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食饵捕食模型的MATLAB代码-推断社区组装过程: Inferring_community_assembly_processes

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简介:
本项目通过编写MATLAB代码实现食饵捕食模型,用于模拟和分析生物群落中物种间的相互作用,并推断自然生态系统中的社区组装过程。 食饵捕食模型的MATLAB代码实现基于《生态学与进化论方法》论文中的动态生态进化模型及近似贝叶斯计算(ABC)技术,用于从宏观模式推断社区组装过程。此代码在MATLAB R2017b版本中编写,并且每个m文件都包含详细的注释。 为了运行该模型,请执行名为“main_ecoevo.m”的主函数。这个脚本会启动默认的模型参数和初始条件(第25-69行),也可以将这些参数作为功能输入进行更改。在不同的建模场景中,设置适当的初始化至关重要。 生境变量定义了栖息地的数量及其资源/特征空间的位置;竞争变量则决定了竞争种群的数量、位置以及它们的生态位宽度、扩散倾向和可进化性等特性;捕食者变量同样描述了捕食者的数量与分布情况。这种灵活性允许我们根据需要运行多种模型方案,例如简化为一个栖息地中仅包含捕食者或捕食者-猎物自适应辐射的情况。

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  • MATLAB-: Inferring_community_assembly_processes
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    本项目通过编写MATLAB代码实现食饵捕食模型,用于模拟和分析生物群落中物种间的相互作用,并推断自然生态系统中的社区组装过程。 食饵捕食模型的MATLAB代码实现基于《生态学与进化论方法》论文中的动态生态进化模型及近似贝叶斯计算(ABC)技术,用于从宏观模式推断社区组装过程。此代码在MATLAB R2017b版本中编写,并且每个m文件都包含详细的注释。 为了运行该模型,请执行名为“main_ecoevo.m”的主函数。这个脚本会启动默认的模型参数和初始条件(第25-69行),也可以将这些参数作为功能输入进行更改。在不同的建模场景中,设置适当的初始化至关重要。 生境变量定义了栖息地的数量及其资源/特征空间的位置;竞争变量则决定了竞争种群的数量、位置以及它们的生态位宽度、扩散倾向和可进化性等特性;捕食者变量同样描述了捕食者的数量与分布情况。这种灵活性允许我们根据需要运行多种模型方案,例如简化为一个栖息地中仅包含捕食者或捕食者-猎物自适应辐射的情况。
  • MATLAB-sequential_design_for_predator_prey_experiments:该...
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    本项目提供了一个基于MATLAB的食饵捕食模型仿真程序,用于进行连续设计实验。通过模拟生态系统中物种间的相互作用,此代码有助于深入理解生态系统的动态平衡和稳定性机制。 sequence_design_for_predator_prey_experiments存储库包含用于捕食者-猎物实验的最佳顺序实验设计的R和MATLAB代码。该代码与相关文章关联,并旨在为最佳参数估计和/或模型区分提供最优的设计方案,但用户可根据自身需求定义不同的实验目标。此外,代码已进行详细注释,并附有简要说明以帮助使用者理解如何应用这些代码。
  • MATLAB- foodweb_bioaccumulation_model: 生物蓄积...
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    简介:本项目提供了一个基于MATLAB编写的食饵捕食模型(foodweb_bioaccumulation_model),用于研究和模拟生态系统中污染物的生物蓄积过程,帮助理解食物链中的物质迁移与累积效应。 食饵捕食模型(Foodweb生物蓄积模型)由Schartup等人于2019年提出。该模型上次更新时间为2019年8月6日。如有疑问或意见,请联系哈佛大学的艾西·桑德兰(Elsie Sunderland),电子邮件地址可以向作者索取。 引用说明:如果您的论文从使用此模型/代码中受益,则可以选择与原作者共同署名;若该模型/代码对作品影响较小,或者作品是基于该模型/代码发展的第二代应用,则适当引用即可。 错误提交:如果您发现任何错误,请通过邮件向我们报告(主题请注明“Foodweb生物蓄积模型:错误报告”),我们将及时修复并在线发布更新后的版本。 软件需求:此模型需要使用Matlab运行。
  • 基于MATLAB三群体-数值解.pdf
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    本论文利用MATLAB软件探讨了三群体食饵-捕食者系统的数学建模与数值求解方法,分析了不同参数条件下物种间动态关系。 本段落档探讨了基于MATLAB的三种群食饵-捕食者模型的数值解法。通过构建详细的数学模型并利用MATLAB进行求解,文中详细分析了不同参数设置下系统的行为特征,并对结果进行了深入讨论。该研究为理解和预测复杂生态系统中的种群动态提供了有价值的见解和方法支持。
  • MATLAB-PreyPredatorModel:包含Allee效应及Beddington-DeAngelis功能性反应...
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    本项目提供一个基于MATLAB编写的食饵捕食模型代码,该模型加入了Allee效应和Beddington-DeAngelis功能性反应,用于模拟生态系统中物种间的复杂互动。 在这项研究中,我们提出了两种具有强力和弱力Allee效应的捕食者-猎物模型,并且这些模型采用Bedington-DeAngelis型功能性反应形式。对这一模型进行了全面的数学分析,包括了有界性、持久性、局部稳定性和Hopf分支等方面的探讨。我们在模型中同时考虑了强Allee效应和弱Allee效应的影响,并将我们的发现与已知的传统捕食者-猎物模型的结果做了对比。 研究结果表明,在具有高Allee效应的模型下,当低密度捕食者的数量低于一定阈值时,系统会趋向于灭绝状态。相比之下,如果存在的是弱Allee效应,则即使初始种群较低也不会导致物种灭绝。理论分析和数值模拟均显示了这一现象的一致性。 我们还对这些发现的生态学意义进行了深入讨论,并得出了研究结论。项目报告可以在“项目报告”文件夹中找到;用于生成不同图形的代码则在Matlab文件夹内;各图像保存于EPS图像文件夹里,使用的是Matlab R2015B版本。 此项目的完成得益于Balram Dubey博士的指导,并且是BITS学术课程中的特别项目的一部分。
  • 一类含有庇护所-定性研究(2011年)
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    本文对一类具有庇护所结构的食饵-捕食者动态系统进行了深入的数学分析,探讨了庇护所在维持生态平衡中的作用及其稳定性条件。 本段落研究了一类包含食饵避难所的食饵-捕食者模型,并探讨了该系统平衡点的稳定性、解的有界性以及极限环的存在情况。此外还分析了食饵避难所对整个生态系统的影响,通过数值模拟给出了相应的结果。
  • Hare-Lynx-OwlMatlab:在我硕士论文及后续研究中用于分析Hare-Lynx-Owl ODE...
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    这段Matlab代码实现了Hare-Lynx-Owl食饵捕食模型,用于我的硕士论文及相关研究中的微分方程(ODE)模型分析。该工具对于理解物种间动态关系至关重要。 在硕士论文期间及之后的研究中,我使用代码研究了Hare-Lynx-Owl ODE模型,并生成了相关图像。所用的主要编程语言是MATLAB,同时我也在我的LaTeX论文中包含了这些内容。 大角羊(Bulbo virginialis)的捕食习惯会在北方森林环境中随着季节的变化而变化,从夏季的通才变为冬季的专家型捕猎者。这种转变主要是由于猎物可用性的不同所导致。然而,在现有的文献资料中很少有关于此类行为转换的研究报道。 鉴于未来气候变化可能会改变季节长度,因此了解这对物种动态的影响变得尤为重要。先前的工作已经对大角羊及其主要食物来源——雪靴野兔(Lepus americanus)进行了研究,并建立了关于这两个物种的季节性模型。在这篇文章中,我们扩展了该模型,加入了加拿大猞猁(Lynx canadensis),这是针对野兔的一个重要捕食者。 通过运用动力系统中的工具和技术,我们在改变夏季长度的情况下探讨了这个新模型的行为模式。我们的主要方法是确定在何种情况下加拿大猞猁和猫头鹰可能以较低的密度入侵该生态系统,并且我们还探究了这两种捕食者的相互入侵是否意味着三物种模型中稳定的共存状态。 研究结果表明,在夏季变长时,两种捕食者之间的相互入侵可能性会降低。在这种情况下,预期会出现加拿大猞猁灭绝的现象。然而,在所有满足相互入侵条件的情况下,这三个物种都能在该生态系统中实现稳定共存的状态。
  • Matlab-Survival_Evasive:论文中关于“网格与复杂网络上懒惰猎物生存概率”数值
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    本项目提供Matlab代码,用于执行在论文网格与复杂网络上懒惰猎物的生存概率中的数值模拟实验。代码实现食饵捕食模型,探究懒惰猎物在不同环境下的生存策略和几率。 本段落研究了捕食者—被捕食模型中懒惰猎物的生存概率问题,在复杂网络或网格结构下进行分析。其中,捕食者与被猎物种群分别占据节点位置,并沿边缘移动。 文中将捕食者建模为随机行走者,而猎物则采取最小化逃避策略——仅在发现有捕食者接近时才做出反应并移动。此行为模式使得被捕食物种能够以特定方式躲避捕食者的攻击,从而显著提高了其生存几率。 研究使用的代码是用MATLAB编写,并存储在一个专门的仓库中。以下是该仓库内各文件的功能说明: - `configs2.m`:用于确定涉及两个捕食者时最佳陷阱布局的方法。 - `configs3.m`:提供寻找三个捕食者情况下最有效诱捕方案的技术手段。 - `configs4.m`:设计出针对四个捕食者的最优捕捉策略的算法。 - `grid2ddg.m`:生成具有对角线连接和周期性边界条件的标准二维正方形网格图形对象的功能函数。 - `grid2dper.m`:构建包含传统边界的二维方格结构及其相应的MATLAB图形表示的方法。 - `grid2dtr.m`:创建具备对角线链接及循环边缘的三角形晶格模型,并生成其对应的图形展示功能。 - `rw.m`:实现给定拓扑上随机行走模拟的核心函数。
  • 关于一类具有Holling II功能反应-定性研究(2014年)
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    本文对一类具有Holling II型功能反应的食饵-捕食者系统进行了深入的理论分析,探讨了该系统的稳定性、分支及持久生存性质。 本段落探讨了一类具有Holling II型功能反应的食饵-捕食者系统模型的定性分析,在自然科学领域特别是生态数学研究中,这种模型用于描述捕食者与食饵之间的相互作用,并对理解生态系统动态平衡至关重要。 Holling II型功能反应表示随着食饵密度增加,捕食者的攻击率会相应提高,但超过某个阈值后将不再继续增长。该类型的反应函数在许多实际的生态体系中普遍存在,直接影响着捕食者效率和食饵生存概率的变化规律。 研究过程中引入了“密度制约”这一概念,指出除了受到捕食压力外,食物种群的增长还会受限于自身数量。这使得模型更加贴近自然界的实际情况。 文章还提供了关于系统稳定性的证明方法。稳定性分析是生态数学领域中的关键环节之一,有助于预测生态系统长期动态行为,并为制定保护措施提供依据。研究结果表明,在特定参数条件下,该系统最多只有一个极限环存在,暗示着这种食饵-捕食者模型能够达到一种持久稳定的平衡状态。 在数理工具的应用上,文章使用了Dulac函数来检验非线性动力系统的周期解(即极限环)的存在性。这种方法有助于理解捕食与被捕食种群之间的动态循环和周期变化规律。 此外,研究还详尽分析了系统中的不同平衡点类型及其性质,包括平凡平衡点和非平凡平衡点的条件。这些发现对于揭示生态系统在各种参数下的稳定性和变动趋势具有重要价值。 最终文章得出了一些关键结论:特定条件下系统的平衡点数量及稳定性特征;极限环存在性的充分条件等理论成果为生态模型预测与控制提供了坚实基础,对生态保护管理实践有着直接的应用意义和指导作用。总体而言,这项研究不仅深化了数学建模、生态系统稳定性和非线性系统理论的理解,并通过实证分析进一步揭示出Holling II型功能反应下食饵-捕食者系统的动态特性变化规律,在生态学、生物数学及相关交叉学科的发展中具有重要意义和推动作用。
  • 基于二维与被图灵斑图Matlab数值
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    本研究运用MATLAB软件对二维空间中的捕食者-猎物系统进行数值模拟,探索其生成图灵斑图的动力学机制,揭示模式形成背后的数学原理。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:二维_捕食与被捕食模型的数值模拟_能够做出图灵斑状图来_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行,可以联系作者进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员