Заметки — Немного о моделировании периодических биологических бедствий

В рамках занудства. Дальше идет не слишком интересный пример моего подхода к некоторым нюансам творчества.

Чёрная пыль и кровянка

Здесь вкратце разберу, как подходила к моделированию периодических (с неравномерным периодом) бедствий биологической природы. Возьму самый простой пример: чёрную пыль и кровянку — низший гриб и амёбу.

Итак. Вначале, естественно, даётся описание интересующим организмам. Что при этом следует учитывать? Я брала следующие параметры:

1. Время смены поколений, то есть время, которое проходит в оптимальных условиях от появления особи до её размножения.

2. Частоту размножения в оптимальных условиях.

3. Доступность пищевых ресурсов. Важно учитывать, что доступность пищевых ресурсов — величина непостоянная, а всё время меняющаяся. А значит, надо рассчитать и внешние (не касающиеся интересующего организма) факторы, которые влияют на данный. На данном этапе рассчитываются формулы, по которым можно моделировать доступность ПР для гриба (как основного действующего лица).

4. Оптимальные условия и насколько сильно влияет на жизнедеятельность организмов отклонение от оптимума факторов неживой природы. Температура, влажность, приливы, перепады давления, освещение и ещё несколько.

5. Развитие предыдущего пункта. Насколько и каким именно образом сочетается влияние факторов неживой природы. Может ли недостаток одного фактора компенсировать какой-то другой? Линейно ли влияет изменение факторов или зависимость иная?

Классический ответ – зависимость нелинейная, для каждого фактора следует выводит отдельную формулу, потом учитывать их сочетаемость и влияние друг на друга.

6. Теперь, собственно, переходим к первой части непосредственно моделирования события. Естественно, вручную считать такую сложную зависимость – повеситься можно. Поэтому я обычно пишу программу на каком-нибудь из простых языков (паскаль, дельфи).

Кстати, в приведённом примере можно пренебречь возрастом особей популяции (из-за очень малого времени смены поколений). В других случаях (например, если рассматривать популяцию оленей, крокодилов и даже мышей) — возрастом особей пренебрегать уже нельзя.

Ещё в данном примере пренебрегаю фактором наличия иных вредителей чёрной пыли (кроме кровянки) — их влияние ничтожно и практически не сказывается на численности популяции — поэтому для простоты учитывается как поправка в виде константы.

Итак, базовая программа написана — но пока только для чёрной пыли. Кстати, я каждый раз ленюсь делать нормальный вывод результатов — меня вполне устраивает их распечатка в простой текстовый файл.

Но к делу. Поскольку описываемый низший гриб сам свою численность не ограничивает (см. разные стратегии выживания популяций), в благоприятных условиях очень значимым фактором становится внутривидовая конкуренция за пищевые ресурсы. Пока чёрной пыли мало — доступ к пище оптимален, но когда низший гриб уже хорошо размножился и всё заполонил — это превращается в проблему. Поэтому вводится новая формула — доступность пищевых ресурсов в зависимости от численности популяции и того, насколько они их уменьшили и какое восполнение обеспечивает окружающая природа.

Кроме того, при большой численности дальнейший рост и жизнь могут угнетать отходы. Как, например, у дрожжей — при определённом количестве «как» (спирта) они уже существовать не способны.

Естественно, нельзя забывать об элементе случайности. Например, природных катастрофах и катаклизмах – их тоже следует учесть.

Теперь кровянка — существо узкоспециализированное (питается почти исключительно чёрной пылью). С ней проходим практически все те же стадии, что и для гриба и, в результате, расширяем программу.

Кстати! Поскольку время смены поколений для описываемого низшего гриба и амёбы очень малы — то программу я настроила так, чтобы расчёт изменений был посуточным.

Стадия правки формул, поиск ошибок.

Первый тест. Результат ожидаем — чёрная пыль всё сожрала, а потом вымерла сама. Причём вымерла вся популяция. Кровянка не успела оказать значительного влияния, поскольку не успела размножиться в достаточной мере и тоже вымерла от голода.

…

Десятый тест. Результат — чёрная пыль размножилась, размножилась кровянка, сожрала чёрную пыль, а потом вымерла сама.

…

Двадцатый. Результат — чёрная пыль размножилась, размножилась кровянка, сожрала большую часть чёрной пыли, потом полностью вымерла с голода (из-за сложности поиска остатков). Чёрная пыль радостно воспрянула, размножилась — бедствие стало перманентным.

…

Достижение — теперь моделируемая система разваливается не в первый год, а примерно через десять лет.

…

Сороковой. Промежутки между бедствиями слишком короткие. Вспышки частые и сильные.

…

Пятидесятый. Удалось достигнуть промежутка между вспышками размножения примерно в год.

…

Шестидесятый. Моделируемая система стабилизировалась. Проверочный тест – запуск программы для проверки, что же будет через две тысячи лет (без выведения промежуточных итогов). Результат — система стабильна, по прежнему даёт вспышки численности и продолжает существовать.

Да, описанное практически не попадает в книгу. Зато теперь я всегда знаю, когда начнётся очередное бедствие, как оно будет протекать, когда закончится и будет ли повторная/третья вспышка (а такое бывает) перед периодом затишья. Кроме того, результаты позволяют определить, когда герои уже могут распознать надвигающееся бедствие.

Естественно, вышеприведённая модель одна из самых простых. Но она уже позволяет учитывать 18 значимых изменяющихся факторов неживой природы и 27 факторов живой природы (климатические, сезонные и погодные изменения, бури, землетрясения, внутривидовую и межвидовую конкуренцию, восполнение пищевых ресурсов, влияние отходов жизнедеятельности и так далее).