Demoecologia.txt

  1. Quali sono i metodi della demoecologia
    Metodi descrittivi e quelli predittivi
  2. Tecniche di conteggio degli individui
    • Censimento
    • Campionamento
    • CMR
    • Rimozione o aggiunta
  3. Descrizione del censimento
    Conteggio completo degli individui di una popolazione in un determinato intervallo di tempo.
  4. Problemi del censimento
    • Delimitazione spaziale
    • Ciclo biologico deve essere perfettamente noto
  5. Descrizione del campionamento
    • Operazione di conteggio limitata a un numero ridoto di aree campione, dalle quali poi si opera tecniche di inferenza statistica per l'intera popolazione.
    • Campionamento in 2D o 3D oppure campionamento per transetti
  6. Problemi del campionamento
    Rappresentatività del campione per numero, dimensioni e collocazione delle aree campione.
  7. Descrizione dei metodi CMR
    • Cattura-Marcatura-Ricattura adatti a organismi con alta vagilità. Basato sul fenomeno di diffusione individuale all'interno dell'area occupata dalla popolazione.
    • Cattura di un certo numero di individui (M)
    • Tempo di rimescolamento
    • Nuova cattura di un tot di individui (C) dei quali alcuni già marcati (R)

    N= {C•M}/R
  8. Tecniche dell'analisi dinamica
    Con diagrammi età-tempo e la costruzione delle tavole di vita
  9. Diagrammi età-tempo
    Costituiti dale linee di vita degli individui. L'analisi si esegue su una coorte finché l'ultimo individuo non muore; si registrano via via gli individui che si aggiungono alla coorte e quelli generati dalla coorte stessa.
  10. Tavole di vita
    Riportano i dati della mortalità e della fertilità specifica per ogni classe o età. Si calcolano generalmente per la quota femminile della popolazione.
  11. Valori della tavola di vita
    • Na numero di individui per ogni classe
    • la Probabilità di sopravvivenza
    • da Probabilità di morte al passaggio alla stadio successivo
    • qa tasso di mortalità
    • pa tasso di sopravvivenza
    • Fa fertilità assoluta
    • ma fertilità relativa
    • ma•la riproduzione netta
  12. Probabilità di sopravvivenza (l)
    Numero individui {fratto} la radice della coorte (numero iniziale di individui)
  13. Probabilità di morte al passaggio di stadio (d)
    Probabilità di sopravvivenza {meno} la probabilità di soporavvivenza dello stadio precedente
  14. Tasso di mortalità (q)
    • Probabilità di morte {fratto} Probabilità di sopravvivenza
    • Oppure killing power k= Log(N) - Log(N stadio prec)
  15. Tasso di sopravvivenza (p)
    1 {meno} tasso di mortalità
  16. Fertilità assoluta (F)
    Numero di figli prodotti da tutti i sopravvissuti dela coorte iniziale, nell'attraversamento di ciascuna classe
  17. Fertilità relativa (m)
    Fertilità assoluta della classe {fratto} numero di individui della clase
  18. Riproduzione netta (m•l)
    Prodotto tra la probabilità di sopravvivenza e la fertilità relativa
  19. Tasso NETTO di riproduzione R0
    • Image Upload 2
    • Sommatoria con i che va da 0 a Image Upload 4 dei tassi di riproduzione relativa di ogni classe
    • Rappresenta il coefficiente di crescita a ogni generazione

    • R0=1 ogni individui viene sostituito da un individuo della generazione precedente
    • R0>1 popolazione piu numerosa di N0
    • R0<1popolazione meno numerosa di N0
  20. Tempo generazionale
    Indica l'età media delle femmine alla riproduzione
  21. Tasso FINITO di accrescimento
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  22. Tasso INTRINSECO di accrescimento
    Image Upload 8
  23. Scopo modelli predittivi
    Effettuare stime sullo stato futuro di una popolazione e creare modelli di crescita a partire dai dari euristici dei metodi descrittivi.
  24. Caratteristiche dei modelli predittivi
    • Parsimonia & Completezza
    • Precisione o Generalità
  25. Modello Malthusiano in tempo discreto (eq. generale)
    Image Upload 10

    I ed E possono essere eliminati considerando il sistema come chiuso (nè immigrazioni nè emigrazioni) o come sostanzialmente uguali (I=E)
  26. Tasso finito di accrescimento nel Modello Malthusiano In Tempo Discreto
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    • Con 
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  27. Modello Malthusiano in tempo discreto (previsione dopo T intervallo)
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    • Grafico di crescita/decrescita esponenziale per Image Upload 18>/< 1
    • Image Upload 20
    • Previsioni DETERMINISTICHE con Image Upload 22 costante nel tempo
  28. Modello Malthusiano in tempo Continuo
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    • con
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  29. Previsioni del modello Malthusiano in tempo Continuo
    • Image Upload 28
    •  
    • Graficamente 
    • Image Upload 30
    • con r costante si operano previsioni deterministiche
  30. Cosa sono gli effetti stocastici?
    Gli effetti del carattere probabilistico del tasso di accrescimento.
  31. Tipi di Effetti stocastici
    Stocasticità demografica e ambientale
  32. Stocasticità demografica
    le normali variazioni geno-fenotipiche delle popolazioni che comportano modificazioni alla fitness individuale
  33. Stocasticità ambientale
    Espressione delle variazioni nello spazio e nel tempo di quei fattori che nel complesso influenzano la fitness individuale. Sincrona in tutti gli individui.
  34. Tipi di modelli stocastici
    • Modelli analitici probabilistici e modelli a simulazione numerica. Entrambi possono essere olistici o individualistici
    • Image Upload 32

    P(Image Upload 34) è la probabilità del tasso di accrescimento data da Image Upload 36 medio + Image Upload 382 (deviazione standard scomponibile in demografica Image Upload 40d e ambientale Image Upload 42e )
  35. Scopi dei modelli stocastici predittivi
    Euristico e applicativo (nella PVA)
  36. Cosa sono le tecniche di simulazione stocastica
    Modelli stocastici ricorsive per costruire serie temporali di densità
  37. In cosa consistono le tecniche di simulazione stocastica
    • Avere un valore noto di s (probabilità di sopravvivenza) e f (numero figli prodotti).
    • Estrazione di sue valori casuali per ogni individuo della popolazione.
    • Confronto con s e f di riferimento: 
    • s> s individuo vivo
    • fx>f  un figlio prodotto
    • Si ottiene un Nt+1

    Importanza della reiterazione 
  38. Cos'è una distribuzione cumulativa di frequenza?
    • il grafico ottenuto con i risultati di azioni cesuarie e organizzando i vari di Image Upload 44T in tempi successivi.
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  39. Modello Malthusiano Stocastico
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    • si estraggono valori di Image Upload 50 per ogni intervallo e ci calcola la  le variazioni della popolazione. mettendo insieme queste curve otteniamo valori medi per definiti intervalli temporali:
    • Image Upload 52
  40. Modello malthusiano di popolazioni strutturate in classi di età
    • Bisonga tenere presente i contributi di tutte le classi.
    • Neonati
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    • le altre classi (da 1 a Image Upload 56)
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    • I valori sono riportati nella matrice di Leslie o matrice di transizione, e abbiamo che
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  41. Cos'è la matrice di Leslie (pop. a struttura di età)
    • La matrice di Leslie o di transizione è così costituita 
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    • nella prima riga ci sono i coefficienti di fertilità e nella subdiagonale i tassi di sopravvivenza
  42. Conclusioni del modello malthusiano per le popolazioni con struttura di età
    • 1) al crescere degli intervalli temporali la popolazione assume una struttura stabile di età
    • 2) una volta acquisita questa stabilità le single classi crescono o si riducono esponenzialmente
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  43. Modelo malthusiano per popolazioni a struttura di stadio
    • Stesso delle pop. a struttura di età solo che bisogna tenere in conto le permanenze
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    • nella diagonale abbiamo le permanenze. La sopradiagonale avrà valori diversi da 0 nel caso di regressioni.
Author
nephilem
ID
191505
Card Set
Demoecologia.txt
Description
Studio dell'ecologia di popolazioni
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