密度依赖性生长

2015-02-11 82 views 0 likes

我试图创建中的R图形显示利用给我一个例子是人口的承载能力：密度依赖性生长

install.packages("deSolve", dependencies = TRUE) 

clogistic <- function(times, y, parms){ 
n <- y[1] 
r <- parms[1] 
alpha <- parms [2] 
dN.dt <- r * n * (1 - alpha * n) 
return(list(c(dN.dt))) 
} 

prms <- c(r = 1, alpha = 0.01) 
init.N <- c(1) 
t.s <- seq(0.1, 10, by = 0.1) 
library(deSolve) 
out <- ode(y = init.N, times = t.s, clogistic, parms = prms) 

plot(out[,1], out[,2], type="l", xlab = "Time", ylab = "N", col = "blue", lwd = 2)

现在，我使用这个尝试和表演初始人口178人，15个时间步长增加21人。但是当我尝试改变公式时，它会在一个时间步后减少并下降，并在剩下的时间内保持底部。我试着改变init.N < - c（1）到c（178），它的确如此，但随后变得暗淡无光。我尝试将cms（r = 1，alpha = 0.01）改为（r = 21），同时改变初始人口变化，但没有增加，我错过了什么？了解R使得将是小东西，但我只是不停地失踪了任何帮助，将不胜感激

来源

2015-02-11 Rob O' Neill

跟进@ BondedDust的回答是：逻辑方程的更常见的形式在生态学中是'r * n *（1-n/K）'，其中'K'是承载能力（=只要r> 0，稳定平衡值，K> 0，n（0） > 0'）。这可能会使事情更容易理解。 – 2015-02-11 20:52:00

回答

这是一个集成差分方程：。

dN.dt <- r * n * (1 - alpha * n)

如果你想的渐近线n = 200然后将alpha设置为1/200，以便当n变为200时，变化率将变为零：

prms <- c(r = 1, alpha = .005) 
init.N <- 178 
t.s <- seq(0.1, 10, by = 0.1) 
library(deSolve) 
out <- ode(y = init.N, times = t.s, clogistic, parms = prms) 

plot(out[,1], out[,2], type="l", xlab = "Time", ylab = "N", col = "blue", lwd = 2)

enter image description here

随着178起始值，变化率将是负的当α大于一百七十八分之一时，将用α==一百七十八分之一FLATLINE，并且将物流当α少比1/178。

要转到从300到200，你会不断的α= 1/200，并在300开始：

prms <- c(r = 1, alpha = 1/200) 
init.N <- c(300) 
t.s <- seq(0.1, 10, by = 0.1) 
out <- ode(y = init.N, times = t.s, clogistic, parms = prms) 
plot(out[,1], out[,2], type="l", xlab = "Time", ylab = "N", col = "blue", lwd = 2)

enter image description here

来源

2015-02-11 20:32:57

密度依赖性生长

回答

相关问题