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        具有弱Allee效應(yīng)的捕食-食餌模型的向量場分析

        2020-12-28 12:40:26趙立純劉敬娜
        鞍山師范學院學報 2020年6期
        關(guān)鍵詞:向量場對模型食餌

        關(guān) 寧,趙立純,*,劉敬娜

        (1.遼寧師范大學 數(shù)學學院,遼寧 大連 116029;2.鞍山師范學院 數(shù)學與信息科學學院,遼寧 鞍山 114007)

        在種群生態(tài)系統(tǒng)中,種群的繁衍生存不能缺少營養(yǎng),食物鏈和食物網(wǎng)構(gòu)成了種群間的營養(yǎng)關(guān)系,這就是種群間的捕食現(xiàn)象.捕食-食餌之間的相互作用是生態(tài)學中最基本的種間關(guān)系,同時也是生物鏈及整個生態(tài)系統(tǒng)建立的基礎(chǔ),因此,對捕食-食餌模型的分析在生物數(shù)學研究中是非常重要的課題[1].對于一個具有弱Allee效應(yīng)的種群,當其種群密度過于稀疏時,它的出生率會減少,種群密度增速慢,但始終不會出現(xiàn)負出生率的情況[2].

        常微分方程是通過數(shù)學方法解決生產(chǎn)生活中實際問題的重要工具,向量場是研究常微分方程定性分析的重要手段[3]并在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用.在工程方面,羅健根據(jù)Lyapunov導航向量場的導航法則,研究多架無人機協(xié)同跟蹤問題,成功實現(xiàn)了跟蹤任務(wù)[4];在動力學領(lǐng)域,寇力英等人通過引入并完善大尺寸分塊矩陣的新記號表示方法,研究一類具有對稱性質(zhì)的四維冪零向量場的超規(guī)范形問題,最終簡化了繁瑣的大尺寸矩陣運算,獲得一種新方法[5];在物理學中,Emanuele Paolini等人將微分方程向量場推廣到度量空間,并成功應(yīng)用于速度場的描述中[6];在生物學中,基于瘧疾傳播SEIR模型,殷紅燕等人利用向量場以及定性分析的理論對不育蚊子進行研究,得出結(jié)論:不育蚊子釋放有利于控制蚊子導致的疾病傳播[3].基于此,本文進一步將向量場理論應(yīng)用于具有弱Allee效應(yīng)的捕食-食餌模型的研究中.

        1 模型建立

        考慮具有弱Allee效應(yīng)的Logistic模型[7]

        (1)

        其中,x為食餌種群密度,ε為種群的內(nèi)稟增長率,K為其環(huán)境容納量.

        (2)

        用以下時滯模型表示捕食者種群對食餌種群的影響:

        (3)

        其中,a>0為時滯參數(shù),ω為捕食者種群對食餌種群的影響系數(shù).

        (4)

        其中,y為捕食者種群密度.

        結(jié)合模型(3)(4)有

        (5)

        將u記為t,得到本文的主要模型

        (6)

        先對模型(6)進行定性分析,然后再利用Mathematica軟件繪制向量場圖,以刻畫種群之間的相互作用[8],最終根據(jù)平衡點周圍向量場的走向?qū)δP瓦M行生物解釋.

        2 模型分析

        對模型(6),令

        得模型平衡點為:P0=P1=(0,0),P2=(k-b,k-b).

        定理1對模型(6),若k=b,則模型有唯一平衡點P0,并且其為穩(wěn)定結(jié)點.

        證明當k=b時,易解得模型(6)有唯一平衡點P0.

        對于平衡點P0(0,0),模型(6)相應(yīng)的Jacobian矩陣為

        相應(yīng)的特征方程為

        λ2-T1λ+D1=0,

        (7)

        其中,T1=-1,D1=0.

        由于D1=0,平衡點P0(0,0)是模型(6)的高階奇點,根據(jù)文獻[9],對高階奇點的性態(tài)分析得出平衡點P0為穩(wěn)定結(jié)點.

        定理2對模型(6),若k≠b,則模型有兩個平衡點P1=(0,0)和P2=(k-b,k-b),

        (1)平衡點P1是鞍結(jié)點.

        證明當k≠b時,易解得模型(6)有兩個平衡點P1和P2.

        對于平衡點P1(0,0),同理可知其為模型(6)的高階奇點,根據(jù)文獻[10]中對高階奇點的性態(tài)分析得出平衡點P1為鞍結(jié)點.

        對于平衡點P2(k-b,k-b),模型(6)相應(yīng)的Jacobian矩陣為

        相應(yīng)的特征方程為

        λ2-T2λ+D2=0,

        (8)

        特征根為

        其中,T2=c(k-b)(2b-k)-1,D2=c(k-b)2>0.

        隨后將定理1、定理2的結(jié)論分別用微分方程向量場的形式表出.

        3 向量場分析

        3.1 一個平衡點

        對定理1,取k=b=10,c=0.1,得圖1.從圖1可以看出:P0是穩(wěn)定結(jié)點,根據(jù)生物含義有x≥0,y≥0,即區(qū)域Ⅰ部分,而P0=(0,0)表示捕食者種群和食餌種群都處于滅絕狀態(tài).

        圖1 模型(6)在平衡點P0附近的向量場圖 圖2 模型(6)在平衡點P1附近的向量場圖

        從圖形的向量場可以看出,兩種群的變化趨勢有以下幾種情況:

        情況1如果種群的初始狀態(tài)落在點A1的位置,隨著時間的推移,兩種群都會走向滅絕;

        情況2如果種群的初始狀態(tài)落在點A2或A3的位置,隨著時間的推移,兩種群數(shù)量先增加然后減少,最后到達滅絕狀態(tài).

        3.2 兩個平衡點

        對平衡點P1=(0,0),取k=150,b=50,c=0.1,得圖2.從圖2可以看出:P1是鞍結(jié)點,根據(jù)生物含義有x≥0,y≥0,即區(qū)域Ⅰ、區(qū)域Ⅱ部分,并且P1=(0,0)表示捕食者種群和食餌種群都是滅絕狀態(tài).

        從圖形的向量場可以看出,兩種群的變化趨勢有以下幾種情況:

        情況1如果種群的初始狀態(tài)落在Ⅰ區(qū)域的位置,隨著時間的推移,捕食種群的數(shù)量減少,則食餌種群的數(shù)量會增加;

        情況2如果種群的初始狀態(tài)落在Ⅱ區(qū)域的位置,隨著時間的推移,兩種群數(shù)量都會減少,最后到達滅絕狀態(tài).

        對平衡點P2=(k-b,k-b),取k=100,c=0.01,則b=51.02,得圖3,其中,P2=(48.98,48.98). 圖3中(a)圖表示包含平衡點P1與平衡點P2的全局圖,(b)圖表示在平衡點P2附近的局部圖.在圖形3(b)中,L表示直線x=48.98,l表示直線y=48.98,它們的交點為P2,且圖中4個區(qū)域內(nèi)均有x≥0,y≥0,故初始點在區(qū)域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ時有生物含義.進一步分析得出兩種群的變化趨勢有以下幾種情況:

        情況1當初始狀態(tài)落在區(qū)域Ⅰ時,隨著捕食者種群數(shù)量增加,導致食餌種群數(shù)量減少;當食餌種群減少到一定程度時,捕食者種群沒有足夠的生存資源,進而使捕食者種群的數(shù)量隨之減少(見圖3(b)區(qū)域Ⅱ);當捕食者種群數(shù)量減少到一定程度時,食餌種群數(shù)量增加(見圖3(b)區(qū)域Ⅲ);隨著食餌種群數(shù)量的繼續(xù)增加,捕食者種群有充足的生存資源,從而導致捕食者種群數(shù)量增加(見圖3(b)區(qū)域Ⅳ).如此反復進行,使系統(tǒng)處于一種生態(tài)平衡狀態(tài).

        圖3 模型(6)在平衡點P2附近的向量場圖

        情況2當初始狀態(tài)落在區(qū)域Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ時,隨著時間的推移,兩種群數(shù)量的變化趨勢如同情況1,最終使系統(tǒng)處于一種生態(tài)平衡狀態(tài).

        總之,常微分向量場可以直觀刻畫種群間的相互作用關(guān)系,為理解種群動態(tài)的生態(tài)學機制提供參考.

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