Optimal control of a homogeneous population under natural selection


如何引用文章

全文:

详细

The study examines the impact of equilibrium harvesting with an optimal withdrawal rate on the dynamics and evolution of a population with non-overlapping generations, which is described by the Verhulst model with genetically determined parameters. It has been analytically shown that in a state providing the maximum level of seizure, the genetic composition value remains the same as in a population without withdrawal, while the equilibrium population size reduces by half. The type of genetic equilibrium may also shift.

全文:

Оптимизация промысла, являясь ключевой задачей математической биологии, не теряет актуальности. Под оптимальной понимается такая доля изъятия из популяции, которая обеспечивает стабильный максимальный равновесный уровень промыслового изъятия при условии невырождения популяции [1, 3], что в теории позволяет балансировать между экономической выгодой и сохранением биоресурсов. Актуальность проблемы возрастает  из-за того, что антропогенное воздействие затрагивает жизнедеятельность большинства природных популяций и ставит под угрозу их существование; здесь можно отметить как видоизменение и фрагментацию среды обитания, так и переэксплуатацию отдельных популяций. Это требует уточнения прогнозов динамики популяций [5, 7]. Современные методы включают машинное обучение и анализ больших данных для управления промыслом [например, 8-9], однако такие методы более ориентированы на внешние проявления изменения динамики численности популяций и сообществ, но не стремятся выявить внутрипопуляционные процессы, являющиеся причиной этих изменений.

В частности, многие наблюдения подтверждают очевидное предположение, что селективный промысел, меняя условия отбора, приводит к трансформации поведенческих характеристик особей, снижению качества потомства и изменению  генофонда популяций [6, 10]. Влияние неселективного промысла на генетический состав популяции не столь очевидно. Данная работа направлена на развитие и дополнение результатов исследований, посвященных анализу эволюционных изменений в однородной популяции, вызванных неселективным оптимальным промыслом [2, 4].

Рассмотрено влияние промысла с постоянной долей изъятия (u) на динамику численности и генетического состава популяции с неперекрывающимися поколениями, подверженной действию плотностно-зависимого естественного отбора:

 

где n – это номер поколения,   - средняя приспособленность популяции в n-м поколении, xn – численность n-ого поколения, измеряемая в относительных единицах; qn – частота аллеля A в n-м поколении, wAA(n), wAa(n), waa(n) – приспособленности генотипов AA, Aa и aa соответственно в n-м поколении; приспособленность зависит от численности популяции линейно:.  Тогда каждый генотип характеризует его ресурсный (Kij>0) и мальтузианский (Rij>0) параметры.

Отметим, что в случае равенства приспособленностей всех генотипов:  модель (1) представляет собой дискретный аналог модели Ферхюльста:.  Корректность данной модели (≥ 0) сохраняется при выполнении следующих условий a  [3]. Таким образом, это накладывает на параметры и начальные условия модели (1) следующие ограничения: Rij < 3 и .

Величина изъятия («урожай») в n-м поколении составляет . В соответствии с концепцией оптимального промысла необходимо определить уровень изъятия из популяции, который обеспечивает стабильный максимальный равновесный промысловый «урожай» при условии невырождения популяции. Система (1) имеет три равновесных решения: два мономорфных ({q=0, x=x1} и {q = 1, x = x2}) и одно полиморфное {q = q3, x = x3}. Из первого уравнения системы (1) можно выразить долю изъятия u:  и получить выражение, определяющее объем изъятия в виде: .

Для того чтобы промысел с постоянной долей изъятия был оптимальным, необходимо выполнение условия: , следовательно, . Далее были определены значения численности и оптимальные доли изъятия в каждом нетривиальном равновесии системы (1), а также проанализированы условия их устойчивости.

Оказалось, что стационарные значения частот аллелей в состояниях, обеспечивающих максимальный уровень изъятия, остаются такими же, как и в случае, когда промысел отсутствует, а равновесные значения численности уменьшаются в два раза. Кроме того, аналитически показано, что при оптимальном изъятии, соответствующем отдельному равновесию, данная неподвижная точка всегда имеет одно собственное значение, не превосходящее единицы по модулю. Второе определяется взаимным расположением приспособленности гетерозиготы и гомозигот при соответствующем данному равновесию уровне численности xi. Мономорфная стационарная точка оказывается устойчивой, если в данном промысловом равновесии приспособленность соответствующей гомозиготы больше приспособленности гетерозиготы; а полиморфное равновесие оказывается устойчивым, если приспособленность гетерозиготы больше приспособленностей обеих гомозигот при соответствующем промысловом равновесном значении численности популяции. С этим связано проявление эффекта смены типа генетического равновесия в результате неизбирательного промысла (пример на рис. 1). Так полиморфная популяция в результате промысла может утратить своё генетическое разнообразие, а мономорфная, наоборот, сохранить. 

Отметим, что каждая из найденных долей изъятия uij является оптимальной только для соответствующего ей равновесия. Для других неподвижных точек данный уровень изъятия является произвольным. В результате динамика численности популяции стабилизируется на равновесном уровне, если система оказывается в области притяжения этого равновесия. Поскольку для других двух неподвижных точек системы (1) текущий уровень изъятия в общем случае не удовлетворяет условиям оптимальности при попадании в их область притяжения, динамика численности популяции может продолжить флуктуировать, поскольку одно из собственных чисел текущего равновесия системы (1) может превосходить единицу по модулю. Поэтому вариация начальных условий может менять как результат эволюции промысловой популяции, так и её динамический режим.

×

作者简介

O.L. Zhdanova

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

编辑信件的主要联系方式.
Email: axanka@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0002-3090-986X
俄罗斯联邦, ул. Радио 5, г. Владивосток, 690041

E. Kolbina

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

Email: pavlova@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0001-9565-5605
俄罗斯联邦

E. Frisman

Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН

Email: frisman@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1629-2610
俄罗斯联邦, ул. Шолом-Алейхема 4, г. Биробиджан, 679016

参考

  1. Abakumov A.I. Upravlenie i optimizatsiya v modelyakh ekspluatiruemykh populyatsii (Management and optimization in models of exploited populations). Vladivostok: Dal’nauka Publ., 1993. 250 p. (In Russ.).
  2. Zhadanova O.L., Kolbina E.A., Frisman E.Y. Impact of harvesting on genetic diversity and dynamic behavior of Mendelian-limited population. Doklady Akademii nauk, 2007, vol. 412, no. 4, pp. 564–567. (In Russ.). EDN: IAAKOH.
  3. Skaletskaya E.I., Frisman E.Ya., Shapiro A.P. Discrete models of population dynamics and fishery optimization. Moscow: Nauka Publ., 1979. 320 p. (In Russ.).
  4. Frisman E.Y., Zhdanova O.L., Kolbina E.A. Effect of harvesting on the genetic diversity and dynamic behavior of a limited mendelian population. Genetika, 2010, vol. 46, no. 2, pp. 272–281. (In Russ.). EDN: LOIXZD.
  5. Abakumov A.I., Il’in O.I., Ivanko N.S. Game problems of harvesting in a biological community. Automation and Remote Control, 2016, vol. 77, no. 4, pp. 697–707. doi: 10.1134/S0005117916040135.
  6. Birkeland C., Dayton P.K. The importance in fishery management of leaving the big ones. Trends in Ecology & Evolution, 2005, vol. 20, pp. 356–358.
  7. Costello C., Ovando D., Clavelle T., Strauss C.K., Hilborn R., Melnychuk M.C., Leland A. Global fishery prospects under contrasting management regimes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2016, vol. 113, no. 18, pp. 5125–5129. doi: 10.1073/pnas.1520420113.
  8. Dunn D.C., Maxwell S.M., Boustany A.M., Halpin P.N. Dynamic ocean management increases the efficiency and efficacy of fisheries management. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2016, vol. 113, no. 3, pp. 668–673. doi: 10.1073/pnas.1513626113.
  9. Dunn N., Curnick D. Using historical fisheries data to predict tuna distribution within the British Indian Ocean Territory Marine Protected Area, and implications for its management. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 2019, vol. 29, no. 12, pp. 2057–2070. doi: 10.1002/aqc.3055.
  10. Fenberg P.B., Roy K. Ecological and evolutionary consequences of size-selective harvesting: how much do we know? Molecular Ecology, 2008, vol. 17, pp. 209–220. doi: 10.1111/j.1365-294x.2007.03522.x.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Zhdanova O., Kolbina E.A., Frisman E.Y., 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».