АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ВОСПРОИЗВОДСТВА ПРОМЫСЛОВЫХ РЫБ С НЕЛИНЕЙНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИЕЙ ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ

Рассматривается проблема методов подтверждения соответствия наблюдаемой динамики промысловых популяций рыб трем возможным режимам поведения траекторий дискретных динамических систем. Многие применявшиеся популяционные модели с качественными изменениями поведения оперируют с не интерпретируемыми с точки зрения экологии вида характеристиками, как знак третьей производной второй итерации от функции воспроизводства в момент потери устойчивости стационарной точки. На примерах показывается, что статистическая аппроксимация данных наблюдений приводит к зависимостям, исключающим наблюдаемое в реальности развитие популяционного процесса. Обсуждаются критерии, которыми можно пользоваться при анализе результатов вычислительного моделирования с точки зрения биологической адекватности. Предполагается, что скорость изменения численности в модели должна иметь интервал отрицательных значений, а кривая воспроизводства как минимум две нетривиальные стационарные точки. Учет действия экологического эффекта Олли в моделях будет способствовать лучшей сущностной интерпретации, разграничению возникающих в дискретных итерационных системах нелинейных эффектов и введет понятие о критически низкой численности промысловой популяции. ; In this article we consider the problem of establishing compliance with the observed evolution of the reality of commercial fish populations and possible modes of behavior of the trajectories of discrete dynamical systems. Many applied population models with qualitative changes of behavior operate on a not interpretable in terms of the ecology of the species characteristics, as a sign of the third derivative of the second iteration of the function of reproduction at the time of the loss of stability of the stationary point. In the examples shown, the statistical approximation of observational data leads to addiction, which excludes the reality of the observed behavior of the population. We discussed criteria that can be used when analyzing the results of computational modeling in terms of biological relevance. ...