معلومة

منحنيات البقاء على قيد الحياة: معدل وفيات منحنى النوع الثاني ليس ثابتًا؟

منحنيات البقاء على قيد الحياة: معدل وفيات منحنى النوع الثاني ليس ثابتًا؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

في الرسوم البيانية لمنحنيات البقاء على قيد الحياة ، أرى أن منحنيات النوع الثاني عبارة عن خطوط مستقيمة ، والنص التكميلي يقول أن معدل الوفيات ثابت (أي أن ميل الخط ثابت). ومع ذلك ، من الواضح أيضًا أن المحور y هو مقياس لوغاريتمي ، مما يعني أن منحنى النوع الثاني الأصلي أسي: $$ ln y = -rx + b $$ $$ y = Ae ^ {- rx} $ $

هذا يعني أن معدل الوفيات الحقيقي ليس ثابتًا ، ولكنه يتغير كـ $$ y '= - Ar (e ^ {- rx}) $$ كيف نحدد الكلمة معدل، على أي حال؟


$ r $ هو معدل الوفيات الفردي لكل خطوة زمنية. تُظهر منحنيات البقاء على قيد الحياة (المرسومة على مقياس لوغاريتمي) نسبة الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة بمرور الوقت ، ومع منحنى النوع الثاني ، تموت نسبة ثابتة في كل خطوة زمنية (معدل الوفيات الثابت مع تقدم العمر ، $ r $). عندما يتم التعبير عن النموذج على أنه $ y $ ، فأنت تنظر إلى عدد الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة حتى الخطوة الزمنية ، والتي تعد أسيًا سلبيًا للنوع الثاني ، نظرًا لأن نسبة أصغر وأصغر من السكان تظل في كل خطوة زمنية. لذلك ، $ y '$ هو التغير (الميل) في عدد الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة بمرور الوقت. يمكن النظر إلى هذا على أنه معدل ، لكنه ليس معدل وفيات الأفراد ، وليس من الدقة وصفه بأنه "... معدل الوفيات الحقيقي ... ".

للحصول على مقدمة حول منحنيات البقاء على قيد الحياة ، يمكنك أيضًا إلقاء نظرة على "منحنيات البقاء على قيد الحياة" من Nature Education


للتوقيت المنفصل

هناك نوعان من الكميات يجب أن تكون حريصًا على عدم الخلط بينهما.

  • واحد هو عدد للأفراد الذين سيموتون خلال فترة زمنية معينة: $ d_x = N_x - N_ {x + 1} $.
  • واحد هو جزء، من بين الأحياء في بداية فترة زمنية معينة ، والذين سيموتون أثناء الفترة الزمنية: $ q_x = frac {d_x} {N_x} $

(يمثل $ N_x $ عدد الناجين في عمر $ x $.)

على عادي قطعة الأرض ، إذا كان $ d_x $ ثابتًا ، فإن البقاء على قيد الحياة سينخفض ​​خطيًا ؛ إذا كان $ q_x $ ثابتًا ، فإن البقاء على قيد الحياة سينخفض ​​هندسيًا. على شبه قطعة الأرض ، عندما يكون $ q_x $ ثابتًا ، فإن هذا الانخفاض الهندسي سيبدو كخط مستقيم. هذا ، على حد علمي ، هو السبب الرئيسي لاستخدام مؤامرات شبه لوغية في المقام الأول ؛ يجعل من السهل التعرف على الانخفاض الهندسي. يُطلق على $ d_x $ أحيانًا اسم معدل الوفيات و $ q_x $ يُطلق عليه أحيانًا اسم معدل الوفيات.

(في رأيي ، هذا الاستخدام غير مبالٍ ؛ فهي ليست معدلات ، بل مجرد أرقام. قارن: هناك فرق بين السفر لمسافة 10 أميال في الساعة والسفر في 10 ميل لكل ساعة.)

يمكن أيضًا اعتبار $ q_x $ بمثابة تقدير لاحتمال وفاة شخص يبلغ من العمر $ x $ قبل بلوغه $ (x + 1) $. لذلك يطلق عليه أحيانًا اسم "احتمال الوفاة حسب العمر". لاحظ أنه مقيد بين 0 و 1.

(لا يمكن أن تكون الاحتمالات أقل من 0 أو أعلى من 1 ؛ ويجب أن يكون الكسر المحتضر في مكان ما بين "لا أحد منهم" و "كل منهم"!)

هذا مثال لمنحنى البقاء على قيد الحياة ، على قطعة الأرض العادية ، قمت بعمل ثابت $ q_x = 0.1 دولار.

هذا يجب أن يكون كافيا للإجابة على سؤالك. ولكن ، على سبيل الاكتمال ...

للوقت المستمر

اشتكيت من استدعاء $ d_x $ معدل الوفيات. ذلك لأن الأسعار لها وحدة مقدارها $ time ^ {- 1} $ ("… في الثانية", "… في الساعة"إلخ.) بالطبع ، قسمة $ d_x $ على الطول من الفاصل الزمني ، يعطيك متوسط ​​معدل الوفيات خلال الفترة. و،

  • ال ميل من منحنى البقاء على قيد الحياة (مضروبًا في -1 ؛ نريد معدل انخفاض إيجابي ، بدلاً من معدل زيادة سلبي) يمنحك فوريا معدل الوفيات بعمر $ x $: $ -N ^ {'} _ {x} $.

(لكي تكون المعدلات اللحظية مفيدة ، يتعين علينا "تسهيل" منحنى البقاء على قيد الحياة بدلاً من تركه منحنى متدرجًا. إذا تم تصعيده ، فسيكون المنحدر دائمًا أفقيًا أو رأسيًا.)

هذا يقودنا إلى كمية أخرى:قوة الوفيات":

  • اللحظية ، حسب العمر ، معدل الوفيات للفرد؛ أو ال معدل الوفيات في عمر $ x $ مقسومًا على حجم المجموعة في عمر $ x $: $ mu_x = - frac {N ^ {'} _ {x}} {N_x} $

للتوضيح ، إذا كان معدل الوفيات في سن $ x $ هو "60 حالة وفاة في الدقيقة"، وإذا كان هناك 60 شخصًا في تلك اللحظة ، فإن معدل الوفيات للفرد هو"حالة وفاة واحدة لكل شخص في الدقيقة". لأن اختيار الوحدة الزمنية أمر تعسفي ، فهذا يشبه القول"60 حالة وفاة لكل شخص في الساعة" أو "525600 حالة وفاة لكل شخص في السنة".

إن قوة الوفيات غير بديهية (معدل الوفيات "للفرد"؟ - لكن كل شخص يموت مرة واحدة فقط!) لكن الصيغة متماسكة. الهدف من الحصول على "معدل نصيب الفرد" هو تمكين المقارنة بين مجموعات ذات أحجام مختلفة ، أو نفس مجموعة في أعمار مختلفة عندما كانت أكبر مقابل أصغر ، وهكذا ؛ بشكل عام ، الفكرة هي أن معدل الوفيات له علاقة بعدد الأعضاء ، ولكنه أيضًا له علاقة بحالة كل عضو ، و $ mu_x $ يحاول الوصول إلى الأخير. يمكن تصورها على أنها ميل منحنى البقاء على قيد الحياة (مضروبًا في -1 لجعله موجبًا) مقسومًا على ارتفاع من منحنى البقاء على قيد الحياة.

يوجد تشابه بين هاتين الكميتين والكميتين اللتين تم تحديدهما لفترة زمنية منفصلة. إذا كان $ -N ^ {'} _ {x} $ ثابتًا ، فإن $ d_x $؛ وإذا كان $ mu_x $ ثابتًا ، فسيكون كذلك $ q_x $. ومرة أخرى: في قطعة الأرض العادية ، إذا كان $ -N ^ {'} _ {x} $ ثابتًا ، فإن البقاء على قيد الحياة سينخفض ​​خطيًا ؛ وإذا كان $ mu_x $ ثابتًا ، فإن البقاء على قيد الحياة سينخفض ​​أضعافًا مضاعفة.

لكنهم متميزون. إن البُعد $ time ^ {- 1} $ وحقيقة أن الوحدات الزمنية قابلة للتبادل هو ما يصنع الفارق.

إذا كان هناك 60 شخصًا فقط ، فمن الواضح أنه من غير الممكن أن يموت أكثر من 60 شخصًا في العام المقبل $ (0 le d_x le 60) $؛ ولا يمكن أن يكون الكسر المحتضر أعلى من "جميعهم" $ (0 le q_x le 1) $.

لكن افترض أن معدل الموت في هذه اللحظة "60 حالة وفاة في الساعة". هذا هو نفس الشيء الذي تقوله"وفاة واحدة في الدقيقة" أو "525600 حالة وفاة في السنة". ليس هناك ما يدل على أن الكثير من الناس سيموتون في الواقع ، لأنه لا يوجد ما يدل على أن المعدل سيكون كذلك حافظ على لمدة عام كامل. إذا تم الحفاظ على معدل الوفيات هذا ثابتًا لأطول فترة ممكنة ، فسيكون كل الفوج ميتًا في غضون ساعة بالضبط ومن ثم يصل المعدل إلى الصفر. يمكن أن يكون معدل الوفيات اللحظي مرتفعًا كما تريد ؛ لا يمكن أن يبقى مرتفعًا مدى الحياة.

(إذا كان معدل الوفيات "60 حالة وفاة في الساعة"يقاس في لحظة عندما يكون هناك 60 شخصًا ، يكون معدل الوفيات للفرد هو"حالة وفاة واحدة لكل شخص في الساعة" - أو مكافئ، "$ frac {1} {60} ^ {th} $ وفاة لكل شخص في الساعة"، أو "8760 حالة وفاة لكل شخص في السنة".)

على الرغم من أن معدل الوفيات المطلق لا يمكن أن يظل مرتفعًا إلى الأبد ، فإن معدل الوفيات للفرد ($ mu_x $) علبة. هذا ما يحدث أثناء $ mu_x $ الثابت (التناقص الأسي $ N_x $) ، على سبيل المثال. سبب عدم وجود مفارقة هو أن الميل ($ -N ^ {'} _ {x} $ ؛ البسط) يتناقص باستمرار ؛ هذا فقط هو الارتفاع ($ N_x $ ؛ المقام).

قوة الوفيات $ mu_x $ لها أيضا يشار إليها أحيانًا باسم "معدل الوفيات". الاستخدام المبهم للغة أمر مؤسف. كما أنه ، خاصة في هندسة الموثوقية ، يُعرف باسم" معدل الخطر ".

على فكرة

غالبًا ما تم الخلط بين $ q_x $ و $ mu_x $ ، على الأقل في علم الشيخوخة (الذي أعرفه كثيرًا). لكنهم ليسوا نفس الشيء. الأول يقدّر احتمالية ، ويحده بين 0 و 1. والثاني هو ليس احتمالية وليس لها حد أعلى.

إحدى الطرق التي تم دمجها بها هي "معادلة جومبيرتز".

منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثاني هو منحنى يتناقص بشكل كبير. في هذه الحالة ، يكون كل من $ q_x $ و $ mu_x $ ثابتًا. قد نطلق على مثل هذه الأنواع "غير الشيخوخة" أو "غير الشيخوخة": لا فرق في عمرك في ضعفك.

لكن العديد من الأنواع تتقدم في العمر.

اقترح بنيامين جومبيرتز أنه بالنسبة للعديد من الأنواع بما في ذلك البشر ، ينمو $ mu_x $ أضعافا مضاعفة خلال مرحلة البلوغ:

  • قانون الوفيات في جومبيرتز: $ mu_x = mu_0 cdot e ^ {Gx} $
  • أو في شكله اللوغاريتمي: $ ln ( mu_x) = ln ( mu_0) + Gx $

(حيث $ mu_0 $ هو "معدل الوفيات المبدئي" و $ G $ هو "معامل Gompertz" الأسي. في الصيغة اللوغاريتمية ، $ ln ( mu_0) $ هو التقاطع ، و $ G $ هو المنحدر.)

ما إذا كان $ mu_x $ يتبع مثل هذا القانون أم لا إلى أجل غير مسمى هي مسألة تجريبية. (لقد نوقش في الواقع ما إذا كان يتباطأ في أواخر العمر ، وإذا كان الأمر كذلك ، فلماذا) لكن لاحظ أن $ q_x $ لا يمكنه ربما تنمو أضعافًا مضاعفة إلى الأبد ، نظرًا لأن $ q_x $ لم يستطع ذلك ربما تجاوزت أبدًا 1. ومع ذلك ، وبسبب هذا الخلط ، غالبًا ما تم تقديم ومناقشة معادلة جومبيرتز في الآونة الأخيرة من حيث $ q_x $.

قراءة متعمقة

لسوء الحظ ، على حد علمي ، فإن الأدبيات (المهنية والتربوية على حد سواء) تفتقر بشدة إلى العلاجات البديهية والدقيقة على حد سواء!

بيتر مدور "تعريف وقياس الشيخوخة" (الفصل 1 في ندوة مؤسسة CIBA حول الشيخوخة ، المجلد. 1) ربما لا تزال أفضل مقدمة للأسباب المنطقية وراء اهتمامنا بمنحنيات البقاء على قيد الحياة والوفيات ، من منظور علم الأحياء الحيوي. يقدم Medawar التعريف الصحيح والصيغة الصحيحة لـ $ mu_x $ (على الرغم من أنه لا يشدد على تمييزها عن $ q_x $ ؛ في الواقع ، لم يذكر $ q_x $ على الإطلاق).

تمت مناقشة التمييز بين $ q_x $ و $ mu_x $ في Gavrilov و Gavrilova بيولوجيا مدى الحياة: نهج كميوكذلك في بعض أوراقهم. يقدمون المنتدى الصحيح لـ $ mu_x $ ، لكن لا تحاول شرحه حقًا.


هذه خاصية إحصائية للمنحنى - في الوقت المناسب لتحليل الحدث (وهو ما هو منحنى البقاء على قيد الحياة) ، فإن الخطر المستمر (الاحتمال الفوري لحدث يقع في الوقت t نظرًا لأنه لم يحدث بالفعل) سينتج عنه توزيع أسي وظيفة البقاء على قيد الحياة. عندما يتم رسمها على محور اللوغاريتم ، تبدو هذه الوظيفة كخط مستقيم.


ما الحيوانات التي لديها منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع 2؟

أ منحنى النجاة من النوع الثاني يُظهر معدل وفيات ثابت تقريبًا للأنواع طوال حياتها بأكملها. هذا يعني أن فرصة الفرد في الموت مستقلة عن سنه. منحنيات النجاة من النوع الثاني يتم رسمها كخط قطري يتجه لأسفل على الرسم البياني.

أيضًا ، ما هو الحيوان الذي لديه منحنى النجاة من النوع 3؟ منحنى النوع الثالث ، الذي يميز الثدييات الصغيرة ، أسماك، واللافقاريات ، هو عكس ذلك: فهو يصف الكائنات الحية ذات معدل الوفيات المرتفع (أو معدل البقاء على قيد الحياة المنخفض) بعد الولادة مباشرة. في المقابل ، يأخذ منحنى النوع الثاني في الاعتبار الطيور والفئران والكائنات الأخرى التي تتميز بثابت نسبيًا وهليب

بالنظر إلى هذا ، ما هي الحيوانات التي لديها منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع 1؟

نوع 1. البشر ومعظم الرئيسيات لديك نوع أنا منحنى النجاة. في نوع أنا منحنىتميل الكائنات الحية إلى عدم الموت عندما تكون صغيرة أو في منتصف العمر ، ولكنها تموت بدلاً من ذلك عندما تصبح كبيرة في السن.

ما نوع منحنى النجاة الذي تمتلكه السلاحف؟

الفرضية أن السكان المحليين السلاحف في بحيرة كوغار ستتبع أ نوع ثانيًا منحنى النجاة كانت مدعومة بالكامل بالبيانات (الشكل 1). هذه نوع منحنى البقاء على قيد الحياة يدل علي السلاحف لها حول نفس احتمالية البقاء على قيد الحياة للعام المقبل طوال حياتهم.


منحنى البقاء على قيد الحياة

سيراجع محررونا ما قدمته ويحددون ما إذا كان ينبغي مراجعة المقالة أم لا.

منحنى البقاء على قيد الحياة، تمثيل رسومي لعدد الأفراد في المجتمع الذي يمكن توقعه للبقاء على قيد الحياة لأي عمر محدد.

هناك ثلاثة أنواع عامة من المنحنيات. يتتبع منحنى النوع الأول ، الذي توضحه الثدييات الكبيرة ، الكائنات الحية التي تميل إلى العيش حياة طويلة (معدل الوفيات المنخفض وارتفاع معدل البقاء على قيد الحياة) قرب نهاية العمر المتوقع ، ومع ذلك ، هناك زيادة كبيرة في معدل الوفيات. منحنى النوع الثالث ، الذي يميز الثدييات والأسماك واللافقاريات الصغيرة ، هو عكس ذلك: فهو يصف الكائنات الحية ذات معدل الوفيات المرتفع (أو معدل البقاء على قيد الحياة المنخفض) فور الولادة. في المقابل ، يأخذ منحنى النوع الثاني في الاعتبار الطيور والفئران والكائنات الحية الأخرى التي تتميز بمعدل وفيات ثابت نسبيًا أو معدل البقاء على قيد الحياة طوال متوسط ​​العمر المتوقع.

تمت مراجعة هذه المقالة وتحديثها مؤخرًا بواسطة محرر John P. Rafferty.


ما هو نوع الكائن الحي الذي من المرجح أن يكون له منحنى النجاة من النوع الثاني؟

في المقابل ، فإن منحنى النوع الثاني تعتبر الطيور والفئران وغيرها الكائنات الحية تتميز بمعدل وفيات ثابت نسبيًا أو النجاة معدل طوال العمر المتوقع. تظهر ذلك بعض السحالي والطيور الجاثمة والقوارض نوع من منحنى النجاة.

ثانيًا ، أي نوع من منحنى النجاة ينطبق على البشر؟ نوع أنا أو محدب المنحنيات تتميز باحتمالية بقاء عالية خاصة بالعمر في المراحل المبكرة والمتوسطة من العمر ، يليها انخفاض سريع في معدل البقاء على قيد الحياة في وقت لاحق من الحياة. إنها نموذجية للأنواع التي تنتج القليل من النسل ولكنها تعتني بها جيدًا ، بما في ذلك البشر والعديد من الثدييات الكبيرة الأخرى.

هنا ، ما الكائن الحي الذي من المرجح أن يكون له منحنى البقاء من النوع الثالث؟

تعرض الأشجار واللافقاريات البحرية أ منحنى النجاة من النوع الثالث لأن قلة قليلة من هؤلاء الكائنات الحية البقاء على قيد الحياة سنواتهم الأصغر ، ولكن أولئك الذين يفعلون ذلك صنع لشيخوخة أكثر المحتمل أن للبقاء على قيد الحياة لفترة طويلة نسبيًا.

ما نوع منحنى النجاة الذي تمتلكه الأفيال؟

الفيلة لديها أ نوع أنا منحنى النجاة (يزداد معدل الوفيات مع تقدم العمر) ، وتقل الخصوبة مع تقدم العمر.


توزيع الأنواع

بالإضافة إلى قياس الحجم والكثافة ، يمكن الحصول على مزيد من المعلومات حول السكان من خلال النظر في توزيع الأفراد في جميع أنحاء نطاقهم. نمط توزيع الأنواع هو توزيع الأفراد داخل الموائل في نقطة زمنية معينة - تُستخدم فئات واسعة من الأنماط لوصفهم.

يمكن توزيع الأفراد داخل مجموعة سكانية بشكل عشوائي ، في مجموعات ، أو على مسافات متساوية (أكثر أو أقل). هذه معروفة باسم أنماط توزيع عشوائية ومتكتلة وموحدة، على التوالي (الشكل 2). تعكس التوزيعات المختلفة جوانب مهمة لبيولوجيا الأنواع. كما أنها تؤثر على الطرق الرياضية المطلوبة لتقدير أحجام السكان. مثال على التوزيع العشوائي يحدث مع الهندباء والنباتات الأخرى التي تحتوي على بذور مشتتة بواسطة الرياح تنبت أينما وقعت في بيئات مواتية. يمكن رؤية التوزيع المتكتل في النباتات التي تسقط بذورها مباشرة على الأرض ، مثل أشجار البلوط ، ويمكن أيضًا رؤيتها في الحيوانات التي تعيش في مجموعات اجتماعية (مجموعات الأسماك أو قطعان الأفيال). لوحظ توزيع موحد في النباتات التي تفرز مواد تمنع نمو الأفراد القريبين (مثل إطلاق مواد كيميائية سامة بواسطة نباتات المريمية). يُرى أيضًا في أنواع الحيوانات الإقليمية ، مثل طيور البطريق التي تحافظ على منطقة محددة للتعشيش. تخلق السلوكيات الدفاعية الإقليمية لكل فرد نمطًا منتظمًا لتوزيع المناطق والأفراد من نفس الحجم داخل تلك المناطق. وبالتالي ، يوفر توزيع الأفراد داخل مجموعة سكانية مزيدًا من المعلومات حول كيفية تفاعلهم مع بعضهم البعض أكثر من إجراء قياس بسيط للكثافة. مثلما قد تواجه الأنواع منخفضة الكثافة صعوبة أكبر في العثور على رفيقة ، قد تواجه الأنواع المنفردة ذات التوزيع العشوائي صعوبة مماثلة عند مقارنتها بالأنواع الاجتماعية المجمعة معًا في مجموعات.

الشكل 2. قد يكون للأنواع توزيع عشوائي أو متكتل أو منتظم. تميل النباتات مثل (أ) الهندباء ذات البذور المشتتة بالرياح إلى التوزيع العشوائي. الحيوانات مثل (ب) الأفيال التي تسافر في مجموعات تظهر توزيعًا متكتلًا. تميل الطيور الإقليمية مثل (ج) طيور البطريق إلى أن يكون لها توزيع موحد. (الائتمان أ: تعديل العمل من قبل Rosendahl Credit b: تعديل العمل بواسطة Rebecca Wood Credit c: تعديل العمل بواسطة Ben Tubby)

جداول الحياة تقديم معلومات مهمة حول تاريخ حياة الكائن الحي ومتوسط ​​العمر المتوقع للأفراد في كل عمر. تم تصميمها على غرار الجداول الاكتوارية التي تستخدمها صناعة التأمين لتقدير متوسط ​​العمر المتوقع للإنسان. قد تتضمن جداول الحياة احتمالية وفاة كل فئة عمرية قبل عيد ميلادها التالي ، والنسبة المئوية للأفراد الناجين الذين يموتون في فترة عمرية معينة ، ومعدل وفياتهم ، ومتوسط ​​العمر المتوقع لهم في كل فترة. يظهر مثال لجدول الحياة في الجدول 1 من دراسة لأغنام دال الجبلية ، وهي نوع موطنه شمال غرب أمريكا الشمالية. لاحظ أن المجتمع مقسم إلى فترات عمرية (العمود A).

كما يتضح من بيانات معدل الوفيات (العمود D) ، حدث معدل وفيات مرتفع عندما كان عمر الأغنام بين ستة أشهر وسنة ، ثم زاد أكثر من 8 إلى 12 عامًا ، وبعد ذلك كان هناك عدد قليل من الناجين. تشير البيانات إلى أنه إذا كان الخروف في هذه المجموعة سيبقى على قيد الحياة حتى سن واحد ، فمن المتوقع أن يعيش 7.7 سنة أخرى في المتوسط ​​، كما هو موضح في أرقام متوسط ​​العمر المتوقع في العمود E.

الجدول 1. جدول الحياة هذا Ovis dalli يوضح عدد الوفيات وعدد الناجين ومعدل الوفيات ومتوسط ​​العمر المتوقع في كل فترة عمرية لأغنام دال الجبلية.
جدول الحياة لأغنام دال الجبلية 1
الفاصل العمري (سنوات) عدد المتوفين في الفترة العمرية لكل 1000 مولود عدد الباقين على قيد الحياة في بداية الفترة العمرية من بين 1000 مولود معدل الوفيات لكل 1000 حي في بداية العمر متوسط ​​العمر المتوقع أو متوسط ​​العمر المتبقي لمن يبلغون الفترة العمرية
0–0.5 54 1000 54.0 7.06
0.5–1 145 946 153.3
1–2 12 801 15.0 7.7
2–3 13 789 16.5 6.8
3–4 12 776 15.5 5.9
4–5 30 764 39.3 5.0
5–6 46 734 62.7 4.2
6–7 48 688 69.8 3.4
7–8 69 640 107.8 2.6
8–9 132 571 231.2 1.9
9–10 187 439 426.0 1.3
10–11 156 252 619.0 0.9
11–12 90 96 937.5 0.6
12–13 3 6 500.0 1.2
13–14 3 3 1000 0.7
الشكل 3. توضح منحنيات البقاء على قيد الحياة توزيع الأفراد في مجموعة سكانية وفقًا للعمر. لدى البشر ومعظم الثدييات منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول ، لأن الموت يحدث بشكل أساسي في السنوات الأقدم. الطيور لديها منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثاني ، حيث أن الموت في أي عمر هو احتمال متساوٍ. تمتلك الأشجار منحنى البقاء من النوع الثالث لأن القليل جدًا منها بقي على قيد الحياة في السنوات الأصغر ، ولكن بعد سن معينة ، يكون الأفراد أكثر عرضة للبقاء على قيد الحياة.

أداة أخرى يستخدمها علماء البيئة السكانية هي أ منحنى النجاة، وهو رسم بياني لعدد الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة في كل فترة عمرية مقابل الوقت. تسمح لنا هذه المنحنيات بمقارنة تواريخ حياة مجموعات سكانية مختلفة (الشكل 3). هناك ثلاثة أنواع من منحنيات البقاء على قيد الحياة. في منحنى من النوع الأول ، يكون معدل الوفيات منخفضًا في السنوات الأولى والمتوسطة ويحدث غالبًا عند الأفراد الأكبر سنًا. عادة ما تنتج الكائنات الحية التي تظهر من النوع الأول على قيد الحياة عددًا قليلاً من النسل وتوفر رعاية جيدة للنسل مما يزيد من احتمالية بقائهم على قيد الحياة. يُظهر البشر ومعظم الثدييات منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول. في منحنيات النوع الثاني ، يكون معدل الوفيات ثابتًا نسبيًا طوال فترة الحياة بأكملها ، ومن المحتمل أيضًا حدوث الوفيات في أي نقطة من فترة الحياة. تقدم العديد من مجموعات الطيور أمثلة لمنحنى بقاء متوسط ​​أو من النوع الثاني. في منحنيات البقاء على قيد الحياة من النوع الثالث ، تشهد الأعمار المبكرة أعلى معدل وفيات مع معدلات وفيات أقل بكثير للكائنات الحية التي تصل إلى سنوات متقدمة. عادة ما تنتج الكائنات الحية من النوع الثالث أعدادًا كبيرة من النسل ، ولكنها توفر القليل جدًا من الرعاية أو لا تقدم لهم رعاية على الإطلاق. تُظهِر الأشجار واللافقاريات البحرية منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثالث لأن عددًا قليلاً جدًا من هذه الكائنات الحية بقي على قيد الحياة في سنواته الأصغر ، ولكن أولئك الذين يصلون إلى سن الشيخوخة هم أكثر عرضة للبقاء على قيد الحياة لفترة طويلة نسبيًا.

الإسناد

الديموغرافيا السكانية من OpenStax مرخصة بموجب CC BY 4.0. تم تعديله من الأصل بواسطة Matthew R. Fisher.


علم الأحياء 2e (الإصدار 0) تحرير الطبعة

منحنى البقاء على قيد الحياة هو تمثيل رسومي للأفراد الناجين من نفس العمر في وقت معين (مجموعة). هناك ثلاثة أنواع من منحنيات البقاء على قيد الحياة - النوع الأول والنوع الثاني والنوع الثالث.

تتكون منحنيات البقاء على قيد الحياة من النوع الأول من تلك الأنواع من السكان التي تُظهر قدرات عالية للبقاء على قيد الحياة خلال صغرها ومتوسطها ، يليها انخفاض في أعدادها بسبب الوفيات في وقت لاحق من الحياة. هذه الكائنات الحية تولد القليل من النسل وتستثمر قدرًا هائلاً من الطاقة والوقت في العناية بهم.

تُظهر منحنيات النجاة من النوع الثاني معدل بقاء ومعدل وفيات ثابت لأفرادها بغض النظر عن العمر. مثال: السحالي

تنتج منحنيات النجاة من النوع الثالث نسلًا بأعداد كبيرة ولكن لا تهتم بهم. النسل الذي ينجو من الظروف القاسية خلال مرحلته الصغيرة سيبقى على قيد الحياة لفترة طويلة من الوقت. يُظهر هذا النوع ارتفاع معدل المواليد ومعدل وفيات منخفض جدًا. مثال: الأشجار.

لا يوجد نجاة من النوع الرابع. لا يوجد سوى منحنيات النجاة من النوع الأول والنوع الثاني والنوع الثالث.


متعدد الخيارات

أي من الطرق التالية ستوفر معلومات إلى عالم البيئة حول حجم وكثافة السكان؟

أ. تحديد واستعادة
B. علامة والإفراج
جيم رباعي
جدول الحياة

أي مما يلي هو الأفضل في إظهار متوسط ​​العمر المتوقع للفرد ضمن مجموعة سكانية؟

أ. كوادرات
ب. وضع علامة واستعادة
منحنى البقاء على قيد الحياة
جدول الحياة

أي نوع من منحنى البقاء على قيد الحياة لدى السكان؟

النوع الأول
النوع الثاني
النوع الثالث
D. النوع الرابع


2.4: جداول الحياة والنجاة

يستخدم علماء البيئة السكانية جداول الحياة لدراسة الأنواع وتحديد المراحل الأكثر ضعفًا في الكائنات الحية و [رسقوو] لتطوير تدابير فعالة للحفاظ على مجموعات قابلة للحياة. جداول الحياة ، مثل الجدول ( فهرس الصفحة <1> )، مسار النجاة، فرصة فرد في مجموعة سكانية معينة على قيد الحياة لأعمار مختلفة. تم اختراع جداول الحياة من قبل صناعة التأمين للتنبؤ بمتوسط ​​المدة التي سيعيشها الشخص. يستخدم علماء الأحياء جدول الحياة كنافذة سريعة على حياة الأفراد من السكان ، ويوضحون المدة التي من المحتمل أن يعيشوا فيها ، ومتى يتكاثرون ، وعدد النسل الذي ينتجهون. تستخدم جداول الحياة في البناء منحنيات البقاء على قيد الحياة، وهي رسوم بيانية توضح نسبة الأفراد في عمر معين الذين هم الآن على قيد الحياة بين السكان. يتم رسم البقاء على قيد الحياة (فرصة البقاء على قيد الحياة حتى عمر معين) على المحور الصادي كدالة للعمر أو الوقت على المحور السيني. ومع ذلك ، إذا تم استخدام النسبة المئوية لأقصى عمر على المحور السيني بدلاً من الأعمار الفعلية ، فمن الممكن مقارنة منحنيات البقاء على قيد الحياة لأنواع مختلفة من الكائنات الحية (الشكل ( PageIndex <1> )). تبدأ جميع منحنيات النجاة على طول تقاطع المحور y مع جميع الأفراد في السكان (أو 100٪ من الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة). مع تقدم العمر ، يموت الأفراد وتنخفض المنحنيات. منحنى النجاة لا يرتفع أبدًا.

الجدول ( فهرس الصفحة <1> ): يوضح جدول الحياة لسكان الولايات المتحدة في عام 2011 عدد الذين يتوقع أن يكونوا على قيد الحياة في بداية كل فترة عمرية بناءً على معدلات الوفيات في عام 2011. على سبيل المثال ، من المتوقع أن يعيش 95816 شخصًا من بين 100000 شخص حتى سن الخمسين (0.983 فرصة البقاء على قيد الحياة). فرصة البقاء على قيد الحياة حتى سن 60 هي 0.964 لكن فرصة البقاء على قيد الحياة حتى سن 90 هي 0.570 فقط.

العمر (بالسنوات) عدد الذين يعيشون في بداية فترة العمر عدد الموت خلال الفاصل الزمني فرصة البقاء على قيد الحياة احتمال الوفاة خلال فترة
0-1 100000 606 0.993942 0.006058
1-5 99394 105 0.998946 0.001054
5-10 99289 60 0.999397 0.000603
10-15 99230 70 0.999291 0.000709
15-20 99159 242 0.997562 0.002438
20-25 98917 425 0.995704 0.004296
25-30 98493 475 0.995176 0.004824
30-35 98017 553 0.994362 0.005638
35-40 97465 681 0.993015 0.006985
40-45 96784 968 0.989994 0.010006
45-50 95816 1535 0.983982 0.016018
50-55 94281 2306 0.975541 0.024459
55-60 91975 3229 0.964895 0.035105
60-65 88746 4378 0.950668 0.049332
65-70 84368 6184 0.926698 0.073302
70-75 87184 8670 0.889101 0.110899
75-80 69513 12021 0.827073 0.172927
80-85 57493 15760 0.725879 0.274121
85-90 41733 17935 0.570241 0.429759
90-95 23798 14701 0.382258 0.617742
95-100 9097 7169 0.211924 0.788076
100 وما فوق 1928 1928 0 1.000000

المصدر: CDC / NCHS ، نظام الإحصاء الحيوي الوطني.

تكشف منحنيات البقاء على قيد الحياة قدرًا هائلاً من المعلومات حول السكان ، مثل ما إذا كان معظم الأبناء يموتون بعد الولادة بفترة وجيزة أو ما إذا كان معظمهم على قيد الحياة حتى سن الرشد ومن المرجح أن يعيشوا حياة طويلة. تقع بشكل عام في أحد الأشكال الثلاثة النموذجية ، الأنواع الأول والثاني والثالث (الشكل ( PageIndex <1> ) أ). الكائنات الحية التي تظهر النوع I منحنيات البقاء على قيد الحياة لها أعلى احتمالية للبقاء على قيد الحياة في كل فترة عمرية حتى الشيخوخة ، ثم يزداد خطر الموت بشكل كبير. البشر مثال على الأنواع ذات منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول. وتشمل الأنواع الأخرى السلحفاة العملاقة ومعظم الثدييات الكبيرة مثل الفيلة. هذه الكائنات لديها عدد قليل من الحيوانات المفترسة الطبيعية ، وبالتالي من المحتمل أن تعيش حياة طويلة. إنهم يميلون إلى إنجاب عدد قليل من النسل في كل مرة ويستثمرون وقتًا وجهدًا كبيرين في كل نسل ، مما يزيد من بقائهم على قيد الحياة.

في ال النوع الثالث منحنى البقاء على قيد الحياة تحدث معظم الوفيات في الفئات العمرية الأصغر. معدل بقاء الأحداث على قيد الحياة منخفض للغاية ويموت العديد من الأفراد في سن مبكرة ، لكن الأفراد المحظوظين بما يكفي للبقاء على قيد الحياة في الفترات الأولى من العمر من المرجح أن يعيشوا وقتًا أطول بكثير. تحتوي معظم أنواع النباتات وأنواع الحشرات والضفادع وكذلك الأنواع البحرية مثل المحار والأسماك على منحنى البقاء من النوع الثالث. قد تضع أنثى الضفدع مئات البيض في بركة وتنتج هذه البيض مئات من الشراغيف. ومع ذلك ، فإن الحيوانات المفترسة تأكل العديد من الشراغيف الصغيرة ، كما أن التنافس على الطعام يعني أيضًا أن العديد من الشراغيف لا تعيش. لكن الضفادع الصغيرة التي تعيش وتتحول إلى بالغين تعيش بعد ذلك لفترة طويلة نسبيًا (بالنسبة للضفدع). سمكة الماكريل ، الأنثى قادرة على إنتاج مليون بيضة وفي المتوسط ​​يعيش حوالي 2 فقط حتى سن البلوغ. تميل الكائنات الحية التي لها هذا النوع من منحنى البقاء إلى إنتاج أعداد كبيرة جدًا من النسل لأن معظمهم لن ينجو. كما أنهم لا يميلون إلى تقديم الكثير من الرعاية الأبوية ، إن وجدت.

النوع الثاني البقاء على قيد الحياة هو وسيط بين الأنواع الأخرى ويشير إلى أن مثل هذه الأنواع لديها فرصة متساوية للموت في أي عمر. العديد من الطيور والثدييات الصغيرة مثل السناجب والزواحف الصغيرة ، مثل السحالي ، لديها منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثاني. يشير الخط المستقيم إلى أن النسبة على قيد الحياة في كل فترة عمرية تنخفض بوتيرة ثابتة ومنتظمة. احتمالية الوفاة في أي فترة عمرية واحدة.

في الواقع ، معظم الأنواع لا تمتلك منحنيات للبقاء على قيد الحياة وهي بالتأكيد من النوع الأول أو الثاني أو الثالث. قد يكونون في أي مكان بينهما. هذه الثلاثة ، مع ذلك ، تمثل التطرف وتساعدنا على عمل تنبؤات حول معدلات الإنجاب والاستثمار الأبوي دون ملاحظات مكثفة للسلوك الفردي. على سبيل المثال ، يميل البشر في البلدان الأقل تصنيعًا إلى تحقيق معدلات وفيات أعلى في جميع الفترات العمرية ، لا سيما في الفترات المبكرة عند مقارنتها بالأفراد في البلدان الصناعية. بالنظر إلى سكان الولايات المتحدة عام 1900 (الشكل ( PageIndex <1> ) ب) ، يمكنك أن ترى أن معدل الوفيات كان أعلى بكثير في الفترات المبكرة وعلى مدار الوقت ، بدا أن السكان يظهرون منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثاني ، على غرار ما يمكن رؤيته في البلدان الأقل تصنيعًا أو بين السكان الأكثر فقرًا.


حجم السكان وكثافتهم

يتسم السكان بحجم سكانهم (إجمالي عدد الأفراد) وكثافتهم السكانية (عدد الأفراد لكل وحدة مساحة). قد يكون لدى السكان عدد كبير من الأفراد الموزعين بكثافة أو قليلة. هناك أيضًا مجموعات سكانية ذات أعداد صغيرة من الأفراد قد تكون كثيفة أو قليلة التوزيع في منطقة محلية. يمكن أن يؤثر حجم السكان على إمكانية التكيف لأنه يؤثر على مقدار التباين الجيني الموجود في السكان. يمكن أن يكون للكثافة تأثيرات على التفاعلات داخل السكان مثل التنافس على الطعام وقدرة الأفراد على العثور على رفيقة. تميل الكائنات الأصغر إلى أن تكون أكثر كثافة من الكائنات الأكبر (الشكل ( فهرس الصفحة <1> )).

الشكل ( PageIndex <1> ). تظهر الثدييات الأسترالية علاقة عكسية نموذجية بين الكثافة السكانية وحجم الجسم. كما يوضح هذا الرسم البياني ، تتناقص الكثافة السكانية عادةً مع زيادة حجم الجسم. لماذا تظن أن هذه هي القضية؟

تقدير حجم السكان

الطريقة الأكثر دقة لتحديد حجم السكان هي إحصاء جميع الأفراد داخل المنطقة. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة عادة ما تكون غير مجدية من الناحية اللوجستية أو الاقتصادية ، خاصة عند دراسة مناطق كبيرة. وهكذا ، عادة ما يدرس العلماء السكان عن طريق أخذ عينات من جزء تمثيلي من كل موطن واستخدام هذه العينة لعمل استنتاجات حول السكان ككل. عادة ما تكون الطرق المستخدمة لأخذ عينات من السكان لتحديد حجمهم وكثافتهم مصممة وفقًا لخصائص الكائن الحي قيد الدراسة. بالنسبة للكائنات غير المتحركة مثل النباتات ، أو للكائنات الصغيرة جدًا والبطيئة الحركة ، يمكن استخدام رباعي. أ رباعي هو هيكل مربع يقع بشكل عشوائي على الأرض ويستخدم لحساب عدد الأفراد الذين يقعون داخل حدوده. للحصول على حساب دقيق باستخدام هذه الطريقة ، يجب وضع المربع في مواقع عشوائية داخل الموطن مرات كافية لإنتاج تقدير دقيق.

بالنسبة للكائنات الحية الصغيرة المتحركة ، مثل الثدييات ، هناك تقنية تسمى وضع علامة واستعادة كثيرا ما تستخدم. تتضمن هذه الطريقة تعليم الحيوانات المأسورة وإعادتها إلى البيئة لتختلط مع بقية السكان. في وقت لاحق ، يتم التقاط عينة جديدة ويحدد العلماء عدد الحيوانات المميزة في العينة الجديدة. تفترض هذه الطريقة أنه كلما زاد عدد السكان ، انخفضت النسبة المئوية للكائنات التي تم وضع علامة عليها والتي سيتم إعادة أسرها لأنها ستكون مختلطة مع عدد أكبر من الأفراد غير المميزين. على سبيل المثال ، إذا تم التقاط 80 فأر حقل وتمييزها وإطلاقها في الغابة ، فسيتم التقاط 100 فأرة حقل ثانية و 20 منها تم تمييزها ، حجم السكان (ن) باستخدام المعادلة التالية:

باستخدام مثالنا ، ستكون المعادلة:

تعطينا هذه النتائج تقديرًا لإجمالي 400 فرد في السكان الأصليين. عادة ما يكون الرقم الحقيقي مختلفًا قليلاً عن هذا بسبب أخطاء الصدفة والتحيز المحتمل الناجم عن طرق أخذ العينات.

توزيع الأنواع

بالإضافة إلى قياس الحجم والكثافة ، يمكن الحصول على مزيد من المعلومات حول السكان من خلال النظر في توزيع الأفراد في جميع أنحاء نطاقهم. نمط توزيع الأنواع هو توزيع الأفراد داخل الموائل في نقطة معينة من الوقت وتستخدم فئات واسعة من الأنماط لوصفهم.

يمكن توزيع الأفراد داخل مجموعة سكانية بشكل عشوائي ، في مجموعات ، أو على مسافات متساوية (أكثر أو أقل). هذه معروفة باسم أنماط توزيع عشوائية ومتكتلة وموحدة، على التوالي (الشكل ( فهرس الصفحة <2> )). تعكس التوزيعات المختلفة جوانب مهمة لبيولوجيا الأنواع. كما أنها تؤثر على الطرق الرياضية المطلوبة لتقدير أحجام السكان. مثال على التوزيع العشوائي يحدث مع الهندباء والنباتات الأخرى التي تحتوي على بذور مشتتة بواسطة الرياح تنبت أينما وقعت في بيئات مواتية. يمكن رؤية التوزيع المتكتل في النباتات التي تسقط بذورها مباشرة على الأرض ، مثل أشجار البلوط ، ويمكن أيضًا رؤيتها في الحيوانات التي تعيش في مجموعات اجتماعية (مجموعات الأسماك أو قطعان الأفيال). لوحظ توزيع موحد في النباتات التي تفرز مواد تمنع نمو الأفراد القريبين (مثل إطلاق مواد كيميائية سامة بواسطة نباتات المريمية). يُرى أيضًا في أنواع الحيوانات الإقليمية ، مثل طيور البطريق التي تحافظ على منطقة محددة للتعشيش. تخلق السلوكيات الدفاعية الإقليمية لكل فرد نمطًا منتظمًا لتوزيع المناطق والأفراد من نفس الحجم داخل تلك المناطق. وبالتالي ، يوفر توزيع الأفراد داخل مجموعة سكانية مزيدًا من المعلومات حول كيفية تفاعلهم مع بعضهم البعض أكثر من إجراء قياس بسيط للكثافة. مثلما قد تواجه الأنواع منخفضة الكثافة صعوبة أكبر في العثور على رفيقة ، قد تواجه الأنواع المنفردة ذات التوزيع العشوائي صعوبة مماثلة عند مقارنتها بالأنواع الاجتماعية المجمعة معًا في مجموعات.

الشكل ( PageIndex <2> ). قد يكون للأنواع توزيع عشوائي أو متكتل أو منتظم. تميل النباتات مثل (أ) الهندباء ذات البذور المشتتة بالرياح إلى التوزيع العشوائي. الحيوانات مثل (ب) الأفيال التي تسافر في مجموعات تظهر توزيعًا متكتلًا. تميل الطيور الإقليمية مثل (ج) طيور البطريق إلى أن يكون لها توزيع موحد. (الائتمان أ: تعديل العمل بواسطة Rosendahl Credit b: تعديل العمل بواسطة Rebecca Wood Credit c: تعديل العمل بواسطة Ben Tubby)

جداول الحياة تقديم معلومات مهمة حول تاريخ حياة الكائن الحي ومتوسط ​​العمر المتوقع للأفراد في كل عمر. تم تصميمها على غرار الجداول الاكتوارية التي تستخدمها صناعة التأمين لتقدير متوسط ​​العمر المتوقع للإنسان. قد تتضمن جداول الحياة احتمال وفاة كل فئة عمرية قبل عيد ميلادها التالي ، والنسبة المئوية للأفراد الأحياء الذين يموتون في فترة عمرية معينة (معدل وفياتهم ، ومتوسط ​​العمر المتوقع في كل فترة. ويرد مثال على جدول الحياة في الجدول 1 من دراسة لأغنام جبل دال ، وهو نوع موطنه شمال غرب أمريكا الشمالية ، لاحظ أن السكان مقسمون إلى فترات عمرية (العمود أ).

كما يتضح من بيانات معدل الوفيات (العمود D) ، حدث معدل وفيات مرتفع عندما كان عمر الخراف بين ستة أشهر وسنة ، ثم زاد أكثر من 8 إلى 12 عامًا ، وبعد ذلك كان هناك عدد قليل من الناجين. تشير البيانات إلى أنه إذا كان الخروف في هذه المجموعة سيبقى على قيد الحياة حتى سن واحد ، فمن المتوقع أن يعيش 7.7 سنة أخرى في المتوسط ​​، كما هو موضح في أرقام متوسط ​​العمر المتوقع في العمود E.

الجدول 1: جدول الحياة لأغنام دال الجبلية
الفاصل العمري (سنوات) عدد المتوفين في الفترة العمرية لكل 1000 مولود عدد الباقين على قيد الحياة في بداية الفترة العمرية من بين 1000 مولود معدل الوفيات لكل 1000 حي في بداية العمر متوسط ​​العمر المتوقع أو متوسط ​​العمر المتبقي لمن يبلغون الفترة العمرية
ndash0.5.0 & ndash0.5 54 1000 54.0 7.06
0.5 & ndash1 145 946 153.3 و [مدش]
1 و ndash2 12 801 15.0 7.7
2 و ndash3 13 789 16.5 6.8
3 و ndash4 12 776 15.5 5.9
4 و ndash5 30 764 39.3 5.0
5 و ndash6 46 734 62.7 4.2
6 و ndash7 48 688 69.8 3.4
7 و ndash8 69 640 107.8 2.6
8 و ndash9 132 571 231.2 1.9
9 و ndash10 187 439 426.0 1.3
10 و ndash11 156 252 619.0 0.9
11 و ndash12 90 96 937.5 0.6
12 و ndash13 3 6 500.0 1.2
13 و ndash14 3 3 1000 0.7

أداة أخرى يستخدمها علماء البيئة السكانية هي أ منحنى النجاة، وهو رسم بياني لعدد الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة في كل فترة عمرية مقابل الوقت. تسمح لنا هذه المنحنيات بمقارنة تواريخ حياة المجموعات السكانية المختلفة (الشكل ( فهرس الصفحة <3> )). هناك ثلاثة أنواع من منحنيات البقاء على قيد الحياة. في منحنى من النوع الأول ، يكون معدل الوفيات منخفضًا في السنوات الأولى والمتوسطة ويحدث غالبًا عند الأفراد الأكبر سنًا. عادة ما تنتج الكائنات الحية التي تظهر على قيد الحياة من النوع الأول القليل من النسل وتوفر رعاية جيدة للنسل مما يزيد من احتمالية بقائهم على قيد الحياة. يُظهر البشر ومعظم الثدييات منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول. في منحنيات النوع الثاني ، يكون معدل الوفيات ثابتًا نسبيًا طوال فترة الحياة بأكملها ، ومن المحتمل أيضًا حدوث الوفيات في أي نقطة من فترة الحياة. تقدم العديد من مجموعات الطيور أمثلة لمنحنى بقاء متوسط ​​أو من النوع الثاني. في منحنيات البقاء على قيد الحياة من النوع الثالث ، تشهد الأعمار المبكرة أعلى معدل وفيات مع معدلات وفيات أقل بكثير للكائنات الحية التي تصل إلى سنوات متقدمة. عادة ما تنتج الكائنات الحية من النوع الثالث أعدادًا كبيرة من النسل ، ولكنها توفر القليل جدًا من الرعاية أو لا تقدم لهم رعاية على الإطلاق. تُظهِر الأشجار واللافقاريات البحرية منحنى البقاء من النوع الثالث لأن عددًا قليلاً جدًا من هذه الكائنات بقي على قيد الحياة في سنواته الأصغر ، ولكن أولئك الذين يصلون إلى سن الشيخوخة هم أكثر عرضة للبقاء على قيد الحياة لفترة طويلة نسبيًا.

الشكل ( PageIndex <3> ). تظهر منحنيات البقاء على قيد الحياة توزيع الأفراد في مجموعة سكانية حسب العمر. لدى البشر ومعظم الثدييات منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول ، لأن الموت يحدث بشكل أساسي في السنوات الأكبر سنًا. الطيور لديها منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثاني ، حيث أن الموت في أي عمر هو احتمال متساوٍ. تمتلك الأشجار منحنى البقاء من النوع الثالث لأن عددًا قليلاً جدًا منها بقي على قيد الحياة في سنوات الشباب ، ولكن بعد سن معينة ، يكون الأفراد أكثر عرضة للبقاء على قيد الحياة.


تعد جداول الحياة أداة قيمة لفحص كيف يمكن للهيكل العمري أن يغير مسار النمو السكاني # 8217

Population demography is the study of numbers and rates in a population and how they change over time. The basic tool of demography is the life table. Life tables are an analytical tool that population ecologists use to study age-specific population characteristics such as survival, fecundity, and mortality. These data can be critical in conservation efforts (such as reintroductions or pest reductions) where ecologists would like to know how well an endangered or transplanted population is doing.

Life tables determine the number of individuals that survive from one age group to the next. Cohort life tables follow one group of individuals born at the same time, called a cohort, until the death of all individuals. This technique of demographic assessment requires key assumptions:

  1. The population sample of each age class is proportional to its numbers in the population
  2. Age-specific mortality rates remain constant during the time period, meaning that subsequent cohorts will exhibit similar pattern of birth and death.

Life Table:

The first row represents the birth year of the cohort, and each subsequent row of the life table shows that same group one year older. Assuming that the unit of age (x) is years, the number alive (nx) column indicates that not all individuals survive from year to year. Survivorship converts that mortality into a proportion alive of the original cohort (lx = nx/n0). The average number of offspring born to individuals of each age is age-specific fecundity, and it cannot be calculated from other information provided in the table but instead must be estimated from data.

Here’s the best bit and the reason we bother to gather all the age-specific survivorship and fecundity information: if the assumptions (1 and 2 above) are met, then the sum of the product of survivorship and fecundity at each age gives a population growth parameter called R0 (pronounced R-nought), defined as the net reproductive rate. When R0 exceeds 1, the population is producing more offspring than it is losing from deaths. In other words, the population is growing.

  • Is the population above growing, shrinking, or stable?
  • At what age is fecundity maximized? Survivorship?

Because of life history trade-offs, patterns of age-specific survival are predictive of the general life history of a population. While a life table shows the survivorship in a numerical form, assessing pattern from columns of data is difficult. Instead, ecologists create survivorship curves by plotting lx versus time.

Population biologists look for three types of patterns in survivorship curves (note that the y-axis is a log scale):

Survivorship curves show the distribution of individuals in a population according to age. Humans and most mammals have a Type I survivorship curve, because death primarily occurs in the older years. Birds have a Type II survivorship curve, as death at any age is equally probable. Trees have a Type III survivorship curve because very few survive the younger years, but after a certain age, individuals are much more likely to survive. (المصدر: OpenStax Biology)

Type I curves are observed in populations with low mortality in young age classes but very high mortality as an individual ages. Type II curves represent populations where the mortality rate is constant, regardless of age. Type III curves occur in populations with high mortality in early age classes and very low mortality in older individuals. Populations displaying a Type III survivorship curve generally need to have high birth rates in order for the population size to remain constant. High birth rates ensure that enough offspring survive to reproduce, ensuring the population sustains itself. In contrast, populations characterized by a Type I survivorship curve often have low birth rates because most offspring survive to reproduce, and very high birth rates result in exponential population growth.

This video provides an overview of survivorship curves and some of the nuance in interpreting these plots:

As noted in the video, species with Type I survivorship curves tend to have K-selected traits, while species with Type III (or sometimes Type II) survivorship curves tend to have r-selected traits.


شاهد الفيديو: البقاء على قيد الحياة . الحلقة الثانية. ياوي (شهر فبراير 2023).