Математическое моделирование нелинейных эффектов в динамике взаимодействия планктонных и рыбных популяций Азовского моря
https://doi.org/10.23947/2587-8999-2019-2-2-83-103
Аннотация
Статья посвящена исследованию нелинейных эффектов в динамике популяций промысловой рыбы пеленгас Азовского моря в малых и больших размерах с учетом эффекта Аллее, конкуренции за ресурсы, отлова, пространственного распределения биогенного вещества и детрита на основе мультивидовой модели взаимодействия планктона и рыбы. Дискретный аналог разработанной модельной задачи водной экологии, входящий в программный комплекс, рассчитывался по схемам второго порядка точности с учетом частичного заполнения вычислительных ячеек. Система сеточных уравнений большой размерности, возникающих при дискретизации, была решена на основе двухслойного метода вариационного типа ‒ метода минимальных поправок, имеющего максимальную скорость сходимости. Разработаны эффективные параллельные алгоритмы для численной реализации задачи биологической кинетики, ориентированные на графический ускоритель NVIDIA Tesla K80 с модификацией формата хранения данных. В связи с этим процессы воспроизводства популяций биогеоценоза анализировались в реальном и ускоренном времени.
Об авторах
Александр Иванович СухиновРоссия
Сухинов Александр Иванович, Донской государственный технический университет (344000 Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, д. 1), доктор физико-математических наук, профессор
Валентина Владимировна Сидорякина
Россия
Сидорякина Валентина Владимировна, Таганрогский институт им. А.П. Чехова (филиал) РГЭУ (РИНЭ) (347936 Таганрог, улица Инициативная, д. 48), кандидат физико-математических наук, доцент
Алла Валерьевна Никитина
Россия
Никитина Алла Валерьевна, Южный Федеральный Университет (347928, Россия, Ростовская область, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44), доктор технических наук, профессор
Александр Евгеньевич Чистяков
Россия
Чистяков Александр Евгеньевич, Донской государственный технический университет (344000 Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, д. 1), доктор физико-математических наук, доцент
Алёна Александровна Филина
Россия
Филина Алёна Александровна, Научно-исследовательский центр супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров (347900, Россия, Ростовская область, г. Таганрог, пер. Итальянский, дом 106), кандидат технических наук, научный сотрудник
Владимир Николаевич Литвинов
Россия
Литвинов Владимир Николаевич, Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВО Донской ГАУ (РФ, г. Зерноград, ул. Ленина, 21), Кандидат технических наук, доцент.
Список литературы
1. Lotka A.J. Contribution to the energetics of evolution // Proc. Natl. Acad. Sci, 1922. No. 8. pp. 147–150.
2. Volterra V. Variations and fluctuations of the number of individuals in animal species living together // Rapp. P. – V. Reun. Cons. Int. Explor. Mer. 1928. Vol. 3. pp. 3–51.
3. Logofet D.O., Lesnaya E.V. The mathematics of Markov models: what Markov chains can really predict in forest successions // Ecological Modelling, 2000. Vol. 126, P. 285-298.
4. Abakumov A.I., Israel’skii Yu.G. Stabilizing role of the fish population structure in terms of fisheries impacts in a random environment // Computer Research and Modeling. 2017, Vol. 9, No.4, P. 609-620 (In Russian).
5. Vinberg, G.G. Biological productivity of waters // Ecology. 1983. No. 3. P. 3–12. (In Russian)
6. Odum, H.T. System Ecology // New York: Wiley. – 1983. – 644 p.
7. Rosenberg G.S., Zinchenko T.D. Stability of hydroecosystems: a review of the problem / / Arid ecosystems. 2014. No. 4 (61). P. 11-23 (In Russian).
8. Rosenzweig M.L., MacArthur R.H., 1963. Graphical representation and stability conditions of predator-prey interactions // American Naturalist. Vol. 97. No. 895. P. 217-223. https://doi.org/10.1086/282272
9. Luck R.F., 1990. Evaluation of natural enemies for biological control: a behavioral approach // Trends in Ecology and Evolution. Vol. 5. No. 4. P. 196-199. https://doi.org/10.1016/0169–5347(90)90210–5
10. Berryman A.A., 1999. The theoretical foundations of biological control / Hawkins B.A., Cornell H.V., eds. Theoretical Approaches to Biological Control. Cambridge: Cambridge Univ. Press. P. 3–21.
11. Perevarukha A.Yu. Chaotic regimes in the models of the formation theory of the replenishment of populations // Non-linear world. 2009. Vol. 7. No. 12. P. 925-932 (In Russian).
12. Stephens P.A., Sutherland W.J., 1999. Consequences of the Allee effect for behaviour, ecology and conservation // Trends in Ecology and Evolution. Vol. 14. No. 10. P. 401–405. (In English) https://doi.org/10.1016/S0169–5347(99)01684–5
13. Arditi R., Ginzburg L.R., 1989. Coupling in predator-prey dynamics: ratio-dependence // Journal of Theoretical Biology. Vol. 139. No. 3. P. 311–326. https://doi.org/10.1016/S0022–5193(89)80211–5
14. Zhou S.-R., Liu Y.-F., Wang G., 2005. The stability of predator–prey systems subject to the Allee effects // Theoretical Population Biology. Vol. 67. P. 23-31. https://doi.org/10.1016/j.tpb.2004.06.007
15. Sukhinov, A., Nikitina, A., Chistyakov, A., Sumbaev, V., Abramov, M., Semenyakina, A. Predictive modeling of suffocation in shallow waters on a multiprocessor computer system (2017) Lecture Notes in Computer Science, pp. 172-180. DOI: 10.1007/978-3-319-62932-2_16.
16. Esimo. http://portal.esimo.ru/portal
17. Matishov G.G., Ilyichev V.G. On optimal exploitation of water resources. The concept of internal prices // Reports of the Academy of Sciences. 2006. Vol. 406. No. 2. P. 249-251 (In Russian)
18. Menshutkin V. V., Rukhovets L. A., Filatov N. N. Modeling of freshwater lakes ecosystems (review). 2. Models of freshwater lakes ecosystems // Water Resources. 2014. Vol. 41. No. 1. P. 24-38 (In Russian).
19. Ricker W.E. 1954. Stock and recruitment. Journal of the Fisheries Research Board of Canada. Vol. 11. P. 559-623.
20. Tyutyunov Yu.V., Titova L.I., Senina I.N., 2017. Prey-taxis destabilizes homogeneous stationary state in spatial Gause-Kolmogorov-type model for predator-prey system // Ecol. Complexity. Vol. 31. P. 170-180. https://doi.org/10.1016/j.ecocom.2017.07.001
21. Pryakhin, Yu.V. Features of pelengas accounting in the Azov Sea //: Proceedings of the 7th All-Russian conference “Problems of fishing forecasting” – Murmansk: PINRO Publishing house. – 1998. – P. 155-156 (In Russian).
22. Sukhinov, A.I., Chistyakov, A.E., Ugol’nitskii, G.A., Usov, A.B., Nikitina, A.V., Puchkin, M.V., Semenov, I.S. Game-theoretic regulations for control mechanisms of sustainable development for shallow water ecosystems (2017) Automation and Remote Control, 78 (6), pp. 1059-1071. DOI: 10.1134/S0005117917060078
23. Alexander I. Sukhinov, Alexander E. Chistyakov, Alla V. Nikitina, Yulia V. Belova, Vladimir V. Sumbaev, and Alena A. Semenyakina. Supercomputer Modeling of Hydrochemical Condition of Shallow Waters in Summer Taking into Account the Influence of the Environment // Communications in Computer and Information Science. P. 336-351. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99673-8.
24. Vasilieva N.A., Vladimirov A.A., Winter A.M. Consideration of nonlinear effects in the model of the age structure of the Atlantic cod population // Proceedings of the Fifth National scientific conference with international participation “Mathematical modeling in ecology”, October 16–20, 2017. – Puschino, Institute of Physico-Chemical and Biological Problems of the Russian Academy of Sciences, 2017. p.42-44 (In Russian).
25. Marchuk G.I., Sarkisyan A.S. Mathematical modeling of ocean circulation. M.: Nauka, 1988. 297 p. (In Russian)
26. Sukhinov, A., Chistyakov, A. Isayev, A. Nikitina, A., Sumbaev, V., Semenyakina, A.: Complex of Models, High-Resolution Schemes and Programs for the Predictive Modeling of Suffocation in Shallow Waters. In: Communications in Computer and Information Science, vol. 753, pp. 169–185 (2017) DOI: 10.1007/978-3-319-67035-5_13.
27. Konovalov, A.N. The theory of alternating-triangular iterative method // Siberian mathematical journal, 2002. 43:3. С. 552–572. (In Russian)
28. Allee W.C., 1931. Animal Aggregations: A Study in General Sociology. Chicago: Chicago Univ. Press. 431 p.
29. Beverton, R.J.H., Holt S.J. 1957. On the dynamics of exploited fish populations, Fisheries Investigations (Series 2), vol. 19. United Kingdom Ministry of Agriculture and Fisheries, 533 pp.
30. Gergel V.P. high-Performance computing for multiprocessor multicore systems. - M.: Publishing house of Moscow University, 2010. – 544 p. (In Russian)
31. Voevodin V.V., Voevodin Vl.B. Parallel computing. - SPB.: BHV-Petersburg, 2002. - 608 p. (In Russian).
32. Gushchin, V.A., Sukhinov, A.I., Nikitina, A.V., Chistyakov, A.E., Semenyakina, A.A.: A Model of Transport and Transformation of Biogenic Elements in the Coastal System and Its Numerical Implementation. In: Computational Mathematics and Mathematical Physics, vol. 58, No. 8, pp. 1316–1333 (2018).
33. Alla Nikitinа, Ludmila Kravchenko, Ilya Semenov, Yuliya Belova, and Alena Semenyakina. Modeling of production and destruction processes in coastal systems on a supercomputer // MATEC Web of Conferences 22, 04025 (2018), Volume 226 (2018), DTS-2018. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201822604025.
Рецензия
Для цитирования:
Сухинов А.И., Сидорякина В.В., Никитина А.В., Чистяков А.Е., Филина А.А., Литвинов В.Н. Математическое моделирование нелинейных эффектов в динамике взаимодействия планктонных и рыбных популяций Азовского моря. Computational Mathematics and Information Technologies. 2019;3(2). https://doi.org/10.23947/2587-8999-2019-2-2-83-103
For citation:
Sukhinov A.I., Sidoryakina V.V., Nikitina A.V., Chistyakov A.E., Filina A.A., Litvinov V.N. Mathematical modeling of nonlinear effects in dynamic of interacting plankton and fish populations of Azov Sea. Computational Mathematics and Information Technologies. 2019;3(2). https://doi.org/10.23947/2587-8999-2019-2-2-83-103