Simulamos 3 casos: modelo metapoblacional (espacialmente implícito), modelo de competencia y modelo parásito-hospedero.Modelo espacialmente implícito#### Modelo espacialmente implícito: dinámica metapoblacional ##### producimos un dibujo con parch...
Dinámica poblacional en el espacio3. Dinámica espacial Dinámica fuente-sumidero #### 1) DINÁMICA FUENTE-SUMIDERO ####L1 <- 2; L2 <- 0.4; A <- matrix(c(1, 0, L1 - 1, L2), nrow = 2, byrow = TRUE) #creamos la m...
Crecimiento logístico (denso-dependiente) continuo#### CRECIMIENTO DENSO-DEPENDIENTE CONTINUO#la versión clásica es la de la ecuación de crecimiento logístico continuo: dN/dt?rN*((K-N)/K)=rN(1-alfa*N)#cómo relajar los supuestos y generalizar la e...
Modelo UPCA ##The constant period-chaotic amplitude (UPCA) model (Lotka-Volterra-type model). The model consists of three equations for resource u, herbivorous v, and carnivorous w animals.#du/dt= au -1 f1(u, v) (1),dv/dt= -bv +1 f1(u, v) -2 f2(v, w) (...
Modelos epidemiológicos SIR#The S-I-R epidemilogical disease model, for use with ode in the deSolve package.N <- 10^3; I <- R <- 1; S <- N - I - Rparms <- c(B=.01, g=4)months <- seq(0, 3, by=0.01)require(deSolve)SIR.out <- data.fr...
#An implementation of a predator-prey model, after Rosenzweig and MacArthur (1963). Includes prey density-dependence, and a type-II predator functional response. For use with ode in the deSolve package.library(deSolve)pars <- c(b = .8, e = 0.07, s =...
Sistemas de dinámica poblacional Lotka-volterraUtilizando el paquete “deSolve” la simulación se reduce a:#Lotka-Volterra single species discrete population growth.time <- 20Ns <- dlogistic(t=20)plot(0:time, Ns)#A function to simulate discre...
2. Modelos denso-dependientesAplicación en R: Paquete "primer". Crecimiento logístico (denso-dependiente) discreto######## 1) CRECIMIENTO DENSO-DEPENDIENTE DISCRETO#podemos descompones lambda en dos partes lambda=1+rd donde rd es el factor de crecimi...