Учёные давно пытаются создать
математическую модель, с помощью которой можно предсказать нерегулярные
колебания обилия планктона и других водных обитателей в конкретных экосистемах.
Оказывается, это невероятно сложно, так как в расчёты таких моделей приходится
закладывать параметры, которые не поддаются вычислению. Исследователи из Института
теоретической и экспериментальной биофизики РАН решили эту задачу без сложных формул
с неизвестными, опираясь на метод анализа данных временных рядов, полученных в
результате мониторинга озёр Белоруссии. Результаты работы опубликованы в сборнике «Advanced Mathematical Methods in
Biosciences and Applications».
Планктон
– это очень маленькие организмы, живущие в поверхностном слое воды и не
способные сопротивляться течению. Ироничная аллегория «офисный планктон»
появилась в современном языке благодаря
их незавидным качествам – беспомощности и зависимости от окружающего мира. Но
подлинный, водный планктон играет куда более важную роль в природе, чем кажется
на первый взгляд. Он является ключевым звеном практически всех процессов и взаимодействий
в водной среде. Он служит базой в пищевой цепочке рыб, водных животных и даже
птиц, живущих вблизи водоёмов. И если его численность начинает меняться, в воде
тут же нарушается устоявшийся баланс. Учёным важна предсказуемость динамики роста
популяции планктона. Для науки это серьезный шаг к пониманию процессов, которые
характеризуются нерегулярными изменениями. В бытовом приложении это позволит
строить прогнозы, например, относительно
интенсивности цветения, а также объёма вылова рыбы в конкретных водоёмах.
Попытки
создания математических моделей, с помощью которых можно было бы предсказывать
изменение численности мельчайших водных организмов, учёные предпринимают на
протяжении почти сотни лет. Но все модели
имеют существенный недостаток: содержат не измеряемые или плохо измеряемые
параметры. К примеру, схема
взаимодействий в океане близ побережья Америки представлена в виде множества пересекающихся
стрелок. Каждая из этих стрелок предполагает еще ряд параметров. Как правило,
все они сводятся к тому, что кто-то кого-то ест, или все едят друг друга. Если
закладывать в формулу все эти множественные взаимосвязи, рассчитать предсказуемость
динамики численности конкретных популяций станет очень сложно, равно как и применить
созданные модели к конкретной экосистеме на практике.
Главный
научный сотрудник лаборатории биофизики возбудимых сред Института экспериментальной и теоретической
биофизики РАН Александр Медвинский отказался от попыток создания сложных формул на основе
расчётов взаимодействий организмов в водной среде и предложил совершенно новый
подход, позволяющий просчитать динамику численности популяций с опорой на
данные мониторингов.
Комментирует
автор проекта Александр Медвинский: «У нас есть большой опыт взаимодействия с
белорусскими коллегами, которые с начала
50-х годов прошлого века ведут скрупулезный мониторинг Нарочанских озёр.
Они предоставили нам график изменений
различных параметров в этих озерах в разные временные периоды. Мы написали
уравнение, в котором неизмеряемые зависимости представили не в виде формул, а в
виде графика изменений во времени. Например, зафиксированная в результате
мониторинга скорость роста фитопланктона без воздействия со стороны
зоопланктона, или изменения в воде содержания фосфора, азота, температуры и
прочих факторов. Потом сравнили полученные временные ряды и посмотрели,
насколько они связаны, какие из этих факторов важны. В результате мы получили теоретические
оценки численности колебаний фитопланктона
и затем сравнили их с колебаниями тех факторов, которые измеряются в
процессе мониторинга, таких как температура и колебания концентраций биогенных
элементов (например, азота и фосфора). То есть параметры просчитать невозможно,
а временные ряды – да. Каждый ряд несет в себе воздействие всех факторов. Можно не заморачиваться, какие это были воздействия».
Источник: Alexander B. Medvinsky Recurrence
as a Basis for the Assessment of Predictability of the Irregular Population
Dynamics Advanced Mathematical Methods in Biosciences and Applications pp
131-145 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-15715-9_6
Материал подготовила: Наталья Быкова
Пресс-служба ИТЭБ РАН, iteb-press@yandex.ru
На фото: Заведующий Лабораторией биофизики возбудимых сред
д.ф.-м.н., проф. Александр Берельевич Медвинский .