Mathematical model of bats’ subpopulations development

• Autorzy: Dawidowicz A. L. , Poskrobko A.

Identyfikatory

DOI

10.14708/ma.v46i1.6371

Warianty tytułu

PL

Matematyczny model rozwoju subpopulacji nietoperzy

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with the description of the mathematical model of bats’ subpopulations and fission-fusion societies development. The model is based on the system of ordinary differential equations. Bats’ behaviour and their searching strategy is presented on the basis of cavity roosting bats living in Białowieża Forest located in Poland. Theoretical results are illustrated by a computer simulation and its comparison with biological remarks.

PL

Artykuł dotyczy opisu matematycznego modelu subpopulacji nietoperzy oraz rozwoju procesu zasiedlania nowych dziupli. Model oparty jest na systemie równań różniczkowych zwyczajnych. Zachowania nietoperzy i ich strategie poszukiwań przedstawiono na podstawie obserwacji nietoperzy zamieszkujących dziuple w Puszczy Białowieskiej. Wyniki teoretyczne ilustruje symulacja komputerowa i jej porównanie z uwagami biologicznymi.

Słowa kluczowe

EN

bats; population; differential equations; numerical simulations

PL

nietoperze; populacja; równanie różniczkowe; symulacja numeryczna

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Matematyczne
• Czasopismo: Mathematica Applicanda
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 46, no. 1
• Strony: 49--57
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., fot., wykr.

Twórcy

autor

Dawidowicz A. L.

• Jagiellonian University, Faculty of Mathematics and Computer Science, ul. Łojasiewicza 6, 30-348 Kraków, Poland

autor

Poskrobko A.

• Białystok University of Technology, Faculty of Computer Science, ul. Wiejska 45A, 15-351 Białystok, Poland

Bibliografia

• [1] J. Furmankiewicz, I. Ruczyński, R. Urban, and G. Jones. Social calls provide tree-dwelling bats with information about the location of conspecifics at roosts. Ethology, 117: 480-489, 2011. doi: 10.1111/j.1439-0310.2011.01897.x. Cited on p. 55.
• [2] E. Girejko, R. Jankowski, and E. Schmeidel. Model matematyczny opisujący zachowanie nietoperzy zamieszkujących dziuple. Portal CZM, 2015. Cited on p. 51.
• [3] G. Kerth. Group decision-making in fission-fusion societie. Behavioural Processes, 84: 662-663, 2006. doi: 10.1016/j.beproc.2010.02.023. Cited on p. 49.
• [4] I. Ruczyński and K. A. Bartoń. Modelling sensory limitation: The role of tree selection, memory and information transfer in bats’ roost searching strategies. PLOS ONE, 7:e44897, 2012. doi: 10.1371/journal.pone.0044897. Cited on pp. 49, 50, and 51.
• [5] I. Ruczyński, E. K. V. Kalko, and B. M. Siemers. The sensory basis of roost finding in a forest bat, nyctalus noctula. Journal of Experimental Biology, 210: 3607-3615, 2007. doi: 10.1242/jeb.009837. Cited on p. 49.
• [6] I. Ruczyński, E. K. V. Kalko, and B. M. Siemers. Calls in the forest: how bats find tree cavities. Ethology, 115: 167-177, 2009. doi: 10.1111/j.1439-0310.2008.01599.x. Cited on p. 49.
• [7] E. Schmeidel and E. Girejko. On mathematical model of bats’ roost searching strategies. Wulfenia Journal, 23: 67-75, 2016. Cited on p. 51.
• [8] A. Tsoar, R. Nathan, Y. Bartan, A. Vyssotski, G. Dell’Omo, and N. Ulanovsky. Large-scale navigational map in a mammal. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108 (37): E718-E724, 2011. ISSN 0027-8424. doi: 10.1073/pnas.1107365108. Cited on p. 55.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).