Аннотация. 

Статья развивает сценарный подход к моделированию природных процессов при управляемом антропогенном воздействии. Определение рациональной стратегии эксплуатации для крупных хищников остается одной из противоречивых проблем, где применяются слабоформализованные экспертные методы управления промыслом. Успешно работавшие ранее для одних объектов методики определения квот изъятия, для других биоресурсов могут приводить к длительной деградации популяций. Разработана модель воспроизводства популяции с гибридным временем и алгоритмом, изменяющим функцию регуляции в зависимости от текущего состояния запаса. На основе предложенной вычислительной модели и типичной логики приятия решений при изменении промыслового воздействия рассмотрен осциллирующий сценарий коллапса на примере запасов камчатского краба. Динамика в модели с резкими флуктуациями численности приводит к краху промысла, когда эксперты могут ожидать восстановления запасов. Модель сценария использует трансформации фазового портрета: несвязные границы областей притяжения аттракторов и странный репеллер, прямую и обратную касательную бифуркации стационарных точек, аттрактор в форме множества несвязных интервалов. В детерминированной модели возникают стохастические эффекты.

Ключевые слова: 

биокибернетика, формализация экспертного управления биоресурсами, логико-гибридные системы, иерархическое событийное время, сценарии коллапса, фрактальные границы, странный репеллер, неунимодальные итерации.

Стр. 36-46.

DOI: 10.14357/20790279210304

 

 

Литература

1. Абакумов А.И., Бочаров Л.Н., Решетняк Т.М. Оптимальное распределение квот для многовидовых промыслов на примере карагинского промыслового района // Вопросы рыболовства. 2009. Т. 10. № 2 (38). С. 352-363.

2. Costello C. The Economic Value of Rebuilding Fisheries // OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers. 2012. № 55. P. 1-69.

3. Pinsky M.L., Jensen O.P., Ricard D. Unexpected patterns of fisheries collapse in the world’s oceans // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2011. Vol. 108. P. 8317-8322.

4. Борисова Т.Ю., Соловьева И.В. Проблемные аспекты моделирования популяционных процессов и критерии их согласования // Математические машины и системы. 2017. № 1. С. 71-81.

5. Переварюха А.Ю. Гибридная модель развития локально взрывообразного популяционного процесса насекомого // Труды ИСА РАН. 2015. Т. 65. № 2. С. 94-104.

6. Clark L.R. The population dynamics of Cardiaspina albitextura (Psyllidae) // Australian Journal of Zoology. 1964. Vol. 12. № 3. P. 362-380.

7. Михайлов В.В. Моделирование динамики биогенной нагрузки при оценке эффективности восполнения биоресурсов // Информационно-управляющие системы. 2017. № 4. С. 103-110.

8. Соколов А.В. Моделирование эволюции популяций с возрастной структурой: связь рождаемости со скоростью изменения среды // Труды ИСА РАН. 2014. Т. 64. № 3. С. 53-59.

9. Магницкий Н.А. О переходе к хаосу в одной модели динамики популяций // Труды ИСА РАН. 2020. Т. 70. № 2. С. 71-74.

10. Dubrovskaya V.A., Trofimova I.V. Model of dynamics of structured subpopulations of sturgeon fish in the Caspian Sea takes into account deviations in the rate of development of immature fish // Journal of the Belarusian State University. Biology. 2017. № 3. P. 76–86.

11. Чурова М.В., Мещерякова О.В., Немова Н.Н., Шатуновский М.И. Соотношение роста и некоторых биохимических показателей рыб на примере микижи Parasalmo mykiss Walb // Известия РАН. Серия биологическая. 2010. № 3. С. 289-299.

12. Kriksunov E.A. Theory of recruitment and interpretation of fish population dynamics //Journal of Ichthyology. 1995. Vol. 35. № 7. P. 10-37.

13. Veshchev P.V., Guteneva G.I. Efficiency of natura reproduction of sturgeons in the lower Volga under current conditions // Russian Journal of Ecology. 2012. Vol. 43, № 2. P. 142-147.

14. Борисов В.М., Елизаров А.А., Нестеров В.Д. Роль нерестового запаса в формировании пополнения северо-восточной атлантической трески Gadus morhua //Вопросы ихтиологии. 2006. Т. 46. № 1. С. 77-86.

15. Roughgarden J., Smith F. Why fisheries collapse and what to do about it // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1996. Vol. 93. P. 5078-5083.

16. Perevaryukha A.Yu. Comparative modeling of two especial scenarios of bioresources collapses: Canadian Atlantic cod and Caspian Sea sturgeon // Journal of Automation and Information Sciences. 2017. Vol. 49. № 6. P. 22-34.

17. Dew B., McConnaughey R. Did trawling on the brood stock contribute to the collapse of Alaska’s king crab? // Ecological Applications. 2005. Vol. 15. P. 919–941.

18. Singer D. Stable orbits and bifurcations of the maps on the interval // SIAM Journal of Applied Math. 1978. Vol. 35. P. 260-268.

19. Гонченко С.В., Гонченко А.С., Малкин М.И. О классификации классических и полуориентируемых подков в терминах граничных точек // Нелинейная динамика. 2010. Т. 6. № 3. С. 549-566.

20. Guckenheimer J. Sensitive dependence on initial conditions for one dimensional maps // Comm. Mathem. Physics. 1979. Vol. 70. P. 133-160.

21. Grebogi C., Ott E., Yorke J.A. Crises, sudden changes in chaotic attractors, and transient chaos // Physica D: Nonlinear Phenomena. 1983. Vol. 7, Iss. 1–3. P. 181-200.

22. Никитина А.В., Сухинов А.И., Угольницкий Г.А., Усов А.Б. Оптимальное управление устойчивым развитием при биологической реабилитации Азовского моря // Математическое моделирование. 2016. Т. 28. № 7. С. 96-106.

23. Дубровская В.А. О критериях обоснованности для анализа нелинейных эффектов в моделях эксплуатируемых популяций // Проблемы механики и управления: Нелинейные динамические системы. 2016. № 48. С. 74-83.