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一类含间隙分布时滞的种群增长模型的稳定性 总被引:4,自引:0,他引:4
本文首先利用间隙分布时滞函数来建立更为符合实际的种群增长模型,然后运用两种不同的方法,对其平衡位置的局部稳定性进行了全面的讨论,得出了局部渐近稳定的充分必要条件,在参数平面上划分出了稳定和不稳地的区域。 相似文献
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Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests
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《植物生态学报》2018,42(12):1131
生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。 相似文献
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气候是影响生物多样性和物种分布的一个重要因素, 近年来由于温室气体的大规模排放, 气候正在快速的发生变化, 对植物的分布影响巨大。研究采用山茶科山茶属尖萼红山茶(Camellia edithae Hance.)作为研究对象, 通过实地考察和网上查阅获取其分布数据, 从世界气候网站和兰州寒区旱区科学数据中心获取环境变量, 结合R语言、Erdas和ArcGIS等软件对其当前和将来(2070)的分布区进行模拟并得出置信度和计算其面积变化和质心变化。研究结果表明, AUC值均大于0.9, 属于非常好的预测, 影响其分布的主要因子是Bio01(年平均温度)、Bio04(温度季节变化)、Bio15(降水量变异系数)和Bio03(昼夜温差与年温差比值)。在四种二氧化碳排放情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0及RCP8.5)所进行的预测均表明尖萼红山茶的分布面积均有收缩, 且收缩面积随着碳排放程度的加剧而增加, 且最大收缩面积占总面积的80%。通过对该物种质心变化的预测中发现, 其总体呈现向北部迁移的趋势。通过本次的预测发现气候变化在未来可能对尖萼红山茶的生存威胁很大。 相似文献
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我国大型真菌资源丰富, 由于受气候变化和人类活动等的影响, 近年来很多物种受到不同程度的威胁, 亟待保护。红色名录评估是物种保护的第一步, 为有效保护我国大型真菌多样性, 2016年生态环境部和中国科学院联合启动中国大型真菌红色名录评估项目。合理的评估依赖于完善的物种地理分布、种群数量规模及其动态变化信息。大型真菌评估信息较少, 需要引入新的方法解决评估信息不足的问题。冬虫夏草(Ophiocordyceps sinensis)是一种重要的食药用菌, 具有较高的经济价值, 受到全世界的广泛关注, 评估信息相对充足, 此次被评为易危物种。利用物种分布模型对冬虫夏草未来分布区变化的预测在评估过程中发挥了重要作用。为了将物种分布模型分析方法引入大型真菌的受威胁等级评估, 本文以此前我们利用物种分布模型预测冬虫夏草的潜在分布区及其对气候变化响应的研究为例, 介绍了应用物种分布模型预测大型真菌的潜在分布区、未来气候变化情景下分布区变化趋势的方法和流程, 以及在应用中可能存在的问题和解决方案。通过本文的分析, 我们认为物种分布模型在大型真菌的红色名录评估和保护中具有重要的应用潜力, 值得推广应用。 相似文献
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肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome, HFRS)是一种啮齿动物传播的自然疫源性疾病, 危害严重, 已成为全球重要的公共卫生问题。本研究采用数理统计模型及小波分析方法, 对陕西省西安市鄠邑区1984-2016年HFRS的发生与鼠类、气候和经济因素的关系进行分析, 探讨气候和经济因素对HFRS发生的影响。小波分析结果表明, 该地区的HFRS暴发史可能分为两个时期, 推测每个时期具有不同的主要宿主, 在2002年褐家鼠(Rattus norvegicus)可能取代黑线姬鼠(Apodemus agrarius)成为HFRS疫源地的主要宿主。广义可加模型模拟结果表明, HFRS的发生与1984-2001年黑线姬鼠密度间存在极显著非线性效应(F2.06,9.02 = 102.415, P < 0.01), 两者间显现为正相关; 与2002-2016年的褐家鼠密度间呈正相关(F1.67,9.02 = 73.929, P < 0.01); HFRS主要宿主的这种变化可能与当地气候变化和经济发展有关: HFRS的发生与年平均温度存在极显著的非线性效应(F2.93,9.02 = 12.164, P < 0.01), 两者间呈负相关; 同样, HFRS的发生与上一年的国内生产总值(GDP)也存在显著非线性效应(F1.70,9.02 = 2.917, P < 0.05), 两者间也呈负相关。结构方程模型通过直接和间接的影响途径证明了这种转移机制, 发现温度对HFRS发生有显著的直接负向影响以及通过褐家鼠的间接正向影响; GDP对HFRS发生有直接的负向影响。本研究表明HFRS的发生与气候变化和经济发展相关, 两者均能影响HFRS的暴发, 该结论有助于今后更好地对HFRS疾病进行预防和控制。 相似文献
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大尺度估算森林生物量一直是人们关注的焦点,而构建林分水平的生物量模型是一种估算森林乔木层生物量的方法。本研究基于聚合法1、聚合法2、平差法、分解法构建红松人工林林分生物量模型,并对比分析4种可加性方法的预测精度,为黑龙江省红松人工林的生物量预测提供科学依据。各模型均使用权函数来消除各模型的异方差,并以留一交叉验证法(LOOCV)作为各模型的检验方法。结果表明: 平差法的整体预测能力略优于聚合法1、聚合法2和分解法,预测精度排序为平差法>聚合法1>聚合法2>分解法;分别对比不同林分断面积的预测能力时,4种可加性方法的预测精度不一致。当红松人工林的林分断面积分布于0~10或50~60 m2·hm-2区间时,建议采用分解法的参数估计值,而林分断面积分布于其他区间时,建议采用平差法的参数估计值。 相似文献