Текущий выпуск Номер 5, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'diatom phytoplankton':
Найдено статей: 2
  1. Жданова О.Л., Жданов В.С., Неверова Г.П.
    Моделирование динамики планктонного сообщества с учетом токсичности фитопланктона
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1301-1323

    Предложена трехкомпонентная модельпланк тонного сообщества с дискретным временем. Сообщество представлено зоопланктоном и двумя конкурирующими за ресурсы видами фитопланктона: токсичным и нетоксичным. Модельдв ух связанных уравнений Рикера, ориентированная на описание динамики конкурентного сообщества, используется для описания взаимодействия двух видов фитопланктона и позволяет неявно учитывать ограничение роста биомассы каждого из видов-конкурентов доступностью внешних ресурсов. Изъятие фитопланктона за счет питания зоопланктоном описывается трофической функцией Холлинга II типа с учетом насыщения хищника. Способность фитопланктона защищаться от хищничества и избирательность питания хищника учтены в виде ограничения потребления: зоопланктон питается только нетоксичным фитопланктоном.

    Анализ сценариев перехода от стационарной динамики к колебаниям численности сообщества показал, что потеря устойчивости нетривиального равновесия, соответствующего сосуществованию двух видов фитопланктона и зоопланктона, может происходитьч ерез каскад бифуркаций удвоения периода, также возникает бифуркация Неймарка – Сакера, ведущая к возникновению квазипериодических колебаний. Вариация внутрипопуляционных параметров фито- или зоопланктона может приводитьк выраженным изменениям динамического режима в сообществе: резким переходам от регулярной к квазипериодической динамике и далее к точным циклам с небольшим периодом или даже стационарной динамике. В областях мультистабильности возможна кардинальная смена как динамического режима, так и состава сообщества за счет изменения начальных условий или же текущего состава сообщества. Предложенная в данной работе трехкомпонентная модель динамики сообщества с дискретным временем, являясь достаточно простой, позволяет получитьадекв атную динамику взаимодействующих видов: возникают динамические режимы, отражающие основные свойства экспериментальной динамики. Так, наблюдается динамика характерная для модели «хищник–жертва» без учета эволюции — с отставанием динамики хищника от жертвы примерно на четвертьперио да. Рассмотрение генетической неоднородности фитопланктона, даже в случае выделения всего двух генетически различных форм: токсичного и нетоксичного, позволяет наблюдатьв модели как длиннопериодические противофазные циклы хищника и жертвы, так и скрытые циклы, при которых плотностьч исленности жертв остается практически постоянной, а плотность численности хищников колеблется, демонстрируя влияние быстрой эволюции, маскирующей трофическое взаимодействие видов.

    Zhdanova O.L., Zhdanov V.S., Neverova G.P.
    Modeling the dynamics of plankton community considering phytoplankton toxicity
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 6, pp. 1301-1323

    We propose a three-component discrete-time model of the phytoplankton-zooplankton community, in which toxic and non-toxic species of phytoplankton compete for resources. The use of the Holling functional response of type II allows us to describe an interaction between zooplankton and phytoplankton. With the Ricker competition model, we describe the restriction of phytoplankton biomass growth by the availability of external resources (mineral nutrition, oxygen, light, etc.). Many phytoplankton species, including diatom algae, are known not to release toxins if they are not damaged. Zooplankton pressure on phytoplankton decreases in the presence of toxic substances. For example, Copepods are selective in their food choices and avoid consuming toxin-producing phytoplankton. Therefore, in our model, zooplankton (predator) consumes only non-toxic phytoplankton species being prey, and toxic species phytoplankton only competes with non-toxic for resources.

    We study analytically and numerically the proposed model. Dynamic mode maps allow us to investigate stability domains of fixed points, bifurcations, and the evolution of the community. Stability loss of fixed points is shown to occur only through a cascade of period-doubling bifurcations. The Neimark – Sacker scenario leading to the appearance of quasiperiodic oscillations is found to realize as well. Changes in intrapopulation parameters of phytoplankton or zooplankton can lead to abrupt transitions from regular to quasi-periodic dynamics (according to the Neimark – Sacker scenario) and further to cycles with a short period or even stationary dynamics. In the multistability areas, an initial condition variation with the unchanged values of all model parameters can shift the current dynamic mode or/and community composition.

    The proposed discrete-time model of community is quite simple and reveals dynamics of interacting species that coincide with features of experimental dynamics. In particular, the system shows behavior like in prey-predator models without evolution: the predator fluctuations lag behind those of prey by about a quarter of the period. Considering the phytoplankton genetic heterogeneity, in the simplest case of two genetically different forms: toxic and non-toxic ones, allows the model to demonstrate both long-period antiphase oscillations of predator and prey and cryptic cycles. During the cryptic cycle, the prey density remains almost constant with fluctuating predators, which corresponds to the influence of rapid evolution masking the trophic interaction.

  2. Леонов А.В., Колтовская Е.В., Чичерина О.В.
    Биогидрохимический портрет Белого моря
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 1, с. 125-160

    Биогидрохимический портрет Белого моря построен с помощью расчетов на CNPSi-модели по систематизированным среднемноголетним наблюдениям (среднемесячные гидрометеорологические, гидрохимические и гидробиологические параметры морской среды). Также в расчетах использована уточненная информация о выносе в морские акватории биогенных веществ со стоком основных рекритоков (Нива, Онега, Северная Двина, Мезень, Кемь, Кереть). Параметры морской среды — значения температуры, освещенности, прозрачности, биогенной нагрузки. Для девяти районов моря (заливы Кандалакшский, Онежский, Двинский, Мезенский, Соловецкие о-ва, Бассейн, Горло, Воронка, губа Чупа) характеристики портрета моря включают: изменение в течение года концентраций органических и минеральных соединений биогенных элементов (С, N, P, Si), биомассы организмов низших трофических звеньев (гетеротрофные бактерии, диатомовый фитопланктон, растительноядный и хищный зоопланктон) и другие показатели (скорости изменения концентраций веществ и биомасс организмов, внутренние и внешние потоки веществ, балансы отдельных веществ и биогенных элементов в целом). Расчетные по среднемноголетним данным показатели состояния морской среды (температура воды, соотношения минеральных фракций N < P) и доминирующего диатомового фитопланктона в море (обилие, продукция, биомасса, содержание хлорофилла а) сравнивали с результатами отдельных съемок (за 1972–1991 и 2007–2012 гг.) по районам моря. При очевидных отличиях способов оценки значений показателей (по наблюдениям — аналитические методы, а при расчетах на модели — вычисления по соответствующим уравнениям) отмечена близость расчетных показателей состояния фитопланктона приведенным в литературе данным по фитопланктону Белого моря. Так, литературные оценки годовой продукции диатомовых водорослей в Белом море находятся в пределах 1.5–3 млн т С (при продолжительности вегетации 180 сут), а по расчетам она составляет ~2 и 3.5 млн т С при принимаемых периодах вегетации в 150 и 180 сут соответственно.

    Leonov A.V., Kоltovskaya Е.V., Chicherina О.V.
    Biohydrochemical portrait of the White Sea
    Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 1, pp. 125-160

    The biohydrochemical portrait of the White Sea is constructed on the CNPSi-model calculations based on long-term mean annual observations (average monthly hydrometeorological, hydrochemical and hydrobiological parameters of the marine environment) as well as on updated information on the nutrient input to the sea with the runoff of the main river tributaries (Niva, Onega, Northern Dvina, Mezen, Kem, Keret). Parameters of the marine environment are temperature, light, transparency, and biogenic load. Ecological characteristics of the sea “portrait” were calculated for nine marine areas (Kandalaksha, Onega, Dvinsky, Mezensky Bays, Solovetsky Islands, Basin, Gorlot, Voronka, Chupa Bay), these are: the concentration changes of organic and mineral compounds of biogenic elements (C, N, P, Si), the biomass of organisms of the lower trophic level (heterotrophic bacteria, diatomic phytoplankton, herbivorous and predatory zooplankton) and other ones (rates of substance concentration and organism biomass changes, internal and external substance flows, balances of individual substances and nutrients as a whole). Parameters of the marine environment state (water temperature, ratio of mineral fractions N < P) and dominant diatom phytoplankton in the sea (abundance, production, biomass, chlorophyll content a) were calculated and compared with the results of individual surveys (for 1972–1991 and 2007–2012) of the White Sea water areas. The methods for estimating the values of these parameters from observations and calculations differ, however, the calculated values of the phytoplankton state are comparable with the measurements and are similar to the data given in the literature. Therefore, according to the literature data, the annual production of diatoms in the White Sea is estimated at 1.5–3 million tons C (at a vegetation period of 180 days), and according to calculations it is ~2 and 3.5 million tons C for vegetation period of 150 and 180 days respectively.

    Просмотров за год: 15. Цитирований: 1 (РИНЦ).

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.