상황에서 은닉 마르코프 모델의 전이확률은 행동 변이 패턴을 효과적으로 나타내었다. 개체군 수준에서는 출생-사멸 프로세스의 적용을 통해 하천 생태계에서의 수서곤충에 대핚 짂화적 작용-확산 방정식을 근사하였다. 생물적 (예, 경쟁) 및 비생물적 (예, 온도) 도태압에 대핚 개체 분산 ...
상황에서 은닉 마르코프 모델의 전이확률은 행동 변이 패턴을 효과적으로 나타내었다. 개체군 수준에서는 출생-사멸 프로세스의 적용을 통해 하천 생태계에서의 수서곤충에 대핚 짂화적 작용-확산 방정식을 근사하였다. 생물적 (예, 경쟁) 및 비생물적 (예, 온도) 도태압에 대핚 개체 분산 커널의 반응은 유속에 적응이 다른 요인에 비해 유전성 형질의 결정에 강력핚 영향을 미치는 것으로 나타났다. 군집 수준에서는, 출생-사멸 프로세스를 종의 형성에 확대 적용하여 종 풍부도분포(Species Abundance Distribution)를 구하였다. 모델 결과를 실증 자료와 비교하였는데, 구현된 종 풍부도는 홖경요인의 기울기 영향을 잘 반영하였다. 생태계 수준에서는 생태정보이론에 의거하여 자연적, 인공적 교란에 대핚 군집 반응 상태를 다양도와 엑서지 같은 모수로 나타내었다. 전반적으로 생명시스템 각 단계에서 선택된 속성은 생태적 총체성을 효과적으로 반영하였으며, 아울러 속성들이 각 단계에 종합되어 복잡핚 생명현상에서 보이는 적응성, 안정성 등 특성을 총괄적으로 반영하였다. 복잡핚 생명 시스템의 객관적인 표출은 이론적으로는 생명 프로세스 기전을 이해하거나 응용적으로는 예측이나 지속적 생태계 관리 기법 의 구현등으로 수리생물학 지평을 넓히는데 기여핛 수 있다.
상황에서 은닉 마르코프 모델의 전이확률은 행동 변이 패턴을 효과적으로 나타내었다. 개체군 수준에서는 출생-사멸 프로세스의 적용을 통해 하천 생태계에서의 수서곤충에 대핚 짂화적 작용-확산 방정식을 근사하였다. 생물적 (예, 경쟁) 및 비생물적 (예, 온도) 도태압에 대핚 개체 분산 커널의 반응은 유속에 적응이 다른 요인에 비해 유전성 형질의 결정에 강력핚 영향을 미치는 것으로 나타났다. 군집 수준에서는, 출생-사멸 프로세스를 종의 형성에 확대 적용하여 종 풍부도분포(Species Abundance Distribution)를 구하였다. 모델 결과를 실증 자료와 비교하였는데, 구현된 종 풍부도는 홖경요인의 기울기 영향을 잘 반영하였다. 생태계 수준에서는 생태정보이론에 의거하여 자연적, 인공적 교란에 대핚 군집 반응 상태를 다양도와 엑서지 같은 모수로 나타내었다. 전반적으로 생명시스템 각 단계에서 선택된 속성은 생태적 총체성을 효과적으로 반영하였으며, 아울러 속성들이 각 단계에 종합되어 복잡핚 생명현상에서 보이는 적응성, 안정성 등 특성을 총괄적으로 반영하였다. 복잡핚 생명 시스템의 객관적인 표출은 이론적으로는 생명 프로세스 기전을 이해하거나 응용적으로는 예측이나 지속적 생태계 관리 기법 의 구현등으로 수리생물학 지평을 넓히는데 기여핛 수 있다.
Life systems can be viewed as the expression of complexity across different scales ranging from the individual, population, community, and ecosystem. At each level, stochastic processes were applied to infer functional and structural properties of the system. At the individual level, movement behavi...
Life systems can be viewed as the expression of complexity across different scales ranging from the individual, population, community, and ecosystem. At each level, stochastic processes were applied to infer functional and structural properties of the system. At the individual level, movement behaviors of the indicator species were selected as a main attribute and were analyzed by the Markov process. The transition probability matrix of the hidden Markov model efficiently presented changes in behavioral patterns under stressful conditions. At the population level, the birth–death process was utilized to approximate an evolutionary reaction-diffusion equation for distribution of aquatic insects adapted to a stream ecosystem. Branching of adapted velocity was strongly influenced by dispersal kernels of individuals in response to biological (e.g., competition) and physical (e.g., water velocity) factors. At the community level, the birth–death process was further accommodated to establish species in the model and could reproduce the species–abundance distribution (SAD). The SADs were compared with the empirical data and the model results were closely reflected by the impact of the environmental slopes. At the ecosystem level, different states of the community in response to natural and anthropogenic disturbances were expressed by the parameters (i.e., Shannon’s diversity and exergy) based on information and thermodynamics theories. These parameters provided a reference system for water quality assessments and were efficiently comparable with the biological and physicochemical indices. Overall, the selected attributes were feasible to present ecological integrity at each level, and the attributes could be further integrated across different levels to comprehensively address life system characteristics such as adaptability and stability. The objective expression of a complex life system will contribute to broadening the scope of mathematical biology regarding understanding the mechanisms of life processes and providing indispensable information for predicting and establishing sustainable practical ecosystem management.
Life systems can be viewed as the expression of complexity across different scales ranging from the individual, population, community, and ecosystem. At each level, stochastic processes were applied to infer functional and structural properties of the system. At the individual level, movement behaviors of the indicator species were selected as a main attribute and were analyzed by the Markov process. The transition probability matrix of the hidden Markov model efficiently presented changes in behavioral patterns under stressful conditions. At the population level, the birth–death process was utilized to approximate an evolutionary reaction-diffusion equation for distribution of aquatic insects adapted to a stream ecosystem. Branching of adapted velocity was strongly influenced by dispersal kernels of individuals in response to biological (e.g., competition) and physical (e.g., water velocity) factors. At the community level, the birth–death process was further accommodated to establish species in the model and could reproduce the species–abundance distribution (SAD). The SADs were compared with the empirical data and the model results were closely reflected by the impact of the environmental slopes. At the ecosystem level, different states of the community in response to natural and anthropogenic disturbances were expressed by the parameters (i.e., Shannon’s diversity and exergy) based on information and thermodynamics theories. These parameters provided a reference system for water quality assessments and were efficiently comparable with the biological and physicochemical indices. Overall, the selected attributes were feasible to present ecological integrity at each level, and the attributes could be further integrated across different levels to comprehensively address life system characteristics such as adaptability and stability. The objective expression of a complex life system will contribute to broadening the scope of mathematical biology regarding understanding the mechanisms of life processes and providing indispensable information for predicting and establishing sustainable practical ecosystem management.
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