Публикации

Общее описание модели динамики популяции песца острова Медный – ArcticFox

Авторы: Гольцман М.И., Сушко Е.Д.

Оценка и прогнозирование состояния видов, особенно находящихся под угрозой исчезновения, – одна из основных проблем природоохранной биологии. Современные критерии уязвимости устанавливаются в значительной степени эмпирически и базируются на экспертных оценках, которые плохо унифицированы. Это порождает большие трудности при сравнении состояния разных популяций и степени угроз. Чтобы проводить объективные оценки состояния популяций, выявлять наиболее сильные и актуальные угрозы, необходимо знать, какие демографические параметры наиболее валидны для мониторинга, как они связаны друг с другом и насколько чувствительны к средовым факторам. Какими характеристиками мы должны располагать, чтобы с достаточной надежностью и точностью говорить о том, к чему приведет изменение среды, размеров и/или внутренней структуры популяции? Насколько эти изменения должны быть велики, чтобы это существенно увеличило риск исчезновения популяции? Можно ли статистически оценить вероятности исчезновения конкретных реальных популяций при изменении условий существования и при различных воздействиях? Ответ на эти вопросы может дать только система прогнозирующего моделирования, встроенная в мониторинг состояния популяции и контролируемая им.

В рамках выполнения работ по гранту РФФИ по теме 15-29-02459 офи_м «Индивидуум-ориентированное моделирование в системе мониторинга охраняемых популяций» совместно со специалистами биологического факультета МГУ была разработана индивидуум-ориентированная (агент-ориентированная) модель ArcticFox популяционной динамики песца острова Медного (Командорские острова). Данная популяция занесена в 1 категорию Красной Книги РФ как находящаяся под угрозой исчезновения, древнейшая из сохранившихся на земле популяций псовых.

Модель разработана как инструмент, позволяющий определить влияние различных средовых воздействий (вспышка эпизоотии среди щенков, появление патогена, искусственная локальная подкормка, сокращение обилия пищевых ресурсов, и т.д.) на популяционную структуру и динамику основных популяционных характеристик. В модели имитируются основные процессы, в которых участвуют животные популяции, и которые оказывают ключевое воздействие на популяционные характеристики: вымирание песцов, образование пар песцов и их расселение на острове, рождение щенков. В процедурах имитации поведения песцов используются популяционные параметры, полученные в результате 19-летнего мониторинга этой популяции.

Модель ArcticFox разработана в среде AnyLogic и представляет собой автономное приложение, обладающее интерфейсом пользователя, который позволяет ему в процессе диалога управлять ходом компьютерного эксперимента. Приложение работает со своей информационной базой, считывая из нее исходные данные, необходимые для создания популяции агентов и среды их обитания, а также для имитации поведения агентов. Кроме того, из базы при необходимости могут считываться и значения управляющих параметров, изменяющихся в течение периода имитации. Результаты работы модели также сохраняются в базе для их дальнейших обработки и анализа. И исходные данные, и результаты моделирования хранятся в формате Excel-таблиц. 

Язык программирования Java, на котором написано это приложение, является объектно-ориентированным, поэтому основой архитектуры модели служит система Java-классов:

Главный класс обеспечивает ввод исходной информации; создание популяции агентов; установку стартового состояния системы, соответствующего базовому году имитации; отображение состояния популяции на экране; организацию диалога с пользователем; организацию процесса имитации на каждом шаге; а также сохранение на каждом шаге во внешнем файле результатов имитации.
• Класс участков территории острова Медный. Характеризуется уровнем обеспеченностью кормовыми ресурсами («кормностью»), наличием норы, относительной удаленностью от всех остальных участков.
• Класс нор, в которых могут обитать песцы. Характеризуется координатами расположения на карте-схеме территории о. Медный и номером участка; содержит коллекцию обитающих в норе в текущий момент времени песцов. Содержит метод, обеспечивающий сбор статистики по обитателям норы и построение соответствующего графика в течение всего периода имитации, а также демонстрацию состава семьи в каждый отдельный момент времени.
• Класс агентов-песцов. Характеристики: код (имя); год и место рождения (код натальной норы); пол; возраст; текущее место жительства (код норы); текущая социальная роль (в модели представлены следующие роли: размножающееся животное, помощник/помощница; член нерепродуктивной группы; периферийное животное; одиночка; щенок). Содержит коллекции песцов-родственников: родителей, партнера, братьев и сестер. Содержит методы, обеспечивающие имитацию основных элементов поведения песцов – их расселение, выбор партнера, рождение щенков.

Расселение и образование пар. Логика поведения зависит от пола агента:

Самки предпочитают натальную нору и близкие к ней (на расстоянии до 5 км). Если есть свободные норы и вакансии помощницы (в норе обитает мать или сестра самки), то с равной вероятностью самка или станет помощницей, или займет свободную нору. Если все занято, то с равной вероятностью она или останется на периферии участка, или будет блуждать.

Самцы предпочитают норы на расстоянии от 5 до 7 км от натальной, редко дальше. Если все занято, то с равной вероятностью самец или останется на периферии участка, или будет блуждать.

Взрослые песцы (и самки, и самцы) предпочитают оставаться в своих норах и не вступают в партнерские отношения с теми, с кем выросли в одной норе. Кроме того, песцы, если есть выбор, занимают норы на участках с наибольшей кормностью.

Размножение. 

Для имеющей партнера агента-самки вероятностным образом, в зависимости от ее возраста, определяется наличие щенков. Если ей выпало наличие щенков, то также вероятностным образом определяется размер выводка. Тогда в модели создается столько новых агентов-щенков, сколько их должно быть в выводке, а пол каждого такого агента определяется вероятностным образом, причем вероятность рождения самки возрастает с увеличением кормности участка, на котором расположена нора.

Для максимально точной имитации в модели процессов, происходящих в реальной действительности, одинаково важно и корректное воспроизведение стартового состояния моделируемой системы, и правдоподобная имитация поведения агентов, и правильная организация взаимодействия агентов между собой.

В модели ArcticFox при установке стартового состояния исключен элемент случайности. Исходные данные содержат полное описание каждого жившего в базовом году песца, включая указание на все его родственные связи. И популяция агентов при запуске модели создается в строгом соответствии с этими описаниями. Вероятностные процессы в модели появляются на следующих шагах имитации (шаг в модели соответствует одному году в реальной жизни) и связаны они с порядком вымирания агентов-песцов, что влияет на расселение оставшихся. Так, если у выжившего агента старше двух лет были щенки на этом участке, то агент остается на нем. Если же щенков у агента не было, то он пополняет коллекцию свободных агентов, которые могут поменять место жительства. А кроме того, случайности подвержены репродуктивные процессы – выбор размножающихся пар, размер выводка для каждой такой пары, а также пол каждого нового агента-щенка.

На рисунке 1 представлен экран-заставка модели, открывающаяся при ее запуске. 

ArcticFox1.jpg

Рис. 1. Заставка модели ArcticFox

На рисунке 2 представлена обобщенная блок-схема работы модели. В блоке 5 начинается цикл по всем участкам, который включает блоки 6–10. В блоке 6 начинается цикл по всем агентам-песцам, обитающим на выбранном участке, который включает блоки 7–9.

ArcticFox2.jpg

Рис. 2. Блок-схема работы модели ArcticFox 

Интерфейс модели, представленный на рисунке 3, отражает результаты ее работы на каждом шаге. Слева – прогнозируемая схема распределения участков и нор песцов на рассматриваемой части острова Медный в текущем году (базовым являлся 2008 год). Синими кружками отмечены репродуктивные норы. Размер кружка пропорционален размерам семьи. При наведении курсора на какую-либо нору, кружок окрашивается в желтый цвет и в верхней центральной части экрана появляются все данные о составе занимающей эту нору семьи песцов. В нижней центральной и правой частях экрана основные демографические параметры популяции в данном году, в том числе, возрастно-половая структура популяции песцов.

В правой верхней части экрана поле управляемых параметров. Управляемыми параметрами, которые пользователь может изменять в ходе работы модели, являются кормность участков и показатели смертности. Если же пользователю нужно обеспечить заранее заданную динамику изменения параметров, то он может установить режим считывания этих данных из базы на каждом шаге, установив соответствующий флажок.

Нижние две кнопки позволяют получить прогноз на заданное число лет.

ArcticFox3.jpg

Рис. 3. Главное рабочее окно модели ArcticFox. Стартовое состояние.


Модель была откалибрована на реальных данных о состоянии популяции песцов с 2008 по 2012 год. В настоящее время силами ученых-биологов МГУ на модели проводятся многочисленные эксперименты по варьированию исходных данных и управляющих параметров для исследования популяционной динамики при различных сценариях изменений внешней среды.

На рисунке 4 представлены результаты работы модели через 10 шагов после старта. Видны изменения в общей численности и структуре популяции, а также в расселении песцов, произошедшие за этот период, что отражено в диаграммах и в возрастно-половой пирамиде популяции. 

ArcticFox4.jpg

Рис. 4. Главное рабочее окно модели ArcticFox. Результат прогнозирования на 10 лет.


Возврат к списку