?

Log in

No account? Create an account

Cencini et al., 2012
covtoc
basil_yakimov
Cencini M., Pigolotti S., Muñoz M.A., 2012. What Ecological Factors Shape Species-Area Curves in Neutral Models? // PLoS ONE. 7: e38232.
Авторы задались вопросом выяснить влияние плотности заселения пространства в нейтральных решеточных моделях на параметры SAR. Базовой моделью здесь служит хорошо изученная многовидовая модель избирателя (MVM) с размножением в ближайшие ячейки. Если позволить в каждой ячейке обитать нескольким особям, то получается Stepping Stone Model (SSM), широко применяемая в популяционной генетике. Ее дополнительными параметрами служат число особей на ячейку M и вероятность μ размножения в соседнюю ячейку, в противном случае родитель умершей особи выбирается из обитателей той же ячейки. В этой модели плотность заселения пространства выше, чем в MVM. Другой эффект наблюдается в модели многовидового контактного процесса (MCP). Здесь дополнительными параметрами служат скорость гибели δ и рождения β. В этой модели смертность не является мерилом времени: особи гибнут и размножаются в произвольном порядке. Если попытка вселения происходит в занятую ячейку, то ничего не происходит. Таким образом, MCP допускает наличие незанятых ячеек и позволяет моделировать ненасыщенное по сравнению с MVM пространство. Для MCP ключевым параметром является отношение γ=β/δ. В пределе γ→∞ MCP становится эквивалентной MVM.
При сравнении наклонов z SAR в MVM и SSM при одинаковой скорости видообразования ν выявлено, что наклоны в SSM меньше наклонов в  MVM. При этом зависимость наклонов от скорости видообразования подчиняется ранее выявленной для MVM логарифмической зависимости. При сравнении MVM с MCP авторы пришли к довольно странному выводу, что в MCP нет степенного участка. Тут дело в том, что для этой модели при построении SAR они почему-то предпочли использовать не обычное усреднение по ячейкам одного размера, а взвешенное на число занятых ячеек, что и привело в нелинейностям на начальных масштабах.
Подробный анализ SAR для SSM показал, что для этой модели определяющим параметром является произведение параметров Mμ. При Mμ << 1 наклон SAR в SSM приближается к таковому в MVM. При росте Mμ наклон SAR сигмоидально снижается с выходом на плато.
Снижение наклона SAR в SSM авторы считают признаком того, что SSM является хорошим вариантом для моделирования микроорганизмов, для которых как раз характерны пологие SAR. Мне такой вывод представляется немного странным ввиду наличия непрерывного ряда размеров. Скорее тут дело в выборе масштаба и расстояниях распространения.
Из технических деталей отмечу, что для SSM авторы прикрутили генеалогический алгоритм обратного моделирования для получения стационарного состояния в бесконечном ландшафте.
Особенностями SAR для этих моделей можно было бы заняться с применением мультифрактального анализа, тем более что у меня в диссертации контактный процесс уже был опробован, но почему-то не очень интересно…