Modèle matriciel de population

Lorsque les données de la table de survie sont collectées, nous recommandons d`adapter un modèle de risque concurrent et une fonction de fécondité flexible aux données et d`estimer le taux de croissance de la population λ et le temps de génération à l`aide d`une matrice de population structurée par âge ou de l`équation d`Euler-Lotka. Il faut éviter de calculer le temps de génération à l`aide de modèles de population structurés par étapes. Si un chercheur s`intéresse à la construction de modèles de population structurés par étapes (p. ex., aux fins d`analyses de sensibilité et d`élasticité), la conversion des taux vitaux structurés selon l`âge aux taux vitaux structurés en phase devrait être effectuée en agrégeant l`âge des classes présentant un risque de mortalité et une fécondité similaires dans le même stade. Lors de l`agrégation des taux de survie pour la construction de modèles de population structurés en phase, la moyenne arithmétique de poids réduit doit être utilisée. Lors du calcul du taux de transition conditionnel, on devrait utiliser la méthode pour faire correspondre la proportion faisant des transitions avec λ comme facteur d`actualisation. Vous n`avez pas à comprendre les maths ici-mais je veux que vous compreniez comment simple qui a été-juste une ligne de code et nous avons calculé le taux annuel de croissance de la matrice de transition de Cardère! Pour construire une matrice, certaines informations doivent être connues de la population: le taux de croissance démographique (λ) et le temps de génération sont deux des plus importants éléments d`information pour déterminer le statut des espèces menacées (voir UICN, 2012). Le premier nous indique la rapidité avec laquelle on s`attend à ce que la population soit en déclin ou en croissance au fil du temps, et ce dernier nous indique une échelle de temps appropriée pour une population. Une détermination précise de ces paramètres est essentielle. Par exemple, la surestimation du temps de génération ou de la sous-estimation de λ entraînera la mise en place erronée d`espèces dans des catégories de menaces plus élevées qu`elles ne devraient l`être. Dans cette étude, nous avons évalué la performance des modèles de population structurés par étapes dans le calcul de λ et le temps de génération, lorsque les données de la table de vie sont utilisées pour paramétrer les modèles. En mathématiques appliquées, la matrice Leslie est un modèle discret, structuré par âge, de croissance démographique très populaire dans l`écologie de la population. Il a été inventé par et nommé d`après Patrick H.

Leslie. La matrice Leslie (également appelée le modèle Leslie) est l`une des façons les plus connues de décrire la croissance des populations (et leur répartition de l`âge projetée), dans laquelle une population est fermée à la migration, en croissance dans un environnement illimité, et où un seul sexe, généralement la femelle, est considérée. Les taux vitaux de la population pour pratiquement n`importe quelle population structurée par âge ou structurée par étapes peuvent être représentés par une matrice de transition, qui résume toutes les informations sur la mortalité, les taux de natalité et les transitions entre les stades! (et le fait qu`une histoire de vie comme Cardère peut être représentée par une matrice de transition illustre la généralité de ce concept!) Une table de vie est une liste de densité de population spécifique à l`âge et de fécondité spécifique à l`âge. À partir des données de la table de vie, on évalue la survie (la proportion d`âge 0 qui est vivante à l`âge x), puis on évalue les taux de survie spécifiques à l`âge (la proportion d`individus qui survivent de l`âge x à x + 1). Les taux de survie spécifiques à l`âge ainsi que les taux de fécondité spécifiques à l`âge peuvent être entrés dans un modèle de population matricielle structurée par âge presque directement (voir la section modèles de population matricielle structurée par âge), et λ et le temps de génération peuvent être calculés à partir de la Matrice.