Динамика численности мелких млекопитающих и особенности ее прогнозирования в экологическом мониторинге

Abstract

Based on the long-term monitoring of the number of small mammalsin various natural areas of Western Siberia, this work displays that certain peculiarities of population dynamics of small mammals can be used to evaluate the naturaland anthropogenic environment changes in the system of regional or local environmental monitoring. Over 40 years of research prove the existence of cyclic waves of numberof small mammals within the periods (P) of approximately 3, 6 and 12 years.The model is based on the summation of cyclic functions of population number Y=f (P) of several orders: Y=Xо+k1*sin(2π*(Тi+1-Тi)/P1)+k2*sin(2π*(Тi+1-Тi)/P2)+ki*sin(2π*(Тi+1-Тi)/Pi). It reflects both intra-population density-dependent mechanisms of self-regulation, and external processes. The model can be relied on for forecasting population of small mammals both in academic (for understanding the mechanismsof adaptation and self-development of systems) and applied (for epidemiology, hunting, agriculture, etc.) fields.

В работе на основе многолетних наблюдений за численностью мелких млекопитающих в различных природных зонах Западной Сибири показано, что особенности динамики численности мелких млекопитающих могут быть использованы для оценки естественных и антропогенных изменений состояния окружающей среды в системе регионального или локального экологического мониторинга. Исследования на протяжении более 40 лет свидетельствуют о наличии циклических волн численности мелких млекопитающих с периодами (P) около 3, 6 и 12 лет. Модель, составленная на основе суммирования циклических функций численности Y=f(P) нескольких порядков вида: Y=Xо+k1*sin(2π*(Тi+1-Тi)/P1)+k2*sin(2π*(Тi+1-Тi)/P2)+ki*sin(2π*(Тi+1-Тi)/Pi), которая отражает как внутрипопуляционные плотностнозависимые механизмы авторегуляции, так и внешние для популяционной системы процессы, может быть использована для прогнозирования численности мелких млекопитающих как в академическом (для понимания механизмов адаптации и саморазвития систем), так и в прикладном (для нужд эпидемиологии, охотоведения, сельского хозяйства и т.д.) значении.