Local Population of Eritrichium caucasicum as an Object of Mathematical Modelling. II. How Short Does the Short-Lived Perennial Live?


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In the previous publication (Logofet et al., 2017), we reported on constructing a matrix model for a local population of Eritrichium caucasicum at high altitudes of north-western Caucasus. The model described the population structure according to the stages of ontogeny and field data for 6 years of observation. Calibrated from the data, the matrices, L(t), of stage-specific vital rates, which projected the population vector at time t (t = 2009, 2010, …, 2013) to the next year, were dependent on t and naturally different, reflecting indirectly the temporal differences in habitat conditions that occurred during the observations. Therefore, the model turned out to be non-autonomous. In addition to the range of variations in the adaptation measure λ1(L), we also obtained certain “age traits from a stage-structured model,” such as the average stage duration and the life expectancy for each stage. Those traits were uniquely determined for each given matrix L by a known (from the English literature) VAMC (virtual absorbing Markov chain) technique, while their variations for different years t pointed out the need to solve a mathematical problem of finding the geometric mean (G) of five matrices L(t) with a fixed pattern. The problem has no exact solution, whereas the best approximate one (presented here) results in the estimate of life expectancy as 3.5 years and that of the mean age at first flowering as 12 years. Given the data of 6-year observations, the forecast of whether the local population increases/declines in the long term draws on the range of possible variations in the measure λ1(G) under reproductive uncertainty, and this range localizes entirely to the right of 1, though very close to λ1 = 1 meaning a stable population.

Об авторах

D. Logofet

Obukhov Institute of Atmospheric Physics; Institute of Forest Science

Автор, ответственный за переписку.
Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119017; Uspenskoe, 143030

E. Kazantseva

Biological Department

Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119234

I. Belova

Obukhov Institute of Atmospheric Physics

Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119017

V. Onipchenko

Biological Department

Email: danilal@postman.ru
Россия, Moscow, 119234

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».