Modèle de population exemple

in Uncategorized, by vipvs

Les modèles de dynamique de population peuvent également aider à prédire les réponses des populations aux changements environnementaux, tels que le changement climatique mondial. On prédit que le changement climatique mondial influencera négativement la glace de mer arctique, ce qui pourrait affecter la dynamique de la population et la persistance des espèces qui dépendent des environnements de glace de mer. Par exemple, les ours polaires dépendent de la glace de mer arctique pour l`alimentation et l`élevage. En intégrant les données sur le terrain, les modèles de changement climatique et les modèles démographiques, Hunter et coll. (2010) ont prédit que la population d`ours polaires dans le sud de la mer de Beaufort connerait un déclin drastique en raison d`une réduction de l`étendue de la glace de mer d`ici la fin du 21e Siècle. Comme indiqué précédemment, le manuel de la BLM demande l`utilisation du modèle de population de WinEquus pour la planification de la zone de gestion du troupeau (HMA) qui implique des interventions de gestion. Des lignes directrices pour l`utilisation de WinEquus ont été élaborées et résumées par BLM pour le personnel du Wild Horse et du programme Burro dans un document intitulé «Comment utiliser et interpréter le programme de modélisation de la population WinEquus» (BLM, communication par courriel, 17 février 2012). Le document propose des instructions pas à pas pour spécifier des paramètres et des scénarios de gestion alternatifs, exécuter le modèle et afficher ou enregistrer des résultats. Gross (2000) a développé un modèle à base individuelle pour simuler la dynamique des populations de chevaux en liberté et la diversité génétique et pour évaluer l`efficacité des stratégies de gestion alternatives.

Le modèle a fonctionné sur une étape annuelle de temps, 2 a suivi chaque animal de la naissance à la mort, et a été paramétrisé avec (qui est, basé sur) les données démographiques du troupeau de montagne de Pryor. Le sexe, l`âge, l`état de reproduction et la constitution génétique de chaque animal ont été explicitement pris en considération, et des processus tels que l`élevage, le recrutement, la contraception et l`enlèvement ont été simulés. La diversité génétique a été modélisée en simulant l`hérédité mendelienne à 10 loci indépendants. Les stratégies de gestion mises en œuvre comprenaient les absorptions, les traitements contraceptifs ou les deux. Les stratégies de gestion ont été «simulées par l`application de règles fondées sur la taille actuelle de la population, l`objectif de population post-traitement, le sexe et l`âge des animaux à traiter, le nombre minimal de chevaux dans chaque classe de sexe/âge qui n`étaient pas affectés par le traitement, et pour les déménagements, la durée depuis un enlèvement antérieur» (Gross, 2000, p. 321). Le modèle de sortie comprenait le nombre d`animaux par sexe et classes d`âge, l`âge et le sexe des animaux enlevés, l`âge des animaux donnés un traitement contraceptif, et les mesures de la diversité génétique pour chaque année de simulation. Gross a conclu que les stratégies de gestion fondées sur le prélèvement et le contrôle de la fertilité étaient les plus efficaces pour atteindre les objectifs de gestion, mais préconisaient des stratégies qui reposent moins sur le retrait et plus sur le contrôle de la fertilité; Il a également souligné l`importance des actions de gestion pour retarder l`âge à la première reproduction et augmenter la durée de production pour réduire la croissance démographique. Le modèle a été quelque peu unique en ce qu`il a suivi des animaux individuels tout au long de leur vie et simulé la reproduction et la diversité génétique. Zhang, Z.

2000. Modèles mathématiques de gestion de la faune par contraception. Modélisation écologique 132:105-113. Le Comité considère les modèles de population comme des outils qui peuvent être utiles mais qui ne sont jamais parfaits. L`utilité des informations obtenues à partir de la modélisation de la population est directement liée à la fiabilité des données qui sont utilisées pour assigner des valeurs à des paramètres dans un modèle et dépend de la façon dont la structure du modèle reflète l`histoire de la vie de l`étude organismes et si et dans quelle mesure les facteurs déterministes et stochastiques et les mesures de gestion qui affectent la population étudiée sont pris en compte.

 

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