ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИПМех РАН |
||
Ознакомить отечественных исследователей с современным инструментом сравнительной демографии растений и животных.
The new paradigm of population research means formulating traditional and innovative topics of population theory in terms of a matrix model for the dynamics of the population under study with a discrete (age, stage, or other kind) structure, studying the relevant properties of this model, interpreting them in biological terms and obtaining objective quantitative characteristics. Available knowledge of the species biology and the mode of population monitoring predetermine the life cycle graph of organisms, which, in turn, generates (in accordance with a standard rule of matrix theory) the pattern of the population projection matrix (PMP), the core of the matrix model, thus predestinating its further properties. The calibration of the PMP according to empirical data gives quantitative definiteness to its elements, the population vital rates, whereby the needed properties and quantitative indicators of the population can be obtained by the appropriate methods of matrix algebra. The survey gives an overview of a wide range of problems studied within the framework of the new paradigm, and of the broad abilities the matrix population models possess to solve those problems. The task and methodological difficulties of assessing the population viability based on long-term monitoring data are considered in most detail. Noted are some current directions in the development and application of the mathematical apparatus of matrix population models.
Публикация обзора в Журнале общей биологии.
Профессор Д.О. Логофет – один из ведущих специалистов в области математического моделирования экологических процессов, признанный на международном уровне, член редколлегий Журнала общей биологии и международного журнала Ecological Modelling, приглашенный редактор виртуального спецвыпуска этого журнала, посвященного теории и практике применения матричных моделей в популяционной биологии. Н.Г. Уланова – ведущий специалист России в области лесоведения, фитоценологии и популяционной биологии. Она провела фундаментальные исследования структурно-функциональной организации и механизмов сукцессий растительности после естественных и антропогенных нарушений хвойных лесов, ею детально изучена биология доминантов растительности вырубок таежных лесов: Calamagrostis arundinacea, C. epigeios, C. canescens, Chamerion angustifolium, Juncus effusus, Rubus idaeus, Populus tremula, Betula pendula и B. pubescens. Уникальность многолетних мониторинговых исследований структуры популяций во многом предопределила и уникальность моделей, построенных на основе фактического анализа стадийно-возрастных графов жизненных циклов модельных видов. Совместно с Д.О. Логофетом созданы оригинальные нелинейные матричные модели динамики популяций видов-доминантов в ходе ранних стадий сукцессий на основе мониторинговых исследований в природе. По материалам своих исследований Н.Г. Уланова опубликовала 220 научных работ, из них 10 монографий, 9 учебных пособий в отечественных и зарубежных изданиях. Результаты исследований доложены ею на многих конгрессах и конференциях, как в России, так и за рубежом. Она руководила совместными работами со Швейцарским федеральным институтом леса, снега и ландшафта и Мюнхенским техническим университетом (факультет Экологии); российской группой грантов INTAS, SCOPES, РФФИ, координатор работы кафедры по грантам Президента РФ для поддержки ведущих научных школ и ФЦП Минобрнауки.
Публикация: 223. Логофет Д.О., Уланова Н.Г., 2021. От мониторинга популяции к математической модели: Новая парадигма популяционного исследования // Журнал общей биологии, том 82, № 4, с. 243–269. DOI: 10.31857/S0044459621040035
грант РФФИ |
# | Сроки | Название |
1 | 13 ноября 2020 г.-4 августа 2021 г. | От мониторинга популяции к математической модели: новая парадигма популяционного исследования. |
Результаты этапа: |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".