生態学者は、生物が地球上の環境とどのように相互作用するかを研究しています。 人口生態学 これらの生物の個体数が時間とともにどのように、そしてなぜ変化するかについてのより専門的な研究分野です。
21世紀に人口が増加するにつれて、人口生態学から収集された情報は計画を支援することができます。 また、他の種を保護するための取り組みにも役立ちます。
個体群生態学の定義
に 集団生物学、 用語 人口 同じ地域に住む種のメンバーのグループを指します。
の定義 人口生態学 さまざまな要因が人口増加、生存率と繁殖率、絶滅のリスクにどのように影響するかについての研究です。
個体群生態学の特徴
生態学者は、生物の個体数を理解して議論するときにさまざまな用語を使用します。 個体群とは、特定の場所に生息する1種類の種のすべてです。 人口規模 生息地内の個体の総数を表します。 人口密度 特定の地域に住む個人の数を指します。
人口規模 は文字Nで表され、母集団内の個人の総数に等しくなります。 人口が多いほど、その一般的な変動が大きくなり、したがって長期生存の可能性が高くなります。 ただし、人口の増加は、リソースの過剰使用が人口の激減につながるなど、他の問題につながる可能性があります。
人口密度 特定の地域の個人の数を指します。 低密度のエリアでは、より多くの生物が広がります。 高密度の地域では、より多くの個人がより近くに住むことになり、より大きな資源競争につながります。
人口分散： 種が互いにどのように相互作用するかについての有益な情報をもたらします。 研究者は、集団がどのように分布または分散しているかを研究することで、集団についてさらに学ぶことができます。
個体群分布は、種の個体がどのように広がっているかを表します。それらが互いに近接しているか、遠く離れて住んでいるか、グループにクラスター化されているかどうかです。
- 均一な分散 特定の地域に生息する生物を指します。 一例はペンギンです。 ペンギンは領土に住んでおり、それらの領土内では鳥は比較的均一に間隔を空けています。
- ランダム分散 風に分散した種子など、移動後にランダムに落下する個体の広がりを指します。
- クラスター化または凝集分散 運ばれるのではなく、地面にまっすぐに落ちる種子、または群れや学校など、一緒に住んでいる動物のグループを指します。 魚の群れはこのような分散を示します。
人口のサイズと密度の計算方法
Quadratメソッド： 理想的には、生息地のすべての個体を数えることによって、個体数のサイズを決定することができます。 これは、不可能ではないにしても、多くの場合非常に非現実的であるため、生態学者はしばしばそのような情報を推定しなければなりません。
非常に小さな生物、動きの遅い生物、植物、またはその他の非可動性の生物の場合、科学者はスキャンを使用して、いわゆる 四分円 （「象限」ではありません。 スペルに注意してください）。 四角形は、生息地内の同じサイズの正方形をマークすることを伴います。 多くの場合、ひもと木が使用されます。 そうすれば、研究者は四角形内の個体をより簡単に数えることができます。
研究者がランダムなサンプルを取得できるように、さまざまな四角形をさまざまな領域に配置できます。 次に、四角形の個体を数えることで収集されたデータを使用して、人口のサイズを推定します。
標識再捕獲： 明らかに、クアドラットは、大きく動き回る動物には機能しません。 したがって、より多くの移動性生物の個体数を決定するために、科学者はと呼ばれる方法を使用します 標識再捕獲.
このシナリオでは、個々の動物が捕獲され、タグ、バンド、ペンキなどでマークされます。 動物はその環境に戻されます。 その後、後日、別の動物のセットがキャプチャされ、そのセットには、マークされていない動物だけでなく、すでにマークされている動物も含まれる場合があります。
マークされた動物とマークされていない動物の両方を捕獲した結果は、研究者に使用する比率を与え、そこから、彼らは推定された個体数サイズを計算することができます。
この方法の例は、カリフォルニアコンドルの方法です。この方法では、この絶滅危惧種の個体数を追跡するために個体が捕獲され、タグが付けられました。 この方法はさまざまな要因のために理想的ではないため、より現代的な方法には動物の無線追跡が含まれます。
人口生態学理論
トマス・マルサス人口と天然資源との関係を説明したエッセイを発表した、は、人口の最も初期の理論を形成しました エコロジー. チャールズ・ダーウィンは、彼の「適者生存」の概念でこれを拡張しました。
その歴史において、生態学は他の研究分野の概念に依存していました。 一人の科学者、 アルフレッド・ジェームズ・ロトカ、彼が人口生態学の始まりを思いついたとき、科学のコースを変えました。 ロトカは、生物とその環境との関係を研究するためのシステムアプローチを取り入れた「物理生物学」の新しい分野の形成を模索しました。
医療統計学者のレイモンドパールは、ロトカの法則に注目し、彼と協力して捕食者と被食者の相互作用について話し合いました。
ヴィト・ヴォルテライタリアの数学者である、は1920年代に捕食者と被食者の関係の分析を開始しました。 これは、いわゆるものにつながるでしょう ロトカ・ヴォルテラ方程式 それは数学的個体群生態学の出発点として役立ちました。
オーストラリアの昆虫学者A.J. ニコルソンは、密度に依存する死亡率に関する初期の研究分野を主導しました。 H.G.アンドレアルサとL.C. バーチはさらに、個体群が非生物的要因によってどのように影響を受けるかを説明します。 ロトカの生態学へのシステムアプローチは、今日でもこの分野に影響を与えています。
人口増加率と例
人口増加 一定期間における個人数の変化を反映しています。 人口増加率は、出生率と死亡率の影響を受けます。これらは、環境内の資源や、気候や災害などの外部要因に関連しています。 資源の減少は人口増加の減少につながります。 ロジスティック成長 資源が限られているときの人口増加を指します。
人口サイズが無制限のリソースに遭遇すると、それは非常に急速に成長する傾向があります。 これは呼ばれます 指数関数的成長. たとえば、バクテリアは無制限の栄養素へのアクセスを与えられると指数関数的に成長します。 しかし、そのような成長を無期限に維持することはできません。
運搬能力: 現実の世界では無制限のリソースが提供されていないため、人口の増加に伴う個人の数は、最終的にはリソースが不足するポイントに到達します。 その後、成長率は遅くなり、横ばいになります。
人口がこの平準化ポイントに達すると、環境が維持できる最大の人口と見なされます。 この現象の用語は 運搬能力. 文字Kは環境収容力を表します。
成長、出生および死亡率： 人間の人口増加については、研究者は長い間人口統計を使用して、時間の経過に伴う人口の変化を研究してきました。 このような変化は、出生率と死亡率に起因します。
たとえば、人口が多いほど、潜在的な配偶者が多いという理由だけで出生率が高くなります。 しかし、これはまた、競争や病気などの他の変数による死亡率の上昇につながる可能性があります。
出生率と死亡率が等しい場合、人口は安定したままです。 出生率が死亡率よりも高い場合、人口は増加します。 死亡率が出生率を上回ると、人口は減少します。 ただし、この例では、移民と移民は考慮されていません。
平均余命も 人口統計. 個人が長生きすると、資源、健康、その他の要因にも影響を及ぼします。
制限要因: 生態学者は、人口増加を制限する要因を研究しています。 これは、人口が受ける変化を理解するのに役立ちます。 また、人口の潜在的な将来を予測するのにも役立ちます。
環境内のリソースは、制限要因の例です。 たとえば、植物はある地域に一定量の水、栄養素、日光を必要とします。 動物は、餌、水、避難所、仲間へのアクセス、営巣のための安全な場所を必要とします。
密度に依存する人口規制： 個体群生態学者が個体群の成長について議論するとき、それは密度に依存するか密度に依存しない要因のレンズを通してです。
密度に依存する人口規制 人口密度がその成長率と死亡率に影響を与えるシナリオについて説明します。 密度に依存する規制は、より生物的である傾向があります。
たとえば、資源、病気、 捕食 廃棄物の蓄積はすべて、密度に依存する要因を表しています。 利用可能な獲物の密度も捕食者の個体数に影響を与え、捕食者を動かしたり、飢えさせたりする可能性があります。
密度に依存しない人口規制： 対照的に、 密度に依存しない人口規制 死亡率に影響を与える自然（物理的または化学的）要因を指します。 言い換えれば、死亡率は密度を考慮せずに影響を受けます。
これらの要因は、自然災害（山火事や地震など）などの壊滅的な傾向があります。 汚染ただし、多くの種に影響を与える人工的な密度に依存しない要因です。 気候危機は別の例です。
人口サイクル： 人口は、資源や環境内の競争に応じて周期的に増減します。 例としては、汚染や乱獲の影響を受けたアザラシがあります。 アザラシの餌食が減ると、アザラシの死が増えます。 出生数が増えたとしても、その人口は安定しているでしょう。 しかし、彼らの死が出生を上回った場合、人口は減少するでしょう。
なので 気候変動 自然個体群に影響を与え続けているため、集団生物学モデルの使用がより重要になります。 個体群生態学の多くの側面は、科学者が生物がどのように相互作用するかをよりよく理解するのに役立ち、種の管理、保全、保護のための戦略を支援します。
