예를 사용하여 설명하는 Lotka-Volterra 규칙

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자연의 생명체는 종종 혼돈의 모습을 보이기도 하지만 일정한 원칙을 따릅니다. Lotka-Volterra 규칙이 이에 대한 좋은 예입니다. 그들은 특정 먹이 사냥꾼과 그의 먹이의 인구 크기의 진화를 설명하기 위해 설정되었습니다. 그러나 이러한 규칙은 제한된 범위에서만 유효합니다.

사냥 중인 여우 - Lotka-Volterra 규칙은 포식자-피식자 관계의 역학을 설명합니다.
사냥 중인 여우 - Lotka-Volterra 규칙은 포식자-피식자 관계의 역학을 설명합니다.

Lotka-Volterra 규칙의 발명가

1920년대 중반, 서로 다른 분야의 두 과학자가 독립적으로 역학 동물의 왕국에서 포식자와 먹이의 관계. 오스트리아계 미국인 화학자이자 보험계리사인 Alfred J. Lotka와 이탈리아 수학자이자 물리학자인 Vito Volterra는 수학에서 발견한 것과 동일한 규칙에 직면했습니다. 방정식 공식화. 세 가지 Lotka-Volterra 규칙의 이름을 따서 명명되었습니다.

여우와 토끼의 예를 사용한 포식자-먹이의 관계

언뜻 보기에 Lotka-Volterra 규칙은 복잡해 보입니다. 그러나 그들은 동물 세계의 예를 통해 잘 설명할 수 있습니다.

  • 첫 번째 Lotka-Volterra 규칙은 인구 크기(즉, 모든 개인의 총 일정한 장소에 있는 종의 수) 주기적으로 일정한 조건에서 포식자와 먹이 달라지다. 최대 포식자 수는 시간 지연이 있는 최대 먹이 동물 수를 따릅니다.
  • 여우(포식자)와 토끼(먹이)가 있는 숲이 우거진 지역을 예로 들어 보겠습니다. 산토끼는 매우 빠르게 번식한다는 것은 잘 알려져 있습니다. 따라서 그들의 개체군은 관찰 초기에 급격히 증가합니다. 그 결과 여우는 먹을 것이 많고 식량 공급이 늘었기 때문에 번식도 잘 된다. 그러나 여우의 수가 증가할수록 토끼의 수는 다시 감소합니다. 이것은 차례로 여우를 기분이 나쁘게 만듭니다. 그들은 덜 먹고 죽고 번식력이 좋지 않습니다. 따라서 토끼 개체수가 회복되고 주기가 다시 시작됩니다.
  • 또한 이 규칙의 두 번째 부분에서 시간 요소가 있습니다. 어린 여우는 토끼보다 자라는 데 더 오래 걸리고 잠시 후에만 사냥을 갑니다. 따라서 포식자 개체군은 토끼 개체군보다 늦게 최대치에 도달합니다.
  • 포식자 - 먹이 관계 - 예

    거의 모든 학생들이 용어를 ...

  • 두 번째 Lotka-Volterra 규칙은 이러한 발견을 기반으로 합니다. 내용: 프레임워크 조건이 변경되지 않은 상태로 유지되면 포식자와 먹이 개체군의 평균 크기는 장기간에 걸쳐 일정한 평균값 주위에서 변동합니다. 따라서 여우와 산토끼를 몇 년 동안 세어 보면 평균 개체군은 매년 거의 비슷할 것입니다.
  • 그러나 환경 독소와 같은 외부 영향으로 인해 여우와 토끼의 상당 부분이 죽게되면 어떻게됩니까? 세 번째 규칙에 따르면 먹잇감 개체군은 항상 포식자 개체군보다 빨리 회복됩니다. 한편, 토끼는 여우보다 번식이 빠르다는 장점이 있습니다. 반면에 그들은 여우처럼 고갈 된 식량 공급으로 고통받지 않습니다.

모든 것이 이론에 불과합니까? - 규칙의 한계

그러나 이러한 규칙은 특정 조건에서만 적용되며 실제로 유익한 가치는 제한적입니다.

  • 일반적으로 Lotka-Volterra 규칙은 격리된 것으로 간주되는 포식자-피식자 집단에서만 유효한 이론적 모델을 설정한다는 점에 유의해야 합니다.
  • 그러나 야생에서 포식자-피식자 관계는 훨씬 더 복잡합니다. 대부분의 경우 포식자는 한 가지 유형의 먹이만을 사냥하지 않으며 그 대가로 먹이는 여러 포식자를 갖게 됩니다. 여우는 또한 새, 생쥐 및 기타 동물을 사냥하고 토끼는 여우, 맹금 및 기타 포식자의 먹이가 됩니다.
  • 또한 인구 규모는 다른 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 개체군의 모든 여우는 토끼에게 없는 치명적인 질병에 걸리거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. Lotka-Volterra 규칙은 더 이상 적용되지 않습니다.

그래도 규칙은 실용적이다 생태학 적어도 인구 규모의 발전에 유용한 추정치를 제공하기 때문에 가치가 있습니다.

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