Розробка та сценарій експериментів із новою моделлю швидкозростаючої кризи біоресурсів під контролем експертів
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2021-1-116-125Ключові слова:
hybrid systems, logical models with control, redefinition of equations by predicates, correction of the fish reproduction and growth model, scenario computational experiments, model justification, expert control, bifurcations in ecosystem models, гібридні системи, логічні моделі з керуванням, перевизначення рівнянь предикатми, коригування моделі розмноження і росту риб, сценарні обчислювальні експерименти, обґрунтування моделі, експертне управління, біфуркації в моделях екосистемАнотація
Анотація. Ця cтаття продовжує серію досліджень, присвячених аналізу нелінійної динаміки складних екологічних процесів за допомогою обчислювальних методів. У роботі розглядається побудова обчислювальної структури з використанням форм гібридного часу і логіки переоціненої поведінки рішень системи рівнянь для опису важливих нелінійних явищ при управлінні нестабільними біосистемами. Відмінність описаного підходу до побудови моделі полягає в тому, що обчислювальні експерименти на основі диференціальних рівнянь, сформованих згідно з правилами, імітують сценарії в динаміці керованих біоресурсів різного типу. Форма часу дозволяє діяти з огляду на дискретну складову траєкторії з метою опису змін, помітних ззовні експертам, за даними статистики моніторингу або за звітами рибного промислу. Обчислювальна структура логічно відповідає життєвому циклу великих морських риб. Для регулювання змін у моделі життєвого циклу використовуються безперервні характеристики. Новi моделі призначені описувати у сценаріях складно з'ясовані явища стрімкої деградації цінних біоресурсів за незначних похибок у регулюванні норми вилучення з ресурсів. Розроблені моделі показали, що традиційні методи експертного управління біоресурсами мають суттєві недоліки і проблеми. Експерти завищують обсяги запасів риби для їх промислового вилучення з популяції. Регулювання вилову риб за допомогою встановлення спеціальних квот не запобігає руйнуванню промислу. Описаний підхід можна застосовувати для прогнозування стрімких фаз екологічних вторгнень у водні системи.Посилання
1. Борисова Т.Ю., Переварюха А.Ю., Трофимова И.В. Проблемные аспекты моделирования популяционных процессов и критерии их согласования. Математичні машини і системи. 2017. № 1. С. 71–81.
2. Переварюха А.Ю. Качественно различные динамические режимы в новых моделях биологических процессов. Математичні машини і системи. 2013. № 2. С. 118–129.
3. Гутенева Г.И. Влияние волжского стока на естественное воспроизводство осетровых рыб. Рыбное хозяйство. 2015. № 3. С. 103–105.
4. Яцишин А.В., Переварюха А.Ю., Михайлов В.В. Разработка, верификация и сценарные эксперименты в агрегированной модели трофодинамики крупного водоема. Математичні машини і системи. 2019. № 2. С. 90–100.
5. Veshchev P.V., Guteneva G.I. Efficiency of natural reproduction of sturgeons in the Lower Volga under current conditions. Russian Journal of Ecology. 2012. Vol. 43, N 2. P. 142–147.
6. Ricker W. Stock and recruitment. J. Fisheries research board of Canada. 1954. N 11. P. 559–623.
7. Bobyrev A.E., Burmensky V.A., Kriksunov E.A., Medvinsky A.B. Long-period endogenous oscillations in fish population size: mathematical modeling. Biophysics. 2013. Vol. 58, N 2. P. 245–257.
8. Kriksunov E.A. Resource availability and its role in development of invasion processes. Biology Bulletin Reviews. 2011. Vol. 1, N 1. P. 57–65.
9. Nikitina A.V., Semenyakina A.A. Mathematical modeling of eutrophication processes in Azov sea on supercomputers. Computational Mathematics and Information Technologies. 2017. Vol. 1, N 1. P. 82–101.
10. Никитина А.В., Семенов И.С. Моделирование процессов эвтрофикации мелководного водоема. Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 4. С. 37–44.
11. Mikhailov V.V., Yu.S. Reshetnikov Model of fish population dynamics with calculation of individual growth rate and hydrological situation scenarios. Информационно-управляющие системы. 2018. № 4. С. 31–38.
12. Perevaryukha A.Y. Phenomenological computational model for the development of a population outbreak of insects with its bifurcational completion. Mathematical Models and Computer Simulations. 2018. Т. 10, N 4. С. 501–511.
13. Shepherd G.A. versatile new stock recruitment relationship for fisheries and the construction of sustainable yield curves. J. Cons. Int. Explor. Mer. 1982. Vol. 40, N 1. P. 67–75.
14. Ricker W.E. Two mechanisms that make it impossible to maintain peak period yields from stocks of Pacific salmon and other fishes. J. of the Fisheries Research Board of Canada. 1973. Vol. 30. P. 1275 – 1286.
15. Dubrovskaya V.A., Trofimova I.V. Model of dynamics of structured sub-populations of sturgeon fish in the Caspian Sea takes into account deviations in the rate of development of immature fish. Journal of the Belarusian State University. Biology. 2017. N 3. P. 76–86.
16. Переварюха А.Ю. Моделирование эффекта волнообразной кривой воспроизводства популяций рыб. Экологические системы и приборы. 2008. № 8. С. 41–44.
17. Гутенева Г.И. Эффективность естественного размножения и биологическая характеристика производителей персидского осетра Acipenser persicus Borodin в условиях зарегулированного стока Волги. Вестник Астраханского государственного технического университета. 2015. № 4. С. 15–20.
18. Розенберг Г.С. Уорд Клайд Олли и принцип агрегации особей. Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2020. Т. 29, № 3. С. 77–88.
19. Feigenbaum M. J. The transition to aperiodic behavior in turbulent system. Communications in Mathematical Physics. 1980. Vol. 77, N 1. P. 65–86.
20. Rose G.A. Does redistribution or local growth underpin rebuilding of Canada’s Northern cod? Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 2018. Vol. 75. P. 825–835.
21. Barrett R. Population dynamics of the Peruvian anchovy. Mathematical Modelling. 1985. Vol. 6, Iss. 6. P. 525–548.
22. Соловьева Т.Н. Модель сценария деградации каспийской севрюги с осциллирующей составляющей популяционной динамики. Информационно-управляющие системы. 2017. № 6 (91). С. 58–65.
23. Бобыpев А.Е., Буpменcкий В.А., Кpикcунов Е.А., Медвинcкий А.Б., Мельник М.М., Нуpиева Н.И., Pуcаков А.В. Анализ колебаний численности популяций промысловых рыб ПсковскоЧудского озера. Биофизика. 2012. Т. 57, № 1. С. 140–145.
113
26Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Математичні машини і системи
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
