Modeling of adaptive counteraction of the induced biotic environment during the invasive process

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Purpose is to develop a mathematical model for the analysis of a variant in the development of a population process with a non-trivially regulated confrontation between an invading species and a biotic environment. Relevance. The situation we are studying arises in invasive processes, but is a previously unexplored special variant of their development. The task of modeling is to describe the transition to a deep ν-shaped crisis after intensive growth. The model is based on examples of the adaptive dynamics of a bacterial colony and the suppression of mollusk populations, carriers of dangerous parasitic diseases, after targeted anti-epidemic introduction of their antagonists. Methods. In our work equations with a retarded argument in the range of parameter values that have a biological interpretation were studied. The model uses a logarithmic form of species regulation, taking into account the theoretically permissible capacity of the medium. In the equation we included the function of external influence with flexible threshold regulation relative to the current and previous population size. Results. It is shown that the proposed form of impact regulation leads to the formation of a stable adapted population after the crisis, which does not have a destructive impact on the habitat. With an increase in the reproductive potential of an invasive species, a deep crisis becomes critically dangerous. The form of the crisis passage depends on the reproductive potential, on the size of the initial group of individuals, and also on the time of activation of the adaptive counteraction from the environment. It is established that at a sufficient level of resistance, a non destructive equilibrium is established. Conclusion. The actual scenario of sudden depression of an actively spreading population with a large reproductive r-parameter, which is caused by the delayed activity of its natural antagonists, has been studied. The threshold form of biotic regulation is characteristic of insects, the abundance of which is regulated by competing species of parasitic hymenoptera. The variant of rapid phase change considered by us in the model is relevant as a description of one of the forms of developing the body’s immune response to the development of an acute infection with a significant delay. If the immune response is prematurely inhibited by the body itself, then the chronic focus of the disease persists. Examples of the dynamics of two real biological processes in experiments with biological suppression methods are given, which correspond to the invasion scenario obtained in the new model.

About the authors

A. Yu. Perevaryukha

St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of RAS

14-я лин. B.O., 39, Санкт-Петербург, 199178

References

  1. Kowarik I. Time lags in biological invasions with regard to the success and failure of alien species // In: Pysek P., Prach K., Rej’anek M., Wade M. (eds) Plant Invasions - General Aspects and Special Problems. Amsterdam: SPB Academic Publishing, 1995. P. 15-38.
  2. Arim M., Abades R. S., Neill P. E., Marquet P. A. Spread dynamics of invasive species // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2006. Vol. 103, no. 2. P. 374-378. doi: 10.1073/pnas.0504272102.
  3. Sakai A. K., Allendorf F. W., Holt J. S., Lodge D. M., Molofsky J., With K. A., Baughman S., Cabin R. J., Cohen J. E., Ellstrand N. C., McCauley D. E., O’Neil P., Parker I. M., Thompson J. N., Weller S. G. The population biology of invasive species // Annu. Rev. Ecol. Syst. 2001. Vol. 32. P. 305-332. doi: 10.1146/annurev.ecolsys.32.081501.114037.
  4. Bonser S. P. High reproductive efficiency as an adaptive strategy in competitive environments // Functional Ecology. 2013. Vol. 27, no. 4. P. 876-885. doi: 10.1111/1365-2435.12064.
  5. Gushing J. M. Volterra integrodifferential equations in population dynamics // In: Iannelli M. (ed) Mathematics of Biology. Vol. 80 of C.I.M.E. Summer Schools. Berlin, Heidelberg: Springer, 2010. P. 81-148. doi: 10.1007/978-3-642-11069-6_2.
  6. Hutchinson G. E. Circular causal systems in ecology // Ann. N. Y. Acad. Sci. 1948. Vol. 50, no. 4. P. 221-246. doi: 10.1111/j.1749-6632.1948.tb39854.x.
  7. Utida S. Population fluctuation, an experimental and theoretical approach // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. 1957. Vol. 22. P. 139-151. doi: 10.1101/SQB.1957.022.01.016.
  8. Wright E. M. A non-linear difference-differential equation // Journal fur die reine und angewandte ¨ Mathematik. 1955. Vol. 1955, no. 194. P. 66-87. doi: 10.1515/crll.1955.194.66.
  9. May R. M., Conway G. R., Hassell M. P., Southwood T. R. E. Time delays, density-dependence and single-species oscillations // J. Anim. Ecol. 1974. Vol. 43, no. 3. P. 747-770. doi: 10.2307/3535.
  10. Verhulst P.-F. Deuxieme memoire sur la loi d’accroissement de la population // Memoires del’Academie Royale des Sciences, des Lettres et des Beaux-Arts de Belgique. 1847. Vol. 20. P. 1-32.
  11. Peleg M., Corradini M. G., Normand M. D. The logistic (Verhulst) model for sigmoid microbial growth curves revisited // Food Research International. 2007. Vol. 40, no. 7. P. 808-818. doi: 10.1016/j.foodres.2007.01.012.
  12. Sales L. P., Hayward M. W., Loyola R. What do you mean by “niche”? Modern ecological theories are not coherent on rhetoric about the niche concept // Acta Oecologica. 2021. Vol. 110. P. 103701. doi: 10.1016/j.actao.2020.103701.
  13. Северцов А. С. Cоотношение фундаментальной и реализованной экологических ниш // Журнал общей биологии. 2012. T. 73, № 5. C. 323-333.
  14. Глызин Д. С., Кащенко С. А., Полстьянов А. С. Пространственно-неоднородные периодические решения уравнения Хатчинсона с распределенным насыщением // Моделирование и анализ информационных систем. 2011. Т. 18, № 1. C. 37-45.
  15. Юмагулов М. Г., Якшибаева Д. А. Операторный метод исследования малых автоколебаний в системах с последействием // Вестник Самарского государственного университета. Естественнонаучная серия. 2013. № 9/2(110). С. 37-42.
  16. Колесов А.Ю., Колесов Ю. С. Релаксационные колебания в математических моделях экологии // Тр. МИАН. 1993. T. 199. C. 3-124.
  17. Перцев Н. В., Логинов К. К., Топчий В. А. Анализ математической модели эпидемии, построенной на основе дифференциальных уравнений с запаздыванием // Сибирский журнал индустриальной математики. 2020. Т. 23, № 2. С. 119-132. doi: 10.33048/SIBJIM.2020.23.209.
  18. Данеев А. В., Лакеев А. В., Русанов В. А., Плеснёв П. А. O дифференциально-неавтономном представлении интегративной активности нейропопуляции билинейной моделью второго порядка с запаздыванием // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2021. Т. 23, № 2. С. 115-126. doi: 10.37313/1990-5378-2021-23-2-115-126.
  19. Smith J. M. Mathematical Ideas in Biology. Cambridge: Cambridge University Press, 1968. 168 p. doi: 10.1017/CBO9780511565144.
  20. Finley C., Oreskes N. Maximum sustained yield: a policy disguised as science // ICES Journal of Marine Science. 2013. Vol. 70, no. 2. P. 245-250. doi: 10.1093/icesjms/fss192.
  21. Кащенко И. С., Кащенко С. А. Динамика уравнения с двумя запаздываниями, моделирующего численность популяции // Известия вузов. ПНД. 2019. Т. 27, № 2. C. 21-38. doi: 10.18500/0869-6632-2019-27-2-21-38.
  22. Gopalsamy K., Liu P. Persistence and global stability in a population model // Journal of Mathematical Analysis and Applications. 1998. Vol. 224, no. 1. P. 59-80. doi: 10.1006/jmaa.1998.5984.
  23. Liu Y., Wei J. Bifurcation analysis in delayed Nicholson blowflies equation with delayed harvest // Nonlinear Dynamics. 2021. Vol. 105, no. 2. P. 1805-1819. doi: 10.1007/s11071-021-06651-5.
  24. Hale J. K., Waltman P. Persistence in infinite-dimensional systems // SIAM Journal on Mathematical Analysis. 1989. Vol. 20, no. 2. P. 388-395. doi: 10.1137/0520025.
  25. Колесов А.Ю., Мищенко Е. Ф., Розов Н. Х. Об одной модификации уравнения Хатчинсона // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2010. Т. 50, № 12. С. 2099-2112.
  26. Ердаков Л. Н., Савичев В. В., Чернышова О. Н. Kоличественная оценка популяционной цикличности у животных // Журнал общей биологии. 1990. Т. 51, № 5. С. 661-668.
  27. Ердаков Л. Н., Моролдоев И. В. Изменчивость многолетней цикличности в динамике численности красной полевки (Myodes Rutilus (Pallas, 1779) // Принципы экологии. 2017. № 4. С. 26-36. doi: 10.15393/j1.art.2017.7342.
  28. Whitfield J. Why cycling lemmings crash // Nature. 2000. doi: 10.1038/news000601-10.
  29. Переварюха А.Ю. Сценарии прохождения состояния «бутылочного горлышка» инвазиозным видом в новой модели динамики численности популяции // Известия вузов. ПНД. 2018. Т. 26, № 5. С. 63-80. doi: 10.18500/0869-6632-2018-26-5-63-80.
  30. Переварюха А.Ю. Переход от релаксационных колебаний к псевдопериодической траектории в новой модели динамики численности популяции // Известия вузов. ПНД. 2017. Т. 25, № 2. С. 51-62. doi: 10.18500/0869-6632-2017-25-2-51-62.
  31. Базыкин А. Д., Апонина Е. А. Модель экосистемы трех трофических уровней с учетом существования нижней критической плотности популяции продуцента // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 1981. Т. 4. С. 186-203.
  32. Розенберг Г. С. Уорд Клайд Олли и принцип агрегации особей // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2020. Т. 29, № 3. С. 77-88. doi: 10.24411/2073-1035- 2020-10335.
  33. Gause G. F. The Struggle for Existence. Baltimore: Williams and Wilkins, 1934. 163 p.
  34. Owren B., Zennaro M. Order barriers for continuous explicit Runge-Kutta methods // Mathematics of Computation. 1991. Vol. 56, no. 194. P. 645-661. doi: 10.2307/2008399.
  35. Розенберг Г. С. К истории модели логистического роста // Бюллетень Самарская Лука. 2006. № 18. С. 188-193.
  36. Buck J. C., Hechinger R. F., Wood A. C., Stewart T. E., Kuris A. M., Lafferty K. D. Host density increases parasite recruitment but decreases host risk in a snail-trematode system // Ecology. 2017. Vol. 98, no. 8. P. 2029-2038. doi: 10.1002/ecy.1905.
  37. Colledge S., Conolly J., Crema E., Shennan S. Neolithic population crash in northwest Europe associated with agricultural crisis // Quaternary Research. 2019. Vol. 92, no. 3. P. 686-707. doi: 10.1017/qua.2019.42.
  38. Maina G. M., Kinuthia J. M., Mutuku M. W., Mwangi I. N., Agola E. L., Kutima H. L., Mkoji G. M. Regulatory influence of Procambarusclarkii, Girad (Decapoda: Cambaridae) on schistosome transmitting snails in lotic habitats within the River Athi Basin, Kenya // International Journal of Marine Biology and Research. 2017. Vol. 2, no. 1. P. 1-7. doi: 10.15226/24754706/2/1/00113.
  39. Lenski R. E. Dynamics of interactions between bacteria and virulent bacteriophage // In: Marshall K. C. (ed) Advances in Microbial Ecology. Vol. 10 of Advances in Microbial Ecology. Boston, MA: Springer, 1988. P. 1-44. doi: 10.1007/978-1-4684-5409-3_1.
  40. Deer Habitat Carrying Capacity [Internet] // Forest and Wildlife Research Center Report. Mississippi State, MS: Mississippi State University, 2013. Available from: https://www.msudeer. msstate.edu/deer-habitat-carrying-capacity.php.
  41. Дубровская В. А., Переварюха А.Ю., Трофимова И. В. Модель динамики структурированных субпопуляций осетровых рыб Каспия с учетом отклонений в темпах развития молоди // Журнал Белорусского государственного университета. Биология. 2017. № 3. С. 76-86.
  42. Kuznetsov V. A., Knott G. D. Modeling tumor regrowth and immunotherapy // Mathematical and Computer Modelling. 2001. Vol. 33, no. 12-13. P. 1275-1287. doi: 10.1016/S0895-7177(00)00314-9.
  43. Mikhailov V. V., Perevaryukha A. Y., Reshetnikov Y. S. Model of fish population dynamics with calculation of individual growth rate and hydrological situation scenarios // Information and Control Systems. 2018. No. 4. P. 31-38. doi: 10.31799/1684-8853-2018-4-31-38.
  44. Graham A. L., Tate A. T. Host Defense: Are we immune by chance? // eLife. 2017. Vol. 6. P. e32783. doi: 10.7554/eLife.32783.
  45. Perevaryukha A. Y. A continuous model of three scenarios of the infection process with delayed immune response factors // Biophysics. 2021. Vol. 66, no. 2. P. 327-348. doi: 10.1134/S0006350921020160.
  46. Найхин А. Н., Лосев И. В. Роль консервативных и гипервариабельных иммунодоминантных эпитопов внутренних белков вирусов гриппа а в формировании цитотоксического Т-клеточного иммунного ответа // Вопросы вирусологии. 2015. Т. 60, № 1. С. 11-16.
  47. Переварюха А.Ю. Запаздывание в регуляции популяционной динамики - модель клеточного автомата // Динамические системы. 2017. Т. 7, № 2. С. 157-165.
  48. Никитина А. В., Леонтьев А. Л. Гидрофизическое моделирование Каспийского моря на основе модели переменной плотности // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2018. № 6(168). С. 12-19. doi: 10.14489/vkit.2018.06.pp.012-019.
  49. Шабунин А. В. SIRS-модель распространения инфекций с динамическим регулированием численности популяции: Исследование методом вероятностных клеточных автоматов // Известия вузов. ПНД. 2019. Т. 27, № 2. С. 5-20. doi: 10.18500/0869-6632-2019-27-2-5-20.
  50. Переварюха А.Ю. Моделирование осциллирующей популяционной динамики гидробионтов в системе «ресурс-потребитель» с помощью клеточных автоматов // Известия вузов. ПНД. 2020. Т. 28, № 1. С. 62-76. doi: 10.18500/0869-6632-2020-28-1-62-76.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies