Порог вымирания — это термин, используемый в биологии сохранения, чтобы объяснить точку, в которой вид , популяция или метапопуляция испытывает резкое изменение плотности или численности из-за важного параметра, такого как потеря среды обитания. Именно при этом критическом значении вид, популяция или метапопуляция вымрут , [ 1] хотя это может занять много времени для видов, находящихся чуть ниже критического значения, явление, известное как долг вымирания . [2]
Пороги вымирания важны для биологов, занимающихся охраной природы, при изучении видов в контексте популяции или метапопуляции, поскольку скорость колонизации должна быть выше скорости вымирания, в противном случае весь вид вымрет, как только достигнет порога. [3]
Пороги вымирания реализуются при ряде обстоятельств, и смысл их моделирования заключается в определении условий, которые приводят популяцию к вымиранию. [4] Моделирование порогов вымирания может объяснить связь между порогом вымирания и потерей среды обитания и фрагментацией среды обитания . [5]
Модели метапопуляционного типа используются для прогнозирования порогов вымирания. Классическая метапопуляционная модель — это модель Левина, которая является моделью динамики метапопуляции, созданной Ричардом Левином в 1960-х годах. Она использовалась для оценки занятости участков в большой сети участков. Эта модель была расширена в 1980-х годах Расселом Ланде , чтобы включить занятость среды обитания. [1] Эта математическая модель используется для вывода значений вымирания и важных плотностей популяции. Эти математические модели в основном используются для изучения порогов вымирания из-за сложности понимания процессов вымирания с помощью эмпирических методов и отсутствия в настоящее время исследований по этой теме. [6] При определении порога вымирания можно использовать два типа моделей: детерминированные и стохастические модели метапопуляции.
Детерминированные модели метапопуляции предполагают, что существует бесконечное количество участков среды обитания, и предсказывают, что метапопуляция вымрет только в том случае, если не будет достигнуто пороговое значение. [1]
dp/dt = chp (1-p)-ep
Где p = занятые участки, e = скорость вымирания, c = скорость колонизации и h = площадь среды обитания.
Вид сохранится только если h> δ
где δ=e/c
δ = параметр вида, или насколько успешно вид колонизирует участок. [1]
Стохастические модели метапопуляции учитывают стохастичность, которая является недетерминированным или случайным процессом в природе. При таком подходе метапопуляция может быть выше порогового значения, если определено, что маловероятно, что она вымрет в течение определенного периода времени. [1]
Сложная природа этих моделей может привести к появлению небольшой метапопуляции, которая считается находящейся выше детерминированного порога вымирания, но в действительности имеет высокий риск вымирания. [1]
При использовании моделей метапопуляционного типа для прогнозирования порогов вымирания существует ряд факторов, которые могут повлиять на результаты модели. Во-первых, включение более сложных моделей вместо того, чтобы полагаться исключительно на модель Левина, дает другую динамику. Например, в статье, опубликованной в 2004 году, Отсо Оваскайнен и Илкка Хански объяснили на эмпирическом примере, что когда такие факторы, как эффект Олли или эффект спасения, были включены в моделирование порога вымирания, произошли неожиданные вымирания большого количества видов. Более сложная модель дала другие результаты, и в практике биологии сохранения это может добавить больше путаницы в усилия по спасению вида от порога вымирания. Переходная динамика, которая является эффектом на порог вымирания из-за нестабильности либо метапопуляции, либо условий окружающей среды, также играет большую роль в результатах моделирования. Ландшафты, которые недавно пережили потерю среды обитания и фрагментацию, могут быть менее способны поддерживать метапопуляцию, чем считалось ранее без учета переходной динамики. Наконец, стохастичность окружающей среды, которая может быть пространственно коррелирована, может привести к усилению региональных стохастических колебаний и, следовательно, значительно повлиять на риск вымирания. [1]