Wykład 2. Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wykład 2. Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji"

Transkrypt

1 Wykład 2 Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji

2 Konkurencja o charakterze eksploatacji konkurencja o zasoby, które są w niedomiarze działanie jednego konkurenta zmniejsza ilość zasobów dostępną dla drugiego występuje, kiedy: nisze potencjalne dwóch gatunków się nakładają gatunki współwystępują w przestrzeni (są sympatryczne) wykład 1/2

3 Przykład. Okrzemki i krzemionka hodowane oddzielnie hodowane razem (2 powtórzenia) wykład 1/3

4 Konkurencja o charakterze interferencji jeden konkurent uniemożliwia drugiemu korzystanie z zasobów bezpośrednia interakcja między konkurentami allelopatia oddziaływania chemiczne między roślinami wykład 1/4

5 Eksploatacja vs. interferencja eksploatacja intensywność oddziaływań zależy od ilości zasobów zmniejszanie zasobów dotyka wszystkich konkurentów interferencja konkurencja o zasób fizyczny (pokarm, jedzenie) lub zasób zapewniający dostęp do zasobów fizycznych (np. harem, terytorium) ilość zasobów nie ma znaczenia, duża ilość może nawet nasilać konkurencję wykład 1/5

6 Eksploatacja vs. interferencja Czasem te dwa rodzaje konkurencji współwystępują Żuki Neapheanops tellkampfi odżywiają się jajami świerszczy. Wzrost zagęszczenia żuków powoduje zużycie zasobów i w rezultacie spada płodność (eksploatacja) Przy wysokim zagęszczeniu żuki częściej walczą ze sobą, przez co mniej jedzą i spada płodność (interferencja) wykład 1/6

7 Odbieranie vs. ustępowanie scramble competition (odbieranie) zasób dostępny równomiernie dla wszystkich konkurentów zasób jest ograniczony, może nastąpić przekroczenie pojemności środowiska spadek dostosowania wszystkich konkurentów wykład 1/7

8 Odbieranie vs. ustępowanie contest competition (ustępowanie) zasoby są monopolizowane przez kilka (1-2) gatunki, które uniemożliwiają korzystanie z nich innym zwycięzca bierze wszystko, przegrany zostaje z niczym wykład 1/8

9 Wewnątrz i między Konkurencja wewnątrzgatunkowa między osobnikami tego samego gatunku prowadzi do spadku dostosowania tym silniejsza im więcej konkurentów efekt zależny od zagęszczenia Konkurencja zewnątrzgatunkowa między osobnikami różnych gatunków niezależna od zagęszczenia może doprowadzić do wyparcia jednego z konkurentów ewolucja faworyzuje osłabianie tych oddziaływań rozszczepienie cech wykład 1/9

10 Konkurencja wewnątrzgatunkowa Skutki konkurencji o zasoby nie dotykają wszystkich osobników w takim samym stopniu Clutton-Brock et al. 1987

11 Śmiertelność a zagęszczenie Tribolium confusum 1) śmiertelność niezależna od zagęszczenia: brak konkurencji 2) śmiertelność zależna od zagęszczenia: efekt konkurencji 3) śmiertelność nadkompensuje zagęszczenie: silny efekt konkurencji wykład 2/11

12 Brak nadkompensacji Śmiertelność młodych pstrągów (Le Cren 1973) na początku śmiertelność rośnie z zagęszczeniem następnie liczebność populacji utrzymuje się na stałym poziomie wykład 2/12

13 Tempo wzrostu populacji Tempo wzrostu niezależne od zagęszczenia Ludzkości przybywa w postępie geometry cznym, a zasobów (jedzenia) w postępie arytmetycznym. N, liczebność dn =rn dt t, czas r=b d b rozrodczość (births) d śmiertelność (deaths) Thomas Malthus wykład 2/13

14 Tempo wzrostu populacji Tempo wzrostu zależne od zagęszczenia N, liczebność populacji K dn N =rn (1 ) dt K t, czas r=b d K pojemność środowiska Pierre-François Verhulst

15 Efekt konkurencji wewnątrzgatunkowej K = log (zagęszczenie początkowe) log (zagęszczenie końcowe) roślina wydmowa niedokompensacja mklik (ćma) dokładna kompensacja Drosophila inna ćma skrajna nadkompensacja skrajna nadkompensacja wykład 2/15

16 Zagęszczenie a przegęszczenie Efekt konkurencji zależy nie tyle od zagęszczenia, co od stłoczenia (crowding) Jakie jest zagęszczenie owadów żerujących na danym gatunku rośliny? wykład 2/16

17 Zagęszczenie: różne podejścia zagęszczenie ważone przez zasoby 16 owadów / 4 rośliny = 4 owady/roślina zagęszczenie na osobnika (owada) ( 13 x x1 ) / 16 = zagęszczenie na roślinę (siła oddziaływania owadów) średnia harmoniczna =1.3 owada / roślina No to jakie w takim razie jest zagęszczenie owadów? wykład 2/17

18 Regulacja zagęszczenia śmiertelność i rozrodczość per capita Konkurencja, poprzez wpływ na rozrodczość i śmiertelność, utrzymuje liczebność populacji na w miarę stałym poziomie. Liczebność w punkcie równowagi jest tożsama z pojemnością środowiska, K. wykład 2/18

19 Model konkurencji międzygat. Model Lotki-Volterry dla konkurencji międzygatunkowej Założenia: Tempo wzrostu populacji każdego z gatunków (r1, r2) jest stałe. Współczynniki konkurencji α oraz β są stałe Pojemność środowiska jest stała Osobniki w obrębie każdego gatunku są identyczne Alfred Lotka oscylacje stężeń w reakcji chemicznej Nie ma opóźnienia w reakcji gatunku na zmiany liczebności konkurenta Nie ma możliwości zróżnicowania zasobów pomiędzy gatunki Vito Volterra połów ryb w Adriatyku wykład 2/19

20 Model konkurencji międzygat. 1 dn 1 N1 =r 1 N 1 (1 ) dt K1 liczebność populacji Wzrost populacji dwóch gatunków K r1 = b1 d1 czas (t) spowolnienie wzrostu na skutek zużywania zasobów przez gatunek1 2 dn 2 N2 =r 2 N 2 (1 ) dt K2 r2 = b2 d2 liczebność populacji K czas (t) wykład 2/20

21 Model konkurencji Wzajemne ograniczenie zasobów 1 2 zmniejszenie przez gatunek 2 zasobów dostępnych dla gatunku 1 dn 1 N 1 α N2 =r 1 N 1 (1 ) dt K 1 K1 dn 2 N2 β N1 =r 2 N 2 (1 ) dt K2 K 2 K w wyniku konkurencji liczebność populacji Współczynniki konkurencji α zmniejszenie zasobów gatunku 1 przez gatunek 2 β - zmniejszenie zasobów gatunku 2 przez gatunek 1 K czas (t) wykład 2/21

22 Model konkurencji międzygat. Jakie kombinacje są stabilne? Kiedy liczebność się nie zmienia czyli dn/dt jest stałe. dn 1 N 1 α N2 =r 1 N 1 (1 ) dt K 1 K1 =0 N1= K1 α N2 N2= K2 β N1 =0 =0 N1 K1 b α=tg a=tg y = ax +b N1= αn2 + K1 N2 wykład 2/22

23 Model konkurencji międzygat. Kiedy dn/dt jest stałe? N1= K1 α N2 Taką liczebność musi mieć gatunek 1 (przy dowolnej liczebności gatunku 2), żeby utrzymana została równowaga. N2= K2 β N1 Taką liczebność musi mieć gatunek 1 (przy dowolnej liczebności gatunku 2), żeby utrzymana została równowaga. wykład 2/23

24 Model konkurencji międzygat. Rozwiązanie metodą graficzną 1. Szukamy miejsc zerowych N1= K1 α N2 brak konkurenta zwykłe równanie logistyczne dla N2= 0 mamy N1=K1 dla N1=0 mamy N2=K1/α pojemność środowiska zmieniona przez oddziaływania konkurencyjne siła konkurencji gatunku 2 z gatunkiem 1 (ile zasobów zabiera) Analogicznie robimy dla równania drugiego: N2= K2 β N1 wykład 2/24

25 Model konkurencji międzygat. 2. Rysujemy rozwiązania N1 N1 K 2/ β K1 K1/ α Możliwe kombinacje N1 i N2, przy których N1 jest stałe. N2 N2 K2 Możliwe kombinacje N1 i N2, przy których N2 jest stałe. Koegzystencja gatunków jest możliwa w punkcie przecięcia tych prostych. wykład 2/25

26 Rozwiązanie modelu międzygat. Izokliny graficzne rozwiązanie układu równań N1 K2/ β K1 n1 n2 K2 K1/ α N2 Punkt równowagi (n1, n2) wykład 2/26

27 Możliwe rozwiązania: izokliny K2/ β zwycięża gatunek 2 K1 K1 < K2/ β K2 > K1/ α K1/ α K1 K1 zwycięża gatunek 1 K2 / β K1 > K2/ β K2 <K1/ α K2 K2 K1/ α równowaga trwała równowaga nietrwała K2/ β K1 > K2/ β K2 > K1/ α K2/ β K1/ α K2 K1 < K2 / β K2 < K1/ α K1 liczebność gatunku 2 K2 K1 / α wykład 2/27

28 Wyparcie konkurencyjne W wyniku oddziaływań konkurencyjnych możliwe jest całkowite wyparcie jednego gatunku przez drugi Oddziaływania konkurencyjne zawężają niszę realizowaną Nisza realizowana może zostać wypchnięta poza niszę fundamentalną. zwycięża gatunek 1 liczebność gatunku 1 zwycięża gatunek 2 liczebność gatunku 2 Silniejszy konkurent wypiera całkowicie słabszego w obrębie jego niszy potencjalnej nie stacza miejsca na realizowaną wykład 2/28

29 Kiedy koegzystencja jest możliwa? Model MacArthura i Lewinsa (1967) niestabilna stabilna koegzystencja niestabilna K1, K2 pojemność środowiska dla gatunku 1 i 2 Koegzystencja jest możliwa, jeśli: d/w jest małe (wąskie i odległe nisze), pod warunkiem, że warunki środowiska sprzyjają obu gatunkom (K1 K2) Jeżeli jeden gatunek wykorzystuje środowisko bardziej efektywnie, układ jest niestabilny wykład 1/29

30 Wzajemny antagonizm równowaga nietrwała K1 > K2/ β K2 > K1/ α Dla obu gatunków konkurencja międzygatunkowa silniejsza niż wewnątrzgatunkowa. Wynik interakcji zależy przede wszystkim od względnych zagęszczeń obydwu gatunków na podstawie modelu nie można przewidzieć wyniku. wykład 2/30

31 Wzajemny antagonizm dorosłe lubią jeść jaja dorosłe lubią jeść poczwarki larwy lubią jeść jaja larwy lubią jeść poczwarki T. confusum Trojszyk ulec (Tribolium confusum) T. confusum T. confusum T. confusum Trojszyk gryzący (Tribolium castaneum) Żuki każdego gatunku zjadały więcej osobników drugiego gatunku niż własnego

Interakcje. Konkurencja. wykład 2

Interakcje. Konkurencja. wykład 2 Interakcje. Konkurencja wykład 2 Ekologiczna istota konkurencji Kiedy konkurujące gatunki mogą współwystępować? Kiedy na skutek konkurencji jeden z nich wyginie? wykład 2/2 Tempo wzrostu populacji Tempo

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 7. Regulacja liczebności populacji Interakcje między organizmami

Ekologia ogólna. wykład 7. Regulacja liczebności populacji Interakcje między organizmami Ekologia ogólna wykład 7 Regulacja liczebności populacji Interakcje między organizmami Dlaczego? N, liczebność 19 mln słoni przez 750 lat t, czas dn =rn dt r=b d Skoro populacje nie rosną w nieskończoność,

Bardziej szczegółowo

Ekologia i ewolucja interakcji międzygatunkowych

Ekologia i ewolucja interakcji międzygatunkowych Ekologia i ewolucja interakcji międzygatunkowych część I. Konkurencja cześć II. Drapieżnictwo Agnieszka Kloch Barbara Pietrzak Podręczniki Begon i in. (1999) Ekologia populacji J. Weiner. Życie i ewolucja

Bardziej szczegółowo

Wykład z modelowania matematycznego.

Wykład z modelowania matematycznego. Wykład z modelowania matematycznego. Modele z jedną populacją. Problem. Szybkość zmian zagęszczenia populacji. Założenia. Ciągłość procesów zachodzących w populacji (nawet w najkrótszym przedziale czasowym

Bardziej szczegółowo

MODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik

MODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik MODELE WIELOPOPULACYJNE Biomatematyka Dr Wioleta Drobik UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH Warunek początkowy: x(t 0 )=x 0, y(t 0 )=y 0 Funkcje f i g to zadane funkcje ciągłe trzech zmiennych: t,

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji EKOLOGIA Ekologia populacji Populacja termin różnie rozumiany W demografii (człowieka): ludzie zamieszkujący określony rejon: np. populacja Krakowa, populacja Polski południowej, populacja Polski, populacja

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. Wykład 3

Konkurencja. Wykład 3 Konkurencja Wykład 3 Współistnienie nierównych konkurentów wykład 3/2 Heterogenność środowiska Do tej pory zakładaliśmy, że środowisko, w którym zachodzi konkurencja, jest homogenne W rzeczywistości: środowisko

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji EKOLOGIA Ekologia populacji 1/55 Populacja termin różnie rozumiany W demografii(człowieka): ludzie zamieszkujący określony rejon: np. populacja Krakowa, populacja Polski południowej, populacja Polski,

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Dynamika populacji człowieka. Teoria Malthusa. Ekologia populacji. Populacja (miliardy) Rok. Liczebność populacji Ilość zasobów.

EKOLOGIA. Dynamika populacji człowieka. Teoria Malthusa. Ekologia populacji. Populacja (miliardy) Rok. Liczebność populacji Ilość zasobów. EKOLOGIA Ekologia populacji 1/55 Dynamika populacji człowieka 9 Populacja (miliardy) 8 7 6 5 4 3 2 Thomas R. Malthus 1-8 -6-4 -2 2 Rok 2/55 Teoria Malthusa Liczebność populacji Ilość zasobów Czas 3/55

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. wykład 5 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji

Konkurencja. wykład 5 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji Konkurencja wykład 5 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji Efekty konkurencji ekologiczne: jeden gatunek wypierany z danego siedliska przez drugi można zaobserwować spadek dostosowania (niższa

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. Wykład 4

Konkurencja. Wykład 4 Konkurencja Wykład 4 W terenie Eksperyment w terenie 1. manipulacja liczebnością jednego lub dwóch konkurentów 2. obserwacja zmian przeżywalności, płodności itd. 3. porównanie z parametrami obserwowanymi

Bardziej szczegółowo

Interakcje. Konkurencja a zespół organizmów

Interakcje. Konkurencja a zespół organizmów Interakcje Konkurencja a zespół organizmów Zespół organizmów Zbiór gatunków (populacji) wykorzystujących tę samą przestrzeń w tym samym czasie wszystkie gatunki na danym obszarze uwarunkowania środowiskowe

Bardziej szczegółowo

MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI

MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI Biomatematyka Dr Wioleta Drobik-Czwarno UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH Warunek początkowy: x(t 0 )=x 0, y(t

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. Wykład 3

Konkurencja. Wykład 3 Konkurencja Wykład 3 Współistnienie nierównych konkurentów wykład 3/2 Heterogenność środowiska Do tej pory zakładaliśmy, że środowisko, w którym zachodzi konkurencja, jest homogenne W rzeczywistości: środowisko

Bardziej szczegółowo

27.10. 2011. Wzrost zależny od zagęszczenia

27.10. 2011. Wzrost zależny od zagęszczenia 27.10. 2011 Wzrost zależny od zagęszczenia Ochrona pop. zwierząt Rycina z Turchin 1999 Zagadnienie regulacji populacji Mechanizmy negatywnej zależności od zagęszczenia Model wzrostu logistycznego Założenia

Bardziej szczegółowo

Konkurencja Wykład 1. Zasoby, nisza, wypieranie. Agnieszka Kloch

Konkurencja Wykład 1. Zasoby, nisza, wypieranie. Agnieszka Kloch Konkurencja Wykład 1 Zasoby, nisza, wypieranie Agnieszka Kloch akloch@biol.uw.edu.pl Podręczniki M. Begon, CR Townsend, JL Harper Ecology. From Individuals to Ecosystems Begon i in. (1999) Ekologia populacji

Bardziej szczegółowo

Interakcje. wykład 6 Konsekwencje behawioralne

Interakcje. wykład 6 Konsekwencje behawioralne Interakcje wykład 6 Konsekwencje behawioralne Terytorializm terytorium aktywnie bronione, areał nie terytorializm może się wiązać z obroną zasobów dotyczy konkurencji wewnątrz- i międzygatunkowej Lottia

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI MODELE Z CZASEM DYSKRETNYM DR WIOLETA DROBIK- CZWARNO MODELE ZMIAN ZAGĘSZCZENIA POPULACJI Wyróżniamy modele: z czasem dyskretnym wykorzystujemy równania różnicowe z

Bardziej szczegółowo

14 Modele z czasem dyskretnym

14 Modele z czasem dyskretnym 14 Modele z czasem dyskretnym Przykłady i zadania z tego rozdziału ilustrują materiał zawarty w rozdziałach 12 i 15 książki 141 Metoda pajęczynowa PRZYŁAD 141 Na poniższych rysunkach zilustrowano metodę

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 6. Ekologia populacji (cd)

Ekologia ogólna. wykład 6. Ekologia populacji (cd) Ekologia ogólna wykład 6 Ekologia populacji (cd) Struktura przestrzenna rozmieszczenie równomierne zapewnia maksymalną separację osobników środowisko homogenne + antagonizmy (allelopatia u roślin) wykład

Bardziej szczegółowo

określa, czym się zajmują ekologia, ochrona środowiska i ochrona przyrody określa niszę ekologiczną wybranych gatunków

określa, czym się zajmują ekologia, ochrona środowiska i ochrona przyrody określa niszę ekologiczną wybranych gatunków WYMAGANIA EDUKACYJNE Z EKOLOGII Z ELEMENTAMI OCHRONY ŚRODOWISKA DLA KLASY III ZAKRES ROSZERZONY Biologia na czasie 3 zakres rozszerzony Dział programu Lp. Temat Poziom wymagań konieczny (K) podstawowy

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. wykład 4 Konkurencja a zespół organizmów

Konkurencja. wykład 4 Konkurencja a zespół organizmów Konkurencja wykład 4 Konkurencja a zespół organizmów Zespół organizmów Zbiór gatunków (populacji) wykorzystujących tę samą przestrzeń w tym samym czasie wszystkie gatunki na danym obszarze uwarunkowania

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW

Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW Model matematyczny Jest to teoretyczny opis danego zjawiska na podstawie bieżącej wiedzy (często zwany

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony w roku t L t

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego r = U t Z t L t gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji Genetyka populacji Analiza Trwałości Populacji Analiza Trwałości Populacji Ocena Środowiska i Trwałości Populacji- PHVA to wielostronne opracowanie przygotowywane na ogół podczas tworzenia planu ochrony

Bardziej szczegółowo

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ - 700 Teoria niszy, teoria neutralna SPECJACJA historia = przypadek NIEBYT PULA GATUNKÓW WYMIERANIE ewolucyjna skala czasu ograniczenia dyspersji ograniczenia środowiskowe interakcje

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 (16.05.2014) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony

Bardziej szczegółowo

Równanie logistyczne zmodyfikowane o ubytki spowodowane eksploatacją:

Równanie logistyczne zmodyfikowane o ubytki spowodowane eksploatacją: Sterowanie populacją i eksploatacja populacji Wykład 5 / 10-11-2011 (można o tym poczytać w podręczniku Krebsa) Modele eksploatacji populacji Model oparty na założeniu logistycznego wzrostu populacji (logistic

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 03 (uzupełnienie Wykładu 02) Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 31/03/2016 1 / 17 1 2 / 17 Dynamika populacji Równania Lotki-Voltery opisują model drapieżnik-ofiara.

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa

EKOLOGIA. Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa EKOLOGIA Ekologia zespołów 1/26 Struktura zespołów Jak można scharakteryzować strukturę zespołu: cechy charakterystyczne Ile gatunków (bogactwo gatunkowe) Względna częstość występowania (dominacja, jednorodność)

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. wykład 6 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji (cd)

Konkurencja. wykład 6 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji (cd) Konkurencja wykład 6 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji (cd) Miejsce na ewolucję N, liczebność dn =rn dt t, czas r=b d b rozrodczość (births) d śmiertelność (deaths) wykład 6/2 Specjacja

Bardziej szczegółowo

Drapieżnictwo II. (John Stuart Mill 1874, tłum. własne)

Drapieżnictwo II. (John Stuart Mill 1874, tłum. własne) Drapieżnictwo II Jeżeli w ogóle są jakikolwiek świadectwa celowego projektu w stworzeniu (świata), jedną z rzeczy ewidentnie zaprojektowanych jest to, by duża część wszystkich zwierząt spędzała swoje istnienie

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna M. wykład 3

Ekologia ogólna M. wykład 3 Ekologia ogólna M wykład 3 Ekologia populacji Populacja - definicja Grupa osobników tego samego gatunku, współwystępujących na tym samym obszarze i w tym samym czasie. współwystępowanie oddziaływanie jeden

Bardziej szczegółowo

Czego ekolog może się dowiedzieć od matematyka, czyli słów kilka o modelu drapieżnik-ofiara

Czego ekolog może się dowiedzieć od matematyka, czyli słów kilka o modelu drapieżnik-ofiara 1/32 Czego ekolog może się dowiedzieć od matematyka, czyli słów kilka o modelu drapieżnik-ofiara Urszula Foryś Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Zakład Biomatematyki i Teorii Gier WMIM UW Banacha

Bardziej szczegółowo

Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji

Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji Zakład Metod Obliczeniowych Chemii 11 kwietnia 2006 roku 1 Po co? Jak? 2 Algorytm Analiza zbieżności 3 dla układów symetrycznych 4 Fulleren 5 Po co?

Bardziej szczegółowo

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1 Wektory Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1.1 Dodawanie wektorów graficzne i algebraiczne. Graficzne - metoda równoległoboku. Sprowadzamy wektory

Bardziej szczegółowo

Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych

Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych Laboratorium 1: Modele ciągłe. Model Lotki-Volterry. mgr inż. Urszula Smyczyńska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza 1. Ćwiczenie 1: Rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa 14

Bardziej szczegółowo

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05)

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05) BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05) Magdalena Retkiewicz 26.03.2014 ZANIECZYSZCZENIA WÓD Zanieczyszczenie wód niekorzystne zmiany właściwości fizycznych, chemicznych

Bardziej szczegółowo

MODEL AS-AD. Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie.

MODEL AS-AD. Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie. MODEL AS-AD Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie. KRZYWA AD Krzywą AD wyprowadza się z modelu IS-LM Każdy punkt

Bardziej szczegółowo

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ - 700 Teoria niszy, teoria neutralna SPECJACJA historia = przypadek NIEBYT PULA GATUNKÓW WYMIERANIE ewolucyjna skala czasu ograniczenia dyspersji ograniczenia środowiskowe interakcje

Bardziej szczegółowo

Wykład FIZYKA I. 5. Energia, praca, moc. http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Wykład FIZYKA I. 5. Energia, praca, moc. http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Wykład FIZYKA I 5. Energia, praca, moc Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Instytut Fizyki Politechniki Wrocławskiej http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html ENERGIA, PRACA, MOC Siła to wielkość

Bardziej szczegółowo

Drapieżnictwo. Ochrona populacji zwierząt

Drapieżnictwo. Ochrona populacji zwierząt Drapieżnictwo Ochrona populacji zwierząt Ochrona populacji zwierząt Czy drapieżniki ograniczają liczebność ofiar? Kontrola z góry czy z dołu? Spektakularne przykłady wpływu drapieżnictwa na populacje:

Bardziej szczegółowo

PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY

PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY obliczanie dystansu dzielącego grupy (subpopulacje) wyrażonego za pomocą indeksu F Wrighta (fixation index) w modelu jednego locus 1 Ćwiczenia III Mgr Kaczmarek-Okrój

Bardziej szczegółowo

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Modelowanie Zad Procesy wykładniczego wzrostu i spadku (np populacja bakterii, rozpad radioaktywny, wymiana ciepła) można modelować równaniem

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA J = Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa

EKOLOGIA J = Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa EKOLOGIA Ekologia zespołów Ekologia 1 Struktura zespołów Jak można scharakteryzować strukturę zespołu: cechy charakterystyczne Ile gatunków (bogactwo gatunkowe) Względna częstość występowania (dominacja,

Bardziej szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa 1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 1

Ekologia ogólna. wykład 1 Ekologia ogólna wykład 1 Kontakt Agnieszka Kloch 22 556 26 603 akloch@biol.uw.edu.pl CNBCh, IV p., pok. 4.37 (Zakład Ekologii) wykład 1/2 Zaliczenie egzamin 08.06.2017 w porze wykładu pisemny, ~test ogólnouniwersytecki:

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Anna Ptaszek. 9 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 29

Wykład 4. Anna Ptaszek. 9 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 29 Wykład 4 Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego 9 października 2015 1 / 29 Podstawy kinetyki chemicznej pochodna funkcji i jej interpretacja, pojęcie szybkości i prędkości, stechiometria

Bardziej szczegółowo

geograficzna pasożyta (nicień owadobójczy, Steinernema feltiae) jako czynniki wpływające na jego infekcyjność względem gospodarza (trojszyk gryzący,

geograficzna pasożyta (nicień owadobójczy, Steinernema feltiae) jako czynniki wpływające na jego infekcyjność względem gospodarza (trojszyk gryzący, Fluktuacje termiczne środowiska orazzmiennośćzmienność geograficzna pasożyta (nicień owadobójczy, Steinernema feltiae) jako czynniki wpływające na jego infekcyjność względem gospodarza (trojszyk gryzący,

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Stabilność O układzie możemy mówić, że jest stabilny gdy układ ten wytrącony ze stanu równowagi

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8 Regresja wielokrotna Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X 1, X 2, X 3,...) na zmienną zależną (Y).

Bardziej szczegółowo

Filmy o numerycznym prognozowaniu pogody Pogodna matematyka : zakładka: Filmy

Filmy o numerycznym prognozowaniu pogody Pogodna matematyka :  zakładka: Filmy Modelowanie komputerowe w ochronie środowiska Wykłady x 4 Ćwiczenia x 3 Strona: http://www.icm.edu.pl/~aniat/modele/msos26.html Literatura: Urszula Foryś, Matematyka w biologii, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne,

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY 5 MAJA Godzina rozpoczęcia: 9:00. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY 5 MAJA Godzina rozpoczęcia: 9:00. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50 Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 01 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę Instrukcja dla zdającego EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Bardziej szczegółowo

Fizjologiczne i etologiczne

Fizjologiczne i etologiczne Fizjologiczne i etologiczne aspekty życia społecznego owadów Różnorodność owadów prowadzących społeczny tryb życia W - III Mrówki Faraona Monomorium pharaonis 25 https://www.youtube.com/watch?v=x4ppzhognjw

Bardziej szczegółowo

Dyskretne modele populacji

Dyskretne modele populacji Dyskretne modele populacji Micha l Machtel Adam Soboczyński 19 stycznia 2007 Typeset by FoilTEX Dyskretne modele populacji [1] Wst ep Dyskretny opis modelu matematycznego jest dobry dla populacji w których

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Anna Ptaszek. 27 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 31

Wykład 4. Anna Ptaszek. 27 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 31 Wykład 4 Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego 27 października 2015 1 / 31 Podstawy kinetyki chemicznej pochodna funkcji i jej interpretacja, pojęcie szybkości i prędkości, stechiometria

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 9. Dlaczego jedne kraje są bogate, a inne biedne? Model Solowa, wersja prosta. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 9. Dlaczego jedne kraje są bogate, a inne biedne? Model Solowa, wersja prosta. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 9. Dlaczego jedne kraje są bogate, a inne biedne? Model Solowa, wersja prosta Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Funkcja produkcji - własności. Model Solowa

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU DRYF GENETYCZNY ) Każdy żywy organizm wytwarza więcej gamet, niż zdolne jest przetrwać (Darwin). 2) Przypadek

Bardziej szczegółowo

UZUPEŁNIA ZDAJĄCY miejsce na naklejkę

UZUPEŁNIA ZDAJĄCY miejsce na naklejkę Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. MMA 017 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY DATA: 5 maja 017 r.

Bardziej szczegółowo

Funkcja liniowa - podsumowanie

Funkcja liniowa - podsumowanie Funkcja liniowa - podsumowanie 1. Funkcja - wprowadzenie Założenie wyjściowe: Rozpatrywana będzie funkcja opisana w dwuwymiarowym układzie współrzędnych X. Oś X nazywana jest osią odciętych (oś zmiennych

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y

Bardziej szczegółowo

pieniężnej. Jak wpłynie to na: krzywą LM... krajową stopę procentową... kurs walutowy... realny kurs walutowy ( przyjmij e ) ... K eksport netto...

pieniężnej. Jak wpłynie to na: krzywą LM... krajową stopę procentową... kurs walutowy... realny kurs walutowy ( przyjmij e ) ... K eksport netto... ZADANIA, TY I 1. Rozważmy model gospodarki otwartej (IS-LM i B), z płynnym kursem walutowym, gdy (nachylenie LM > nachylenie B). aństwo decyduje się na prowadzenie ekspansywnej polityki krzywą LM krajową

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI DR WIOLETA DROBIK WSTĘP Podstawy matematyczne Ciąg Granica funkcji Ciągłość funkcji Pochodna i całka CIĄG Lista ponumerowanych elementów pewnego zbioru Ciąg to dowolna

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 3 Biologia I MGR

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 3 Biologia I MGR GENETYKA POPULACJI Ćwiczenia 3 Biologia I MGR Heterozygotyczność Rozpatrując różnorodność genetyczną w populacjach o układzie hierarchicznym zauważamy, że najwyższy poziom heterozygotyczności zawsze występuje

Bardziej szczegółowo

Modele matematyczne drapieżnictwa

Modele matematyczne drapieżnictwa Modele matematyczne drapieżnictwa Dariusz WRZOSEK Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski BIOFIZMAT, Grudzień 2015 Rodzaje odziaływań miedzygatunkowych Podstawowe oddziaływania

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY. Matematyka. dla studentów I roku Farmacji WUM. dr Justyna Kurkowiak

WYKŁADY. Matematyka. dla studentów I roku Farmacji WUM. dr Justyna Kurkowiak WYKŁADY Matematyka dla studentów I roku Farmacji WUM dr Justyna Kurkowiak 209-0-0 WARUNKI ZALICZENIA Matematyka (I semestr) W semestrze można zdobyć 00 punktów. PUNKTACJA Kolokwium I Kolokwium II Kartkówki

Bardziej szczegółowo

Roztwory buforowe (bufory) (opracowanie: dr Katarzyna Makyła-Juzak)

Roztwory buforowe (bufory) (opracowanie: dr Katarzyna Makyła-Juzak) Roztwory buforowe (bufory) (opracowanie: dr Katarzyna Makyła-Juzak) 1. Właściwości roztworów buforowych Dodatek nieznacznej ilości mocnego kwasu lub mocnej zasady do czystej wody powoduje stosunkowo dużą

Bardziej szczegółowo

plezjomorfie: podobieństwa dziedziczone po dalszych przodkach (c. atawistyczna)

plezjomorfie: podobieństwa dziedziczone po dalszych przodkach (c. atawistyczna) Podobieństwa pomiędzy organizmami - cechy homologiczne: podobieństwa wynikające z dziedziczenia - apomorfie: podobieństwa dziedziczone po najbliższym przodku lub pojawiająca się de novo (c. ewolucyjnie

Bardziej szczegółowo

Dynamika Newtonowska trzy zasady dynamiki

Dynamika Newtonowska trzy zasady dynamiki Dynamika Newtonowska trzy zasady dynamiki I. Zasada bezwładności Gdy działające siły równoważą się ciało fizyczne pozostaje w spoczynku lubporusza się ruchem prostoliniowym ze stałą prędkością. II. Zasada

Bardziej szczegółowo

Stochastyczne dynamiki z opóźnieniami czasowymi w grach ewolucyjnych

Stochastyczne dynamiki z opóźnieniami czasowymi w grach ewolucyjnych Stochastyczne dynamiki z opóźnieniami czasowymi w grach ewolucyjnych Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa 10 listopada 2016 Proseminarium licencjackie

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y

Bardziej szczegółowo

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów: Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,

Bardziej szczegółowo

Matematyka licea ogólnokształcące, technika

Matematyka licea ogólnokształcące, technika Matematyka licea ogólnokształcące, technika Opracowano m.in. na podstawie podręcznika MATEMATYKA w otaczającym nas świecie zakres podstawowy i rozszerzony Funkcja liniowa Funkcję f: R R określoną wzorem

Bardziej szczegółowo

Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 7 Równowaga na rynku walutowym podejście elastycznościowe, warunek Marshalla-Lernera

Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 7 Równowaga na rynku walutowym podejście elastycznościowe, warunek Marshalla-Lernera Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 7 Równowaga na rynku walutowym podejście elastycznościowe, warunek Marshalla-Lernera Leszek Wincenciak Wydział Nauk Ekonomicznych UW 2/27 Plan wykładu: Warunek

Bardziej szczegółowo

Mechanizmy obronne przed drapieżnikami

Mechanizmy obronne przed drapieżnikami Drapieżnictwo może być istotnym czynnikiem selekcyjnym Mechanizmy obronne przed drapieżnikami M. Ślusarczyk Drapieżnictwo może zmniejszać dostosowanie organizmów Bezpośrednio - eliminując osobniki lub

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II Teoria estymacji (wyznaczanie przedziałów ufności, błąd badania statystycznego, poziom ufności, minimalna liczba pomiarów). PRÓBA Próba powinna być reprezentacyjna tj. jak

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA II K A T A R Z Y N A Ś L E D Z I E WS K A

MAKROEKONOMIA II K A T A R Z Y N A Ś L E D Z I E WS K A MAKROEKONOMIA II K A T A R Z Y N A Ś L E D Z I E WS K A WYKŁAD X WZROST GOSPODARCZY Malthusiański model wzrostu gospodarczego Wprowadzenie Stan ustalony Efekt wzrostu produktywności Kontrola wzrostu urodzeń

Bardziej szczegółowo

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego dr inż. Andrzej KIJ 1 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 q1 D2 q2 Q 2 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 +D2 D1 D2 q1

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Sukcesja ekologiczna. Sukcesja. 1. Sukcesja ekologiczna 2. Hipoteza Gai

EKOLOGIA. Sukcesja ekologiczna. Sukcesja. 1. Sukcesja ekologiczna 2. Hipoteza Gai EKOLOGIA 1. Sukcesja ekologiczna 2. Hipoteza Gai 1/20 Sukcesja ekologiczna Proces prowadzący do powstania stabilnego ekosystemu, pozostającego w równowadze ze środowiskiem, osiąganym przez maksymalne możliwe

Bardziej szczegółowo

WYRÓWNYWANIE POZIOMU ROZWOJU POLSKI I UNII EUROPEJSKIEJ

WYRÓWNYWANIE POZIOMU ROZWOJU POLSKI I UNII EUROPEJSKIEJ dr Barbara Ptaszyńska Wyższa Szkoła Bankowa w Poznaniu WYRÓWNYWANIE POZIOMU ROZWOJU POLSKI I UNII EUROPEJSKIEJ Wprowadzenie Podstawowym celem wspólnoty europejskiej jest wyrównanie poziomu rozwoju poszczególnych

Bardziej szczegółowo

1 Kinetyka reakcji chemicznych

1 Kinetyka reakcji chemicznych Podstawy obliczeń chemicznych 1 1 Kinetyka reakcji chemicznych Szybkość reakcji chemicznej definiuje się jako ubytek stężenia substratu lub wzrost stężenia produktu w jednostce czasu. ν = c [ ] 2 c 1 mol

Bardziej szczegółowo

Bryła sztywna. Fizyka I (B+C) Wykład XXIII: Przypomnienie: statyka

Bryła sztywna. Fizyka I (B+C) Wykład XXIII: Przypomnienie: statyka Bryła sztywna Fizyka I (B+C) Wykład XXIII: Przypomnienie: statyka Moment bezwładności Prawa ruchu Energia ruchu obrotowego Porównanie ruchu obrotowego z ruchem postępowym Przypomnienie Równowaga bryły

Bardziej szczegółowo

Interakcje pomiędzy roślinami i zwierzętami

Interakcje pomiędzy roślinami i zwierzętami Interakcje pomiędzy roślinami i zwierzętami Rośliny: energia dla wyższych poziomów troficznych Zwierzęta zależne pośrednio (drapieżniki, pasożyty) lub bezpośrednio: rośliny jako pokarm: liście, łodygi,

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Stabilność - definicja 1 O układzie możemy mówić, że jest stabilny gdy wytrącony ze stanu równowagi

Bardziej szczegółowo

Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny

Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny Janusz Brzychczyk, Instytut Fizyki UJ Związek pomiędzy równaniem

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 10. Złota reguła. Model Solowa - wersja pełna. dr Dagmara Mycielska dr hab. Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 10. Złota reguła. Model Solowa - wersja pełna. dr Dagmara Mycielska dr hab. Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 10. Złota reguła. Model Solowa - wersja pełna dr Dagmara Mycielska dr hab. Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Złota reguła problem maksymalizacji konsumpcji per capita. Model

Bardziej szczegółowo

Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I

Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I mgr Piotr Oleksiak Gimnazjum nr.2 wopatowie. Temat. Cechy populacji biologicznej. Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I Zakres treści: Populacja cechy charakterystyczne: liczebność, zagęszczenie,

Bardziej szczegółowo

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb Współzależność Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb (x i, y i ). Geometrycznie taką parę

Bardziej szczegółowo

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY Będziemy zapisywać wektory w postaci (,, ) albo traktując go jak macierz jednokolumnową (dzięki temu nie będzie kontrowersji przy transponowaniu wektora ) Model

Bardziej szczegółowo

Model Davida Ricardo

Model Davida Ricardo Model Davida Ricardo mgr eszek incenciak 15 lutego 2005 r. 1 Założenia modelu Analiza w modelu Ricardo opiera się na następujących założeniach: istnieje doskonała konkurencja na rynku dóbr i rynku pracy;

Bardziej szczegółowo

GRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils

GRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils GRA Przykład 1) Zbiór graczy n = 2 myśliwych I= {1,,n} 2) Zbiór strategii S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 3) Wypłaty jeleń - zając - 10 utils 3 utils U i : S n R i=1,,n J Z J Z J 5 0

Bardziej szczegółowo

Ekotoksykologia 12/9/2016. Testy ekotoksykologiczne (według Leona i Van Gestela, 1994) Trzy powody, dla których warto robić krótkotrwałe testy

Ekotoksykologia 12/9/2016. Testy ekotoksykologiczne (według Leona i Van Gestela, 1994) Trzy powody, dla których warto robić krótkotrwałe testy 2/9/26 Ekotoksykologia Co mówią testy ekotoksykologiczne? Prof. dr hab. Ryszard Laskowski Instytut Nauk o Środowisku UJ Ul. Gronostajowa 7, Kraków pok. 2..2 http://www.eko.uj.edu.pl/laskowski /32 Testy

Bardziej szczegółowo

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia

Bardziej szczegółowo

INTERAKCJE. DRAPIEŻNICTWO WYKŁAD 5

INTERAKCJE. DRAPIEŻNICTWO WYKŁAD 5 INTERAKCJE. DRAPIEŻNICTWO WYKŁAD 5 Bezpośrednie efekty drapieżnictwa Dynamika populacji Barbara Pietrzak, Uniwersytet Warszawski, 2018 Creel i Christianson 2008 Bezpośrednie efekty drapieżnictwa. Plan

Bardziej szczegółowo

Jednowymiarowa mechanika kwantowa Rozpraszanie na potencjale Na początek rozważmy najprostszy przypadek: próg potencjału

Jednowymiarowa mechanika kwantowa Rozpraszanie na potencjale Na początek rozważmy najprostszy przypadek: próg potencjału Fizyka 2 Wykład 4 1 Jednowymiarowa mechanika kwantowa Rozpraszanie na potencjale Na początek rozważmy najprostszy przypadek: próg potencjału Niezależne od czasu równanie Schödingera ma postać: 2 d ( x)

Bardziej szczegółowo

Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii

Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Klaudia Matyjasek nr albumu 219863 praca zaliczeniowa na kierunku matematyka Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii

Bardziej szczegółowo

Analiza współzależności dwóch cech I

Analiza współzależności dwóch cech I Analiza współzależności dwóch cech I Współzależność dwóch cech W tym rozdziale pokażemy metody stosowane dla potrzeb wykrywania zależności lub współzależności między dwiema cechami. W celu wykrycia tych

Bardziej szczegółowo