренцию. Мутация происходит на уровне особи. Когда мы все это усредняем, мы забываем, что все особи гетерогенны, по-разному реагируют на изменения окружающей среды, и в этом может быть успешность стабильности экосистемы.
Подход к индивидуальному моделированию основан на том, что мы моделируем каждую конкретную особь. Если мы говорим про популяцию рачков или рыб или популяцию кроликов, то каждый кролик — это отдельный набор уравнений. Мы можем в любой момент времени сказать, что он весит В1, его возраст А1 и он находится в таком-то физиологическом состоянии. И мы знаем, что один кролик растет быстрее, а другой медленнее. И свойства популяции складываются как сумма всех биомасс, возрастов этих индивидуальных кроликов. Развитие дискретного подхода стало возможным, когда у нас появились достаточные компьютерные мощности.

Рекомендуем по этой теме:
6524
6 сайтов по эволюционной биологии
Реакции одного рачка на уровне модели на изменения самых разных параметров можно анализировать с помощью метода, который называется «анализ модельной чувствительности». Это довольно стандартный метод, когда мы варьируем десятки и даже сотни параметров. В чем проблема дискретного моделирования? У нас есть попытка имитировать или описать жизнь конкретного организма. Очевидно, что конкретный организм имеет достаточно много параметров: скорость роста, смертность, реакцию на изменение среды… И каждый из этих параметров мы можем изменять, то есть можем его варьировать. Когда этих факторов много, варианты расчетов растут до бесконечности, и нужно, используя разные алгоритмы, строить своеобразные модельные эксперименты, которые позволяют оценить, к какому из параметров популяция довольно чувствительна.