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1 L'ecologia delle popolazioni studia la struttura e la dinamica delle popolazioni. Insieme alla genetica delle popolazioni forma una disciplina più generale, ovvero la biologia delle popolazioni. “Popolazione": in genetica: un insieme di individui della stessa specie che si incrociano, in isolamento da altri insiemi di individui della stessa specie. in ecologia: un insieme di individui della stessa specie che vive in una determinata area geografica. Problema principale: derivare le caratteristiche delle popolazioni dalle caratteristiche degli individui e derivare la dinamica dei processi delle popolazioni dalla dinamica dei processi individuali. Ad esempio: individuo popolazione caratteristica sesso rapporto dei sessi processo morte mortalità

genetica delle popolazioni biologia delle - Michele Scardi · Modello logistico (P. Verhulst, 1838): competizione intraspecifica Modello di Lotka (1925) e Volterra (1926): competizione

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1

L'ecologia delle popolazioni studia la struttura e la dinamica delle popolazioni. Insieme allagenetica delle popolazioni forma una disciplina più generale, ovvero la biologia delle popolazioni.

“Popolazione":

• in genetica: un insieme di individui della stessa specie che si incrociano, in isolamento da altri insiemi di individui della stessa specie.

• in ecologia: un insieme di individui della stessa specie che vive in una determinata area geografica.

Problema principale: derivare le caratteristiche delle popolazioni dalle caratteristiche degli individui e derivare la dinamica dei processi delle popolazioni dalla dinamica dei processi individuali.

Ad esempio:

individuo popolazione

caratteristica sesso rapporto dei sessi

processo morte mortalità

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2

Assioma: tutti gli individui di una popolazione sono ecologicamente equivalenti.

In altre parole, tutti gli individui di una popolazione:

• hanno lo stesso ciclo vitale

• sono implicati negli stessi processi ecologici (a parità di stadio di sviluppo)

• i tassi di tali processi o le probabilità di determinati eventi sono statisticamente identici

Sia assumonocome nulli

Processi demografici

Nt+1=Nt+nati-morti+immigrati-emigrati

Nt+1=Nt+nati-morti

N numero di individui nella popolazione

Ma cosa è un individuo?

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3

Paesi in viadi sviluppo

Paesiindustrializzati

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4

Popolazionestabile

Popolazionesenescente

Popolazionein espansione

Tavola dimortalitàper coorte

Cervo nobile ), Isola di Rhum, Scozia (Cervus elaphus

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5

Locusta (Egitto)

Ratto bianco (laboratorio)

Sopravvivenza[0,1]

Mortalità[0,1]

Tasso di mortalità(d /l )x x

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6

Popolazione di Daphnia magna

Modello esponenziale (T.R. Malthus, 1766-1834)

t

N

rNdt

dN =

dbr −=

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K

NKrN

dt

dN −=

Modello logistico (P. Verhulst, 1838): competizione intraspecifica

K

K/2

t

N

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8

0 10 20 30 40 500

150

300

450

600

KN t

t

0 150 300 450 6000

150

300

450

600

N t 1+

N t

N t

K 200=

r0 1=

0 10 20 30 40 500

150

300

450

600

KN t

t

0 150 300 450 6000

150

300

450

600

N t 1+

N t

N t

K 200=

r0 2=

0 10 20 30 40 500

150

300

450

600

KN t

t

0 150 300 450 6000

150

300

450

600

N t 1+

N t

N t

K 200=

r0 3=

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9

K

NKrN

dt

dN −=

2121 NNN α+=

K

NNKrN

dt

dN )( 2121 α+−=

Coefficiente di competizione:(1 ind. N2 = α12 “N1-equivalenti”)

Modello logistico (P. Verhulst, 1838): competizione intraspecifica

Modello di Lotka (1925) e Volterra (1926): competizione intra- ed interspecifica

⎪⎪

⎪⎪

+−=

+−=

2

1212222

2

1

2121111

1

)(

)(

K

NNKNr

dt

dN

K

NNKNr

dt

dN

α

α

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1

2121111

1 )(

K

NNKNr

dt

dN α+−=

:se 01 =dt

dN

0

0

1

1

==

N

r

0)(

1

21211 =+−K

NNK α

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=

⎩⎨⎧

==

12

12

1

2

110

0 α

KN

N

N

KN

(triviale!)

12121 KNN =+α

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=

⎩⎨⎧

==

12

12

1

2

110

0 α

KN

N

N

KN

N1

N2

K1

K1

α12

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11

N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

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12

N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

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13

0 20 40 60 80 1000

5

10

15

20

t

N

0 5 10 15 20 250

10

20

N1N

2

K1

α1

5=

K2

2

12=

r1

0.2= K1

15= α1

1

3= K2

α2

24=K

1

1

15=r2

0.3= K2

12= α2

2

0.5=

AA

r1 0.2= K1 12= α1

1

0.4=

r2 0.3= K2 5= α2

2

0.2=

0 20 40 60 80 1000

5

10

15

20

t

N

0 10 20 300

10

20

30

N1

N2

K1

α1

30=

K2

2

5=

K2

α2

25=K

1

1

12=

A

A

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0 20 40 60 80 1000

5

10

15

20

t

N

0 5 10 150

5

10

15

N1

N2

K1

α1

5=

K2

2

12=

r1

0.2= K1

15= α1

3=K

2

α2

6=K

115=

r2

0.3= K2

12= α2

2=

A

AA

B

B

N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

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N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

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N1

N2

K1

K1

α12

K2

K2

α21

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⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

−⋅=

−=

22122

21111

mNNaNrdt

dN

NaNNrdt

dN

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⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

−⋅=

−=

22122

21111

mNNaNrdt

dN

NaNNrdt

dN

0 20 40 60 800

20

40

60

80

N1

N2

r1

a

m

N -1

N -2

N -1

N +2

N +1

N +2

N +1

N -2

r2 a

0 20 40 60 80 1000

20

40

60

80

preda predatoret

N

r1a

mr2 a

0 20 40 60 800

20

40

60

80

N1

N2

N (0) = 60N (0) = 20

r = 0.75r = 0.25

a = 0.05m = 0.25

1

2

1

2

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19

0 20 40 60 80 1000

20

40

60

80

predapredatore

N

Competizioneintraspecificaper prede epredatori

⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

−−⋅=

−−=

2222212

2

212

11111

mNNbNaNrdt

dN

NaNNbNrdt

dN

Competizioneintraspecificaper prede epredatori

⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

−−⋅=

−−=

2222212

2

212

11111

mNNbNaNrdt

dN

NaNNbNrdt

dN

0 20 40 60 800

20

40

60

80

N1

N2

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