Populācijas pieauguma modelis mēģina paredzēt organisma populāciju, kas vairojas saskaņā ar fiksētiem noteikumiem. Atkarībā no tā, cik reizes organisms vairojas, cik daudz jaunu organismu tas katru reizi ražo un cik bieži tas vairojas, modelis var paredzēt, kāda būs populācija noteiktā laikā. Lielākajai daļai iedzīvotāju ir izaugsmi ierobežojoši faktori, kas samazina teorētiski iespējamo iedzīvotāju skaitu. Tie ietver ierobežotus resursus, dabisko mirstības līmeni un plēsējus. Dažādi iedzīvotāju skaita pieauguma veidi ir pakļauti šiem ierobežojumiem, un tiem ir vajadzīgi dažāda veida iedzīvotāju modeļi, lai precīzi prognozētu, kāda būs populācija nākotnē.
Iedzīvotāju izaugsmes pamatmodelis: eksponenciāla izaugsme
Ņemot vērā pietiekami daudz pārtikas, ūdens un citu dzīvībai nepieciešamo resursu, populācija var pieaugt eksponenciāli bez ierobežojumiem. Eksponenciāla izaugsme notiek ļoti strauji, un dzīvās būtnes izmanto šīs iespējas, kad vien var. Piemēram, rauga šūna cukura šķīdumā sadalīsies, veidojot divas šūnas, kuras pēc tam sadalīsies, iegūstot četras, pēc tam astoņas, 16, 32, 64 un tā tālāk. Eksponenciālā līkne pieaug vēl straujāk, ja dzīvniekiem, piemēram, trušiem, ir divi mazuļi, nevis tikai divi. Šāda veida izaugsmes līknes reālajā dzīvē tiek novērotas tikai īsus periodus, jo dabiskie ierobežojošie faktori ietekmē izaugsmes ātrumu, lai to palēninātu. Kamēr eksponenciālā izaugsme ir spēkā, populācijas, kuras to piedzīvo, palielinās vai kļūst blīvākas neatkarīgi no jau populācijā iekļautā skaita.
Kā ierobežojošie faktori samazina iedzīvotāju skaita pieaugumu
Populācijas parasti neaug neierobežoti, jo dabiskie ierobežojošie faktori aptur iedzīvotāju skaita pieaugumu. Divi ierobežojošie faktori ir resursu trūkums un mirstība. Ja organismi nespēj atrast pietiekami daudz resursu, kas nepieciešami augšanai un atražošanai, viņiem būs mazāk vai maz mazuļu, un populācijas pieauguma temps samazināsies. Ja daudzi iedzīvotāji mirst plēsēju vai slimību dēļ, tiek samazināts arī populācijas pieaugums. Ja tādu resursu kā pārtika vai ūdens trūkums izraisa augstu mirstības līmeni, tas arī ierobežo izaugsmi, taču mehānisms šajā gadījumā atšķiras no pārtikas trūkuma, kas vienkārši rada mazāk dzimušo. Ierobežojošie faktori visvairāk ietekmē lielas populācijas, kas ir strauji augušas.
Eksponenciāla izaugsme ar ierobežojošiem faktoriem rada loģistikas izaugsmi
Loģistikas izaugsmes modelis apvieno eksponenciālo izaugsmi ar ierobežojošiem faktoriem, kas darbojas konkrētai populācijai. Piemēram, rauga šūnas cukura šķīdumā vairojas, lai radītu eksponenciālu augšanu, bet to ierobežojošais faktors var būt pārtikas trūkums. Kad cukurs ir apēsts, rauga šūnas vairs nevar izaugt un vairoties. Dažām rauga populācijām otrs ierobežojošais faktors ir alkohols, ko tās ražo. Ja šķīdumā ir daudz cukura, pārtikas netrūks, bet rauga šūnu ražotais alkohols tos galu galā iznīcinās un samazinās iedzīvotāju skaitu.
Ierobežojošo faktoru rezultātā loģistiskā izaugsme sākas kā eksponenciāla izaugsme, kad iedzīvotāju skaits ir mazs, un tajos ir daudz pārtikas un ūdens. Pieaugot iedzīvotāju skaitam, ierobežojošie faktori sāk palēnināt izaugsmi, jo pārtiku ir grūtāk atrast. Visbeidzot, loģistiskā izaugsme paredz stabilu stāvokli, kurā ir pietiekami daudz pārtikas un ūdens, lai noturētu iedzīvotājus stabilā līmenī.
Iedzīvotāju skaita pieaugums var būt haotisks, nevis loģistisks
Loģistikas pieauguma pamatā ir pakāpeniska iedzīvotāju skaita palielināšanās līdz iedzīvotāju dabiskajām robežām. Šī iedzīvotāju skaita pieauguma modeļa vājība ir tā, ka izaugsme var būt tik strauja, ka iedzīvotāji pārsniedz dabisko robežu. Piemēram, trušiem, kuriem ir daudz zāles un ūdens, mēdz būt ļoti bieži metieni, un to populācija var pieaugt, lai ievērojami pārsniegtu barības daudzumu. Šajā gadījumā truši apēd visu barību un pēc tam cieš badu. Populācija samazinās līdz nullei, bet daži truši izdzīvo. Zāle ataug, un cikls atkārtojas haotiski, neparedzami. Reālās dzīves situācijās ir iespējami gan loģistiski, gan haotiski iedzīvotāju skaita pieauguma modeļi, taču eksponenciālās izaugsmes modelis vienmēr attiecas tikai uz īsiem periodiem.