КИНЕТИКАЛЫҚ ҚИСЫҚТАРЫ ҰҚСАС ПОПУЛЯЦИЯНЫҢ ӨСУ МОДЕЛЬДЕРІН ТАҢДАУДЫҢ БІР ӘДІСІ ТУРАЛЫ

2026

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-143-2-331-339
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Популяция экологиясы экожүйелерді басқару стратегияларын жасауға және популяция түрлерінің санының динамикасын сипаттауға мүмкіндік беретін өсудің математикалық модельдеріне сүйенеді. Дегенмен, экологиялық жүйелерге тән тығыздықты реттеудің әртүрлі механизмдері визуалды түрде ұқсас кинетикалық қисықтарға әкелуі мүмкін, бұл тиісті модельді таңдауды қиындатады және нәтижесінде экологиялық болжамдардың сенімділігін төмендетеді. Бұл мақалада популяцияның өсу қарқынын талдау негізінде популяцияның өсу үлгілерін ажыратудың диагностикалық әдісі ұсынылады, бұл шама популяция санының өзгеру қарқынының ағымдығы популяция санына қатынасы ретінде анықталған. Негізгі екі модель қарастырылады: сызықтық тығыздықты реттейтін Ферхуюльсттің логистикалық моделі және жоғары тығыздықтағы қоршаған ортаны сақтау стрессінің экологиялық факторларын ескеретін сызықтық емес (кубтық) реттелетін модель. Логистикалық модель үшін өсу қарқынының популяция мөлшеріне тәуелділігі сызықтық және кубтық мүшесі бар модель үшін квадраттық екені көрсетілген, бұл тіпті популяциялар траекториялары ұқсас болғанда да осы механизмдерді ажыратуға мүмкіндік береді. Бұл әдіс экологиялық бақылаудың тығыз уақыттық қатарларын өңдеуге негізделген және ұзақ бақылауды қажет етпейді. Екі модель үшін де параметрлерді анықтау ең кіші квадраттар әдісін қолдану арқылы жүргізілді және модельді таңдау популяцияның максималды мөлшерін өзгертуге бағытталған экологияны басқару шешімдеріне айтарлықтай әсер ететіні көрсетілді. Дербес жағдайда,модельді қате таңдау экожүйені басқару стратегияларының тиімсіздігіне әкелетіні, ал реттеу механизімін дұрыс анықтау тиімді және үйлесімді әсер ету стратегиясын әзірлеуге мүмкіндік беретіні көрсетілген. Ұсынылып отырған тәсіл әдістемелік сипатта беріліп отыр, оны экологияда, табиғатты қорғау биологиясында және биоресурстарды басқаруда қолдануға болады.