Презентация по информатике и ИКТ на темуБиологические модели развития популяций

МБОУ «СОШ №1 г. Медногорска» ОренбургСКОЙ ОБЛАСТИПрезентация по информатике и ИКТ на тему«Биологические модели развития популяций»Выполнили: ученицы 11 б класса Корендюхина Виктория и Усанова ЕленаРуководитель: учитель информатики высшей квалификационной категорииПацук Татьяна Анатольевна

Биологические модели развития популяцийВ биологии при исследовании развития биосистем строятся динамические модели изменения численности популяций различных живых существ (бактерий, рыб, животных и пр.) с учетом различных факторов. Взаимовлияние популяций рассматривается в моделях типа «хищник-жертва».Формальная модель. Изучение динамики численности популяций естественно начать с простейшей модели неограниченного роста, в которой численность популяции ежегодно увеличивается на определенный процент. Математическую модель можно зависать с помощью рекуррентной формулы, связывающей численность популяции следующего года с численностью популяции текущего года, с использованием коэффициента роста а:Xn+1=a · xn

Информационные модели развития популяцийВ настоящее время наиболее яркие открытия происходят на стыке наук. Возникают новые науки: биоинженерия, бионика, биоинформатика. Это яркий пример интеграций наук.  В биологии при исследовании развития биосистем строятся динамические модели изменения численности популяций различных живых существ (бактерий, рыб, зверей) с учетом различных факторов. Взаимовлияние популяций рассматривается в моделях типа «жертва-хищник». Популяция не может существовать без постоянных изменений, т.к. за счет них она приспосабливается к изменяющимся условиям среды. Динамика популяций – это необходимый атрибут жизни организма, способ адаптации к постоянно меняющимся условиям существования.

Формальная модель «Численность популяций»Модель неограниченного роста. Численность популяции ежегодно увеличивается на определенный процент. Математическая модель: Хn+1=a * Xn, где а-коэф. роста.например, если ежегодный прирост численности популяции составляет 5%, то а=1,05. 2. Модель ограниченного роста. Учитывается эффект перенаселенности, связанный с нехваткой питания, болезнями и т.д.Хn+1 = (a - b * Xn) * Xn, где b-коэф. Перенаселенности 3. Модель ограниченного роста с отловом. Учитывается влияние ежегодного отлова промысловых животных.Хn+1 = (a - b * Xn) * Xn - С где С - величина ежегодного отлова.




4. Модель «жертва-хищник». Наиболее важным типом является взаимодействие между жертвами и хищниками:Хn+1 = (a - b * Xn) * Xn – С – f * Xn * Ynгде Yn – количество хищников,(Xn * Yn) количество встреч жертв и хищников, f-коэффициент, который показывает возможность гибели жертвы при встрече с хищниками.5. Модель «жертва-хищник» с учетом численности популяции хищников. Численность популяции хищников в отсутствии жертв (нет пищи) уменьшается, что можно описать рекуррентной формулой:Yn+1 = d * Yn где коэф. d < 1 характеризует скорость уменьшения численности популяции хищников,6. Увеличение популяции хищников пропорционально количеству жертв и хищников. А коэф. G характеризует величину роста численности хищников за счет жертв:Yn+1 = d * Yn + g* Xn * Yn





Исследование модели.Изменяя значение начальной численности популяций и коэффициентов можно получать различные варианты изменения численности популяций в зависимости от времени.
компьютерные модели развития популяций на языке Visual BasicПостроим на языке Visual Basic компьютерную модель, позволяющую исследовать изменение со временем численности популяций с использованием различных моделей: неограниченного роста, ограниченного роста, ограниченного роста с отловом и «жертва-хищник».
Этапы моделирования в электронной таблице.1. Постановка задачи (описание задачи, цель моделирования, анализ объекта, формализация задачи). 2. Разработка модели (информационная модель, компьютерная модель). 3. Компьютерный эксперимент (план эксперимента, проведение исследования). 4. Анализ результатов моделирования (результаты соответствуют цели или нет)


1 этап. Постановка задачи• Описание задачи. Определить характер постановки задачи. В результате анализа производится подбор исходных данных с тем, чтобы модель удовлетворяла некоторым свойствам. • Цель моделирования. Чаще всего это поиск ответа на вопрос, поставленный в формулировке. Выявляются факторы, от которых зависит поведение модели. • Анализ объекта. Определить связи простых объектов, входящих в состав моделируемого объекта.

2 этап. Разработка модели.• Информационная модель. По результатам анализа объекта составляется информационная модель (совокупность сведений об объекте). • Математическая модель. Информационная модель должна быть выражена в одной из знаковых форм. Учитывая, что мы ограничили себя средой электронной таблицы, предназначенной для автоматизации вычислений, то информационную модель необходимо преобразовать в математическую. • Компьютерная модель. Эта модель непосредственно связана с прикладной программой, с помощью которой производится моделирование

3 этап. Компьютерный эксперимент .• После составления компьютерной модели проводится тестирование. Очень важно предусмотреть в тесте все возможные варианты получения результатов. • Затем надо продумать план проведения экспериментов при моделировании. В нём должны найти отражение все интересующие вас вопросы

4 этап. Анализ результатов моделирования• По полученным расчётным данным проверяется, насколько расчёты отвечают нашему представлению и целям моделирования. Очень важно! Исследователь должен уметь увидеть реальный объект или процесс в числах