Um estudo hipotético baseado em modelos de crescimento e competição para a dinâmica populacional do mexilhão dourado
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ |
Texto Completo: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14351 |
Resumo: | A presença do invasor mexilhão dourado em águas brasileiras representa uma sorte de impac- tos, sejam eles ecológicos ou econômicos. Diante desse cenário, uma alternativa de controle populacional se faz promissora: a imersão de uma espécie geneticamente modificada com o objetivo de, em contato com o molusco selvagem, produzir futuras gerações inférteis. Dessa forma, uma proposta de modelo matemático que contemple tal competição torna-se de grande valia, uma vez que pode fornecer informações para nortear experimentos de laboratório. No entanto, o modelo de competição necessita de uma dinâmica de crescimento bem estabelecida. Assim sendo, esse trabalho apresenta dois modelos para a dinâmica do mexilhão selvagem, que serão estudados de forma analítica e numérica. O estudo analítico expõe as soluções de equilí- brio, sua estabilidade local nos pontos estacionários e uma análise de sensibilidade dos números de reproduções basais (R0’s). A partir da sensibilidade dos parâmetros que compõem os R0’s, escolhe-se um dos modelos de crescimento para receber as parcelas de competição. Definido um modelo mais adequado, é proposto um sistema de equações diferenciais ordinárias para mo- delar a competição com o mexilhão modificado. São realizadas simulações numéricas para o sistema de equações a fim de aferir possíveis desfechos da competição, fazendo uso do método de Runge-Kutta de quarta ordem. O estudo é capaz de apresentar dois pontos conclusivos im- portantes: que a erradicação pode ser atingida e que há necessidade de vantagens competitivas para que a estratégia funcione. A sensibilidade dos parâmetros e as aproximação numéricas do modelo de competição, atestam que uma maior eficiência reprodutiva e um mexilhão mo- dificado menos suscetível à predação são as vantagens mais promissoras. Finalmente, à vista de um tópico tão importante, esse trabalho é necessário para que essa estratégia de controle populacional seja estudada e testada para auxiliar no desenvolvimento da espécie modificada e respeitar a ecologia. |
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Barbosa, Charles Henrique Xavier BarretoDias, Claudia Mazza009.112.477-85https://orcid.org/0000-0001-7376-1554http://lattes.cnpq.br/3801901177718984Pastore, Dayse Haime076.699.977-70https://orcid.org/0000-0002-0905-0085http://lattes.cnpq.br/3142092367803598Dias, Claudia Mazza009.112.477-85https://orcid.org/0000-0001-7376-1554http://lattes.cnpq.br/3801901177718984Oliveira, Rosane Ferreira dehttps://orcid.org/0000-0003-0495-7339http://lattes.cnpq.br/1677695285426749Arruda, Edilson Fernandes dehttps://orcid.org/0000-0002-9835-352X525.697.481-53http://lattes.cnpq.br/4617177485933795Silva, José Carlos Rubianes4479179https://orcid.org/0000-0001-9268-0741http://lattes.cnpq.br/6114855385947020Meyer, João Frederico da Costa Azevedo378.941.888-91http://lattes.cnpq.br/9611168473482242148.512.527-81http://lattes.cnpq.br/47706440904802832023-12-22T03:00:06Z2023-12-22T03:00:06Z2022-07-26BARBOSA, Charles Henrique Xavier Barreto. Um estudo hipotético baseado em modelos de crescimento e competição para a dinâmica populacional do mexilhão dourado. 2022. 133 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2022.https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14351A presença do invasor mexilhão dourado em águas brasileiras representa uma sorte de impac- tos, sejam eles ecológicos ou econômicos. Diante desse cenário, uma alternativa de controle populacional se faz promissora: a imersão de uma espécie geneticamente modificada com o objetivo de, em contato com o molusco selvagem, produzir futuras gerações inférteis. Dessa forma, uma proposta de modelo matemático que contemple tal competição torna-se de grande valia, uma vez que pode fornecer informações para nortear experimentos de laboratório. No entanto, o modelo de competição necessita de uma dinâmica de crescimento bem estabelecida. Assim sendo, esse trabalho apresenta dois modelos para a dinâmica do mexilhão selvagem, que serão estudados de forma analítica e numérica. O estudo analítico expõe as soluções de equilí- brio, sua estabilidade local nos pontos estacionários e uma análise de sensibilidade dos números de reproduções basais (R0’s). A partir da sensibilidade dos parâmetros que compõem os R0’s, escolhe-se um dos modelos de crescimento para receber as parcelas de competição. Definido um modelo mais adequado, é proposto um sistema de equações diferenciais ordinárias para mo- delar a competição com o mexilhão modificado. São realizadas simulações numéricas para o sistema de equações a fim de aferir possíveis desfechos da competição, fazendo uso do método de Runge-Kutta de quarta ordem. O estudo é capaz de apresentar dois pontos conclusivos im- portantes: que a erradicação pode ser atingida e que há necessidade de vantagens competitivas para que a estratégia funcione. A sensibilidade dos parâmetros e as aproximação numéricas do modelo de competição, atestam que uma maior eficiência reprodutiva e um mexilhão mo- dificado menos suscetível à predação são as vantagens mais promissoras. Finalmente, à vista de um tópico tão importante, esse trabalho é necessário para que essa estratégia de controle populacional seja estudada e testada para auxiliar no desenvolvimento da espécie modificada e respeitar a ecologia.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorThe presence of the invasive golden mussel in Brazilian waters represents a series of impacts, whether ecological or economic. Given this scenario, an alternative for population control is promising: the immersion of a genetically modified species to produce, in contact with the wild mollusc, future infertile generations. Thus, a proposal for a mathematical model that con- templates such competition becomes of great value, since it can provide information to guide laboratory experiments. However, the competition model needs a well-established growth dy- namic. Therefore, this work presents two models for the dynamic of wild mussels, which will be studied analytically and numerically. The analytical study exposes the equilibrium solutions, their local stability at stationary points and a sensitivity analysis of the basal reproduction num- bers (R0’s). Through the sensitivity of the parameters that compose the R0’s, one of the growth models is chosen to receive the competition parcels. Once a more adequate model is defined, a system of ordinary differential equations is proposed to model the competition with the modi- fied mussel. Numerical simulations are performed for the system of equations in order to assess possible outcomes of the competition, using the fourth order Runge-Kutta method. The study presents two important conclusive points: eradication can be achieved and there is a need for competitive advantages for the strategy to work. The sensitivity of the parameters and the nu- merical approximation of the competition model attest that greater reproductive efficiency and a modified mussel less susceptible to predation are the most promising advantages. Finally, in view of such an important topic, this work is necessary so that this population control strat- egy can be studied and tested to help the development of the modified species and respect the ecology.application/pdfporUniversidade Federal Rural do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalUFRRJBrasilInstituto de Ciências ExatasModelagem MatemáticaModelo de CompetiçãoDinâmica PopulacionalAnálise de EstabilidadeBiomatemáticaMathematical ModelingCompetition ModelPopulation DynamicsStability Anal- ysisBiomathematicsMatemáticaUm estudo hipotético baseado em modelos de crescimento e competição para a dinâmica populacional do mexilhão douradoA hypothetical study based on growth and competition models for golden mussel population dynamicsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis1 Anton, H.; Rorres, C. Álgebra linear com aplicações. 8 a Edição. Porto Alegre: Bookman, 2001. 2 Asiedu-Addo, S. K.; Dontwi, I. K.; Arthur, P. Mathematical modeling in population dynamics: the case of single species population. African Journal of Educational Studies in Mathematics and Sciences, V. 2, n.1, p. 1-7, 2004. DOI: <https://doi.org/10.4314/ajesms.v2i1. 38582> 3 Boltovskoy, D.; Cataldo, D.; Sylvester, F. Dispersion and ecological impact of the invasive freshwater bivalve Limnoperna fortunei in the Rio de la Plata watershed and beyond. Biological Invasions, V. 8, n. 4, p. 947-963, 2006. DOI: <https://doi.org/10.1007/s10530-005-5107-z>. 4 Boltovskoy, D.; Morton, B.; Correa, N.; Cataldo, D.; Damborenea, C.; Penchaszadeh, P. E.; Sylvester, F. Reproductive output and seasonality of Limnoperna fortunei. Limnoperna fortunei, p. 77-103. Cham: Springer, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1007/978-3-319-13494-9_5>. 5 Boyce, W. E.; Diprima, R. C. Equações diferenciais elementares e problemas de valores de contorno. 7 a Edição. Rio de Janeiro: LTC Editora, 2002. 6 Burden, R. L.; Faires, J. D. Numerical analysis. 9 a Edição. Boston: Cengage learning, 2011. 7 Burt, A. Site-specific selfish genes as tools for the control and genetic engineering of natural populations. Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, V. 270, n. 1518, p. 921-928, 2003. DOI: <https://doi.org/10.1098/rspb.2002.2319> 8 Cardoso, C. D. C. Predadores ou dispersores? A relação do mexilhão-dourado Limnoperna fortunei (Dunker, 1857) (Bivalvia, Mytilidae) com quatro espécies de quelônios (Reptilia, Testudines) da planície costeira do Brasil subtropical. Dissertação de Mestrado, UFRGS: PPGBAC, 2014. 9 Carvalho, D.; Barbastefano, R.; Pastore, D.; Lippi, M. C. A novel predictive mathematical model for COVID-19 pandemic with quarantine, contagion dynamics, and environmentally mediated transmission, 2020. DOI: <https://doi.org/10.1101/2020.07.27.20163063>. 10 Cataldo, D.; Boltovskoy, D. Yearly reproductive activity of Limnoperna fortune (Bivalvia) as inferred from the occurrence of its larvae in the plankton of the lower Paraná River and the Río de la Plata estuary (Argentina). Aquatic Ecology, V. 34, n. 2, p. 307-317, 2000. DOI: <https://doi.org/10.1023/A:1009983920942>. 11 Cataldo, D.; Boltovskoy, D.; Hermosa, J. L.; Canzi, C. Temperature-dependent rates of larval development in Limnoperna fortunei (Bivalvia: Mytilidae). Journal of Molluscan Studies, V.71, n. 1, p. 41-46, 2005. DOI: <https://doi.org/10.1093/mollus/eyi005>. 12 Hoddle, S. M. Quagga Dreissena rostriformis bugensis and Zebra Dreissena polymorpha mussels. CISR. Disponível em: <https://cisr.ucr.edu/invasive-species/quagga-zebra-mussels>. Acesso em: 21 de jun. de 2022. 13 Boltovskoy, D.; Correa, N.; Sylvester, F.; Cataldo, D. Nutrient recycling, phytoplankton grazing, and associated impacts of Limnoperna fortunei. Limnoperna fortunei, p. 153-176. Cham: Springer, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1007/978-3-319-13494-9_9>. 14 Choi, S. S.; Kim, J. S. Studies on the metamorphosis and the growth of larva in Limnoperna fortunei. The Korean Journal of Malacology, V. 1, n. 1, p. 13-18, 1985. 15 Controle da infestação por mexilhão dourado por indução genética da infertilidade – Fase 2. CTG Brasil, P&D, 2019. Disponível em: <https://www.ctgbr.com.br/ped2019/andamento. html>. Acessando em: 04 de ago. de 2022. 16 De Figueiredo, D. G.; Neves, A. F. Equações diferenciais aplicadas. Rio de Janeiro: Instituto de Matemática Pura e Aplicada, 1979. 17 Dolmer, P. Algal concentration profiles above mussel beds. Journal of Sea Research, V. 43, n. 2, p. 113-119, 2000. DOI: <https://doi.org/10.1016/S1385-1101(00)00005-8>. 18 Esvelt, K. M.; Smidler, A. L.; Catteruccia, F.; Church, G. M. Emerging technology: concerning RNA-guided gene drives for the alteration of wild populations. Elife, V. 3, 2014. DOI: <https://doi.org/10.7554/eLife.03401.001>. 19 Fachini, A.; Gazulha, V.; Pedroso, C. S. Os impactos do mexilhão-dourado sobre a comunidade planctônica. Mansur, M.C.D.; Santos, C.P.; Pereira. D.; Paz, I.C.P.; Zurita, M.L.L.; Raya-Rodriguez, M.T.; Nehrke, M.V.; Bergonci, P.E.A. (Org.). Moluscos límnicos invasores no Brasil: biologia, prevenção e controle. Porto Alegre: Redes Editora, p. 255-261, 2012. 20 Gantz, V. M.; Bier, E. The mutagenic chain reaction: a method for converting heterozygous to homozygous mutations. Science, v. 348, n. 6233, p. 442-444, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1126/science.aaa5945>. 21 Gazulha, V.; Mansur, M.C.D.; Cybis, L.; Azevedo, S.M.F.O. Grazing impacts of the invasive bivalve Limnoperna fortunei (Dunker, 1857) on single-celled, colonial and filamentous cyanobacteria. Brazilian Journal of Biology, V.72, n.1, p.33-39, 2012. DOI: <https://doi.org/10.1590/S1519-69842012000100004>. 22 Holling, S. The functional response of predators to prey density and its role in mimicry and population regulation. The Memoirs of the Entomological Society of Canada, V. 97, n. S45, p. 5-60, 1965. 116 23 Mexilhão-dourado (Limnoperna fortunei) Plano Nacional de Prevenção, Controle e Monitoramento no Brasil. IBAMA, 2020. Disponível em: <https://www.ibama.gov.br/ component/phocadownload/file/8205>. Acessando em: 21 de jun. de 2022. 24 Knipling, E. F. The basic principles of insect population suppression and management. US Department of Agriculture, 1979. 25 Karatayev, A.; Burlakova, L.; Padilla, D. The Effects of Dreissena polymorpha (Pallas) Invasion on aquatic communities in Eastern Europe. Journal of Shellfish Research, V. 16, p. 187-203, 1997. 26 Kooi, B. W.; Van Voorn, G. A. K.; Pada Das, K. Stabilization and complex dynamics in a predator–prey model with predator suffering from an infectious disease. Ecological Complexity, V. 8, n. 1, p. 113-122, 2011. DOI: <https://doi.org/10.1016/j.ecocom.2010.11.002>. 27 Lamberson, R.; Biles, C. Polynomial models of biological growth. UMAP Journal, V. 2, n. 2, p. 9-25, 1981. 28 Edelstein-Keshet, L. Mathematical models in biology. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2005. 29 Leithold, L. O Cálculo com Geometria Analítica – Vol. I. São Paulo: Editora Harbra, 1977. 30 Hammond, A.; Galizi, R.; Kyrou, K.; Simoni, A.; Siniscalchi, C.; Katsanos, D.; Nolan, T. A CRISPR-Cas9 gene drive system targeting female reproduction in the malaria mosquito vector Anopheles gambiae. Nature biotechnology, V. 34, n. 1, p. 78-83, 2016. DOI: <https://doi.org/10.1038/nbt.3439>. 31 Hastings, I. M. Selfish DNA as a method of pest control. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, V. 344, n. 1309, p. 313-324, 1994. 32 Malavazi, M. C.; Assis, R. A.; Luciano, C. M. S.; Petry, P. P. C. Um modelo de competição interespecífica: coexistência entre populações com nichos ecológicos semelhantes. Biomatemática V. 27, n. 2, 2017. 33 Montresor, L. C. Implicações Ecotoxicológicas do controle químico de Limnoperna fortunei (Dunker,1857) (Bivalvia: Mytilidae). Tese de Doutorado, UFMG: PPG-SMARH, 2014. 34 Murray, J. D. Mathematical biology: I. An introduction. 3 th Edition .Springer Science & Business Media, 2007. 35 Ndaïrou, F.; Area, I.; Nieto, J. J.; Torres, D. F. Mathematical modeling of COVID-19 transmission dynamics with a case study of Wuhan. Chaos, Solitons & Fractals, V. 135, p. 109846, 2020. DOI: <https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109846>. 36 Ndii, M.; Hickson, R. I.; MercerR, G. N. Modelling the introduction of Wolbachia into Aedes aegypti mosquitoes to reduce dengue transmission. The ANZIAM Journal, V. 53, n. 3, p. 213-227, 2012. 37 Ossani, S. Dinâmica de um Sistema Presa-predador com predador infectado por uma Doença. Dissertação de Mestrado, UFSM: PPGMAT, 2013. 117 38 Paolucci, E. M.; Thuesen, E. V.; Cataldo, D. H.; Boltovskoy, D. Veligers of an introduced bivalve, Limnoperna fortunei, are a new food resource that enhances growth of larval fish in the Paraná River (South America). Freshwater Biology, V. 55, n. 9, p. 1831-1844, 2010. DOI: <https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2010.02418.x>. 39 Ricciardi, A. Global range expansion of the Asian mussel Limnoperna fortunei (Mytilidae): another fouling threat to freshwater systems.Biofouling, V. 13, n. 2, p. 97-106, 1998. 40 Rodrigues, H. S.; Monteiro, M. T. T.; Torres, D. Sensitivity analysis in a dengue epidemiological model. Conference papers in science. Hindawi, 2013. 41 Rossi, M.; Ternes, S. O Número Básico de Reprodução R. Comunicado Técnico 120: Embrapa, 2015. 42 Ruggiero, M. A. G.; Lopes, V. L. R. Cálculo numérico: aspectos teóricos e computacionais. 2 a Edição. São Paulo: Makron Books do Brasil, 1997. 43 Sampaio, A. B.; Schmidt, I. B. Espécies exóticas invasoras em unidades de conservação federais do Brasil. Biodiversidade Brasileira-BioBrasil, n. 2, p. 32-49, 2013. 44 Schraiber, J. S.; Kaczmarczyk, A. N.; Kwok, R.; Park, M.; Silverstein, R.; Rutaganira, F. U.; Aggarwal, T.; Schwemmer, M. A.; Hom, C. L.; Grosberg, R. K.; Schreiber, S. J. Constraints on the use of lifespan-shortening Wolbachia to control dengue fever. Journal of theoretical biology, V. 297, p. 26-32, 2012. 45 Silva, F. A.; Barbosa, N. P. U.; Paula, R. S.; Carvalho, V. A.; Corrêa, A., Cardoso, A. V.; de Carvalho, M. D. Mexilhão-Dourado no Brasil: Detecção de um perigoso invasor. Ciência Hoje, V. 338, n. 57, p. 38-42, 2016. Disponível em: <https://www.cbeih.org/wpcontent/uploads/2019/09/silva_2016.pdf>. Acessado em: 22 de jun. de 2022. 46 Silva, J. C. R.; Dias, C. M.; Pastore, D. H.; Costa, A. R. C; Figueira, R. M. A.; Fortunato, H. F. M.; Barbosa, C. H. X. B.; Carvalho, B. C. (2022) Population growth of the golden mussel (L. fortunei) in hydroelectric power plants: a study via mathematical and computational modeling. Brazilian Journal of Water Resources, V. 27. DOI: <https://doi.org/10.1590/2318-0331.272220210124>. 47 Simeão, C. M. G.; de Resende, M. F.; Martinez, C. B. Variação das Características Hidráulicas em Condutos Forçados Operando sob Condições de Infestação por Limnoperna fortunei. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, V. 16, n.2, p. 13-24, 2011. 48 Sotomayor, J. Lições de equações diferenciais ordinárias. Rio de Janeiro: Instituto de Matemática Pura e Aplicada, 1979. 49 Souza, R. C. C. L.; Calazans, S. H.; Silva, E. P. Impacto das espécies invasoras no ambiente aquático. J Ciência e cultura, V. 61, n. 1, p. 35-41, 2009. 50 Strang, G. Álgebra linear e suas aplicações. 4 a Edição. São Paulo: Cengage Learning, 2010. 118 51 Steeneveld, G. J.; Van De Wiel, B. J. H.; Holtslag, A. A. M. Diagnostic equations for the stable boundary layer height: Evaluation and dimensional analysis. Journal of applied meteorology and climatology, V. 46, n. 2, p. 212-225, 2007. 52 Sylvester, F.; Boltovskoy, D.; Cataldo, C. Taxas de clareamento: ritmos e impacto. Darrigran, G.; Damborenea, C. (Ed.). Introdução a biologia das invasões. O mexilhão dourado na América do Sul: biologia, impacto, prevenção e controle. São Carlos: Cubo Editora, p. 246, 2009. 53 Tavoni, R.; de Oliveira, R. Z. G. Os modelos de crescimento populacional de Malthus e Verhulst: uma motivação para o ensino de logaritmos e exponenciais.Revista Eletrônica Paulista de Matemática, Bauru, V. 2, n. 2, p. 86-99, 2013. DOI: <https: //doi.org/10.21167/cqdvol22201323169664rtrzgo8699>. 54 van de Koppel, J.; Rietkerk, M.; Dankers, N.; Herman, P. M. J. Scale-dependent feedback and regular spatial patterns in young mussel beds, The American Naturalist, V. 165, p. E66-E77, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1086/428362>. 55 Vanderploeg, H. A.; Liebig, J. R.; Gluck, A. A. Evaluation of different phytoplankton for supporting development of zebra mussel larvae (Dreissena polymorpha): the importance of size and polyunsaturated fatty acid content. Journal of Great Lakes Research, V. 22, n. 1, p. 36-45, 1996. 56 Widdows, J.; Lucas, J. S.; Brinsley, M. D.; Salkeld, P. N.; Staff, F. J. Investigation of the effects of current velocity on mussel feeding and mussel bed stability using an annular flume. Helgoland Marine Research, V. 56, n. 1, p. 3-12, 2002. 57 Wildish, D. J.; Kristmanson, D. D. Importance to mussels of the benthic boundary layer. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, V. 41, n. 11, p. 1618-1625, 1984. 58 Windbichler, N.; Menichelli, M.; Papathanos, P. A.; Thyme, S. B., Li, H.; Ulge, U. Y.; Crisanti, A. A synthetic homing endonuclease-based gene drive system in the human malaria mosquito. Nature, V. 473, n. 7346, p. 212-215, 2011. DOI: <https://doi.org/10.1038/nature09937>. 59 Zhang, X.; Tang, S.; Cheke, R. A. Models to assess how best to replace dengue virus vectors with Wolbachia-infected mosquito populations. Mathematical Biosciences, v. 269, p. 164-177, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1016/j.mbs.2015.09.004>. 60 Zhou, D.; Liu, M.; Qi, K.; Liu, Z. Long-time behaviors of two stochastic mussel-algae models. Mathematical Biosciences and Engineering, V. 18, n. 6, p. 8392-8414, 2021.https://tede.ufrrj.br/retrieve/74118/2022%20-%20Charles%20Henrique%20Xavier%20Barreto%20Barbosa.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/6782Submitted by Leticia Schettini (leticia@ufrrj.br) on 2023-07-31T14:07:32Z No. of bitstreams: 1 2022 - Charles Henrique Xavier Barreto Barbosa.pdf: 4139459 bytes, checksum: e9d167b83cd70ca957b4ed1e9bb333e0 (MD5)Made available in DSpace on 2023-07-31T14:07:32Z (GMT). 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Um estudo hipotético baseado em modelos de crescimento e competição para a dinâmica populacional do mexilhão dourado |
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Um estudo hipotético baseado em modelos de crescimento e competição para a dinâmica populacional do mexilhão dourado Barbosa, Charles Henrique Xavier Barreto Modelagem Matemática Modelo de Competição Dinâmica Populacional Análise de Estabilidade Biomatemática Mathematical Modeling Competition Model Population Dynamics Stability Anal- ysis Biomathematics Matemática |
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A presença do invasor mexilhão dourado em águas brasileiras representa uma sorte de impac- tos, sejam eles ecológicos ou econômicos. Diante desse cenário, uma alternativa de controle populacional se faz promissora: a imersão de uma espécie geneticamente modificada com o objetivo de, em contato com o molusco selvagem, produzir futuras gerações inférteis. Dessa forma, uma proposta de modelo matemático que contemple tal competição torna-se de grande valia, uma vez que pode fornecer informações para nortear experimentos de laboratório. No entanto, o modelo de competição necessita de uma dinâmica de crescimento bem estabelecida. Assim sendo, esse trabalho apresenta dois modelos para a dinâmica do mexilhão selvagem, que serão estudados de forma analítica e numérica. O estudo analítico expõe as soluções de equilí- brio, sua estabilidade local nos pontos estacionários e uma análise de sensibilidade dos números de reproduções basais (R0’s). A partir da sensibilidade dos parâmetros que compõem os R0’s, escolhe-se um dos modelos de crescimento para receber as parcelas de competição. Definido um modelo mais adequado, é proposto um sistema de equações diferenciais ordinárias para mo- delar a competição com o mexilhão modificado. São realizadas simulações numéricas para o sistema de equações a fim de aferir possíveis desfechos da competição, fazendo uso do método de Runge-Kutta de quarta ordem. O estudo é capaz de apresentar dois pontos conclusivos im- portantes: que a erradicação pode ser atingida e que há necessidade de vantagens competitivas para que a estratégia funcione. A sensibilidade dos parâmetros e as aproximação numéricas do modelo de competição, atestam que uma maior eficiência reprodutiva e um mexilhão mo- dificado menos suscetível à predação são as vantagens mais promissoras. Finalmente, à vista de um tópico tão importante, esse trabalho é necessário para que essa estratégia de controle populacional seja estudada e testada para auxiliar no desenvolvimento da espécie modificada e respeitar a ecologia. |
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BARBOSA, Charles Henrique Xavier Barreto. Um estudo hipotético baseado em modelos de crescimento e competição para a dinâmica populacional do mexilhão dourado. 2022. 133 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2022. |
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1 Anton, H.; Rorres, C. Álgebra linear com aplicações. 8 a Edição. Porto Alegre: Bookman, 2001. 2 Asiedu-Addo, S. K.; Dontwi, I. K.; Arthur, P. Mathematical modeling in population dynamics: the case of single species population. African Journal of Educational Studies in Mathematics and Sciences, V. 2, n.1, p. 1-7, 2004. DOI: <https://doi.org/10.4314/ajesms.v2i1. 38582> 3 Boltovskoy, D.; Cataldo, D.; Sylvester, F. Dispersion and ecological impact of the invasive freshwater bivalve Limnoperna fortunei in the Rio de la Plata watershed and beyond. Biological Invasions, V. 8, n. 4, p. 947-963, 2006. DOI: <https://doi.org/10.1007/s10530-005-5107-z>. 4 Boltovskoy, D.; Morton, B.; Correa, N.; Cataldo, D.; Damborenea, C.; Penchaszadeh, P. E.; Sylvester, F. Reproductive output and seasonality of Limnoperna fortunei. Limnoperna fortunei, p. 77-103. Cham: Springer, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1007/978-3-319-13494-9_5>. 5 Boyce, W. E.; Diprima, R. C. Equações diferenciais elementares e problemas de valores de contorno. 7 a Edição. Rio de Janeiro: LTC Editora, 2002. 6 Burden, R. L.; Faires, J. D. Numerical analysis. 9 a Edição. Boston: Cengage learning, 2011. 7 Burt, A. Site-specific selfish genes as tools for the control and genetic engineering of natural populations. Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, V. 270, n. 1518, p. 921-928, 2003. DOI: <https://doi.org/10.1098/rspb.2002.2319> 8 Cardoso, C. D. C. Predadores ou dispersores? A relação do mexilhão-dourado Limnoperna fortunei (Dunker, 1857) (Bivalvia, Mytilidae) com quatro espécies de quelônios (Reptilia, Testudines) da planície costeira do Brasil subtropical. Dissertação de Mestrado, UFRGS: PPGBAC, 2014. 9 Carvalho, D.; Barbastefano, R.; Pastore, D.; Lippi, M. C. A novel predictive mathematical model for COVID-19 pandemic with quarantine, contagion dynamics, and environmentally mediated transmission, 2020. DOI: <https://doi.org/10.1101/2020.07.27.20163063>. 10 Cataldo, D.; Boltovskoy, D. Yearly reproductive activity of Limnoperna fortune (Bivalvia) as inferred from the occurrence of its larvae in the plankton of the lower Paraná River and the Río de la Plata estuary (Argentina). Aquatic Ecology, V. 34, n. 2, p. 307-317, 2000. DOI: <https://doi.org/10.1023/A:1009983920942>. 11 Cataldo, D.; Boltovskoy, D.; Hermosa, J. L.; Canzi, C. Temperature-dependent rates of larval development in Limnoperna fortunei (Bivalvia: Mytilidae). Journal of Molluscan Studies, V.71, n. 1, p. 41-46, 2005. DOI: <https://doi.org/10.1093/mollus/eyi005>. 12 Hoddle, S. M. Quagga Dreissena rostriformis bugensis and Zebra Dreissena polymorpha mussels. CISR. Disponível em: <https://cisr.ucr.edu/invasive-species/quagga-zebra-mussels>. Acesso em: 21 de jun. de 2022. 13 Boltovskoy, D.; Correa, N.; Sylvester, F.; Cataldo, D. Nutrient recycling, phytoplankton grazing, and associated impacts of Limnoperna fortunei. Limnoperna fortunei, p. 153-176. Cham: Springer, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1007/978-3-319-13494-9_9>. 14 Choi, S. S.; Kim, J. S. Studies on the metamorphosis and the growth of larva in Limnoperna fortunei. The Korean Journal of Malacology, V. 1, n. 1, p. 13-18, 1985. 15 Controle da infestação por mexilhão dourado por indução genética da infertilidade – Fase 2. CTG Brasil, P&D, 2019. Disponível em: <https://www.ctgbr.com.br/ped2019/andamento. html>. Acessando em: 04 de ago. de 2022. 16 De Figueiredo, D. G.; Neves, A. F. Equações diferenciais aplicadas. Rio de Janeiro: Instituto de Matemática Pura e Aplicada, 1979. 17 Dolmer, P. Algal concentration profiles above mussel beds. Journal of Sea Research, V. 43, n. 2, p. 113-119, 2000. DOI: <https://doi.org/10.1016/S1385-1101(00)00005-8>. 18 Esvelt, K. M.; Smidler, A. L.; Catteruccia, F.; Church, G. M. Emerging technology: concerning RNA-guided gene drives for the alteration of wild populations. Elife, V. 3, 2014. DOI: <https://doi.org/10.7554/eLife.03401.001>. 19 Fachini, A.; Gazulha, V.; Pedroso, C. S. Os impactos do mexilhão-dourado sobre a comunidade planctônica. Mansur, M.C.D.; Santos, C.P.; Pereira. D.; Paz, I.C.P.; Zurita, M.L.L.; Raya-Rodriguez, M.T.; Nehrke, M.V.; Bergonci, P.E.A. (Org.). Moluscos límnicos invasores no Brasil: biologia, prevenção e controle. Porto Alegre: Redes Editora, p. 255-261, 2012. 20 Gantz, V. M.; Bier, E. The mutagenic chain reaction: a method for converting heterozygous to homozygous mutations. Science, v. 348, n. 6233, p. 442-444, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1126/science.aaa5945>. 21 Gazulha, V.; Mansur, M.C.D.; Cybis, L.; Azevedo, S.M.F.O. Grazing impacts of the invasive bivalve Limnoperna fortunei (Dunker, 1857) on single-celled, colonial and filamentous cyanobacteria. Brazilian Journal of Biology, V.72, n.1, p.33-39, 2012. DOI: <https://doi.org/10.1590/S1519-69842012000100004>. 22 Holling, S. The functional response of predators to prey density and its role in mimicry and population regulation. The Memoirs of the Entomological Society of Canada, V. 97, n. S45, p. 5-60, 1965. 116 23 Mexilhão-dourado (Limnoperna fortunei) Plano Nacional de Prevenção, Controle e Monitoramento no Brasil. IBAMA, 2020. Disponível em: <https://www.ibama.gov.br/ component/phocadownload/file/8205>. Acessando em: 21 de jun. de 2022. 24 Knipling, E. F. The basic principles of insect population suppression and management. US Department of Agriculture, 1979. 25 Karatayev, A.; Burlakova, L.; Padilla, D. The Effects of Dreissena polymorpha (Pallas) Invasion on aquatic communities in Eastern Europe. Journal of Shellfish Research, V. 16, p. 187-203, 1997. 26 Kooi, B. W.; Van Voorn, G. A. K.; Pada Das, K. Stabilization and complex dynamics in a predator–prey model with predator suffering from an infectious disease. Ecological Complexity, V. 8, n. 1, p. 113-122, 2011. DOI: <https://doi.org/10.1016/j.ecocom.2010.11.002>. 27 Lamberson, R.; Biles, C. Polynomial models of biological growth. UMAP Journal, V. 2, n. 2, p. 9-25, 1981. 28 Edelstein-Keshet, L. Mathematical models in biology. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2005. 29 Leithold, L. O Cálculo com Geometria Analítica – Vol. I. São Paulo: Editora Harbra, 1977. 30 Hammond, A.; Galizi, R.; Kyrou, K.; Simoni, A.; Siniscalchi, C.; Katsanos, D.; Nolan, T. A CRISPR-Cas9 gene drive system targeting female reproduction in the malaria mosquito vector Anopheles gambiae. Nature biotechnology, V. 34, n. 1, p. 78-83, 2016. DOI: <https://doi.org/10.1038/nbt.3439>. 31 Hastings, I. M. Selfish DNA as a method of pest control. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, V. 344, n. 1309, p. 313-324, 1994. 32 Malavazi, M. C.; Assis, R. A.; Luciano, C. M. S.; Petry, P. P. C. Um modelo de competição interespecífica: coexistência entre populações com nichos ecológicos semelhantes. Biomatemática V. 27, n. 2, 2017. 33 Montresor, L. C. Implicações Ecotoxicológicas do controle químico de Limnoperna fortunei (Dunker,1857) (Bivalvia: Mytilidae). Tese de Doutorado, UFMG: PPG-SMARH, 2014. 34 Murray, J. D. Mathematical biology: I. An introduction. 3 th Edition .Springer Science & Business Media, 2007. 35 Ndaïrou, F.; Area, I.; Nieto, J. J.; Torres, D. F. Mathematical modeling of COVID-19 transmission dynamics with a case study of Wuhan. Chaos, Solitons & Fractals, V. 135, p. 109846, 2020. DOI: <https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109846>. 36 Ndii, M.; Hickson, R. I.; MercerR, G. N. Modelling the introduction of Wolbachia into Aedes aegypti mosquitoes to reduce dengue transmission. The ANZIAM Journal, V. 53, n. 3, p. 213-227, 2012. 37 Ossani, S. Dinâmica de um Sistema Presa-predador com predador infectado por uma Doença. Dissertação de Mestrado, UFSM: PPGMAT, 2013. 117 38 Paolucci, E. M.; Thuesen, E. V.; Cataldo, D. H.; Boltovskoy, D. Veligers of an introduced bivalve, Limnoperna fortunei, are a new food resource that enhances growth of larval fish in the Paraná River (South America). Freshwater Biology, V. 55, n. 9, p. 1831-1844, 2010. DOI: <https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2010.02418.x>. 39 Ricciardi, A. Global range expansion of the Asian mussel Limnoperna fortunei (Mytilidae): another fouling threat to freshwater systems.Biofouling, V. 13, n. 2, p. 97-106, 1998. 40 Rodrigues, H. S.; Monteiro, M. T. T.; Torres, D. Sensitivity analysis in a dengue epidemiological model. Conference papers in science. Hindawi, 2013. 41 Rossi, M.; Ternes, S. O Número Básico de Reprodução R. Comunicado Técnico 120: Embrapa, 2015. 42 Ruggiero, M. A. G.; Lopes, V. L. R. Cálculo numérico: aspectos teóricos e computacionais. 2 a Edição. São Paulo: Makron Books do Brasil, 1997. 43 Sampaio, A. B.; Schmidt, I. B. Espécies exóticas invasoras em unidades de conservação federais do Brasil. Biodiversidade Brasileira-BioBrasil, n. 2, p. 32-49, 2013. 44 Schraiber, J. S.; Kaczmarczyk, A. N.; Kwok, R.; Park, M.; Silverstein, R.; Rutaganira, F. U.; Aggarwal, T.; Schwemmer, M. A.; Hom, C. L.; Grosberg, R. K.; Schreiber, S. J. Constraints on the use of lifespan-shortening Wolbachia to control dengue fever. Journal of theoretical biology, V. 297, p. 26-32, 2012. 45 Silva, F. A.; Barbosa, N. P. U.; Paula, R. S.; Carvalho, V. A.; Corrêa, A., Cardoso, A. V.; de Carvalho, M. D. Mexilhão-Dourado no Brasil: Detecção de um perigoso invasor. Ciência Hoje, V. 338, n. 57, p. 38-42, 2016. Disponível em: <https://www.cbeih.org/wpcontent/uploads/2019/09/silva_2016.pdf>. Acessado em: 22 de jun. de 2022. 46 Silva, J. C. R.; Dias, C. M.; Pastore, D. H.; Costa, A. R. C; Figueira, R. M. A.; Fortunato, H. F. M.; Barbosa, C. H. X. B.; Carvalho, B. C. (2022) Population growth of the golden mussel (L. fortunei) in hydroelectric power plants: a study via mathematical and computational modeling. Brazilian Journal of Water Resources, V. 27. DOI: <https://doi.org/10.1590/2318-0331.272220210124>. 47 Simeão, C. M. G.; de Resende, M. F.; Martinez, C. B. Variação das Características Hidráulicas em Condutos Forçados Operando sob Condições de Infestação por Limnoperna fortunei. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, V. 16, n.2, p. 13-24, 2011. 48 Sotomayor, J. Lições de equações diferenciais ordinárias. Rio de Janeiro: Instituto de Matemática Pura e Aplicada, 1979. 49 Souza, R. C. C. L.; Calazans, S. H.; Silva, E. P. Impacto das espécies invasoras no ambiente aquático. J Ciência e cultura, V. 61, n. 1, p. 35-41, 2009. 50 Strang, G. Álgebra linear e suas aplicações. 4 a Edição. São Paulo: Cengage Learning, 2010. 118 51 Steeneveld, G. J.; Van De Wiel, B. J. H.; Holtslag, A. A. M. Diagnostic equations for the stable boundary layer height: Evaluation and dimensional analysis. Journal of applied meteorology and climatology, V. 46, n. 2, p. 212-225, 2007. 52 Sylvester, F.; Boltovskoy, D.; Cataldo, C. Taxas de clareamento: ritmos e impacto. Darrigran, G.; Damborenea, C. (Ed.). Introdução a biologia das invasões. O mexilhão dourado na América do Sul: biologia, impacto, prevenção e controle. São Carlos: Cubo Editora, p. 246, 2009. 53 Tavoni, R.; de Oliveira, R. Z. G. Os modelos de crescimento populacional de Malthus e Verhulst: uma motivação para o ensino de logaritmos e exponenciais.Revista Eletrônica Paulista de Matemática, Bauru, V. 2, n. 2, p. 86-99, 2013. DOI: <https: //doi.org/10.21167/cqdvol22201323169664rtrzgo8699>. 54 van de Koppel, J.; Rietkerk, M.; Dankers, N.; Herman, P. M. J. Scale-dependent feedback and regular spatial patterns in young mussel beds, The American Naturalist, V. 165, p. E66-E77, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1086/428362>. 55 Vanderploeg, H. A.; Liebig, J. R.; Gluck, A. A. Evaluation of different phytoplankton for supporting development of zebra mussel larvae (Dreissena polymorpha): the importance of size and polyunsaturated fatty acid content. Journal of Great Lakes Research, V. 22, n. 1, p. 36-45, 1996. 56 Widdows, J.; Lucas, J. S.; Brinsley, M. D.; Salkeld, P. N.; Staff, F. J. Investigation of the effects of current velocity on mussel feeding and mussel bed stability using an annular flume. Helgoland Marine Research, V. 56, n. 1, p. 3-12, 2002. 57 Wildish, D. J.; Kristmanson, D. D. Importance to mussels of the benthic boundary layer. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, V. 41, n. 11, p. 1618-1625, 1984. 58 Windbichler, N.; Menichelli, M.; Papathanos, P. A.; Thyme, S. B., Li, H.; Ulge, U. Y.; Crisanti, A. A synthetic homing endonuclease-based gene drive system in the human malaria mosquito. Nature, V. 473, n. 7346, p. 212-215, 2011. DOI: <https://doi.org/10.1038/nature09937>. 59 Zhang, X.; Tang, S.; Cheke, R. A. Models to assess how best to replace dengue virus vectors with Wolbachia-infected mosquito populations. Mathematical Biosciences, v. 269, p. 164-177, 2015. DOI: <https://doi.org/10.1016/j.mbs.2015.09.004>. 60 Zhou, D.; Liu, M.; Qi, K.; Liu, Z. Long-time behaviors of two stochastic mussel-algae models. Mathematical Biosciences and Engineering, V. 18, n. 6, p. 8392-8414, 2021. |
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