劉白茹,劉俊利,呂 潘
(西安工程大學(xué) 理學(xué)院, 陜西 西安 710048)
在自然界中,捕食現(xiàn)象是最為普遍的一種,也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。隨著捕食者-食餌模型研究的深入,不同類型的捕食者-食餌模型被提出[1-4]。在研究捕食者-食餌模型時(shí),考慮物種的階段結(jié)構(gòu)十分必要[5-7]。種群在不同的階段會(huì)表現(xiàn)出不同的生理特征。一般來說,研究者們會(huì)將食餌或捕食者分成幼年和成年2個(gè)階段進(jìn)行考慮。種群從幼年到成年的過程,會(huì)經(jīng)歷一段時(shí)間間隔,稱之為種群從幼年到成年存在成熟時(shí)滯。2016年,宋燕等研究了一類具有階段結(jié)構(gòu)及B-D功能反應(yīng)的捕食者-食餌模型,討論了在一定條件下,當(dāng)τ通過臨界值τ0時(shí),正平衡點(diǎn)將改變其穩(wěn)定性,產(chǎn)生Hopf分支[8]。
除了種群的階段結(jié)構(gòu)和時(shí)滯對模型的影響,當(dāng)捕食者出現(xiàn)在食餌面前時(shí),食餌會(huì)對捕食者產(chǎn)生恐懼,食餌的出生率會(huì)受到影響,從而影響食餌種群規(guī)模的大小。此時(shí),捕食者對食餌的影響程度甚至超過直接捕殺的效果[9-11]。2011年,ZANETTE等通過歌雀實(shí)驗(yàn),證明了僅僅由于對捕食者產(chǎn)生的恐懼,導(dǎo)致成年歌雀的繁殖數(shù)量減少了40%[12];2016年,WANG等首次提出了具有恐懼效應(yīng)的捕食者-食餌模型,理論分析及數(shù)值模擬結(jié)果表明,恐懼效應(yīng)會(huì)使系統(tǒng)更加穩(wěn)定[13]。2017年,WANG等還提出了一個(gè)具有恐懼代價(jià)和適應(yīng)躲避捕食者代價(jià)的捕食模型[14]。數(shù)學(xué)分析表明,恐懼效應(yīng)與時(shí)滯的相互作用,共同決定了種群的長期動(dòng)力學(xué)行為:當(dāng)時(shí)滯處于中間值時(shí),正平衡態(tài)可能失去穩(wěn)定性;而當(dāng)時(shí)滯較大時(shí),正平衡可能恢復(fù)其穩(wěn)定性。2018年,王蓉等考慮了一類帶有恐懼效應(yīng)的捕食者-食餌模型的共存態(tài)問題[15]。利用譜分析和分支理論的方法,以捕食者的死亡率m為分支參數(shù),討論了系統(tǒng)在半平凡解附近出現(xiàn)分支現(xiàn)象。
在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文考慮食餌具有階段結(jié)構(gòu),將食餌從幼年到成年的成熟時(shí)滯與恐懼效應(yīng)相結(jié)合,并考慮捕食者對食餌的功能反應(yīng),以幼年食餌的出生率r和恐懼因子k作為分支參數(shù),研究一類時(shí)滯微分方程模型。
(1)
式中:x1(t)、x2(t)、y(t)分別表示幼年食餌、成年食餌和捕食者在t時(shí)刻的密度;r為幼年食餌的出生率;τ為幼年食餌成長為成年食餌的成長期;d1、d2、d3分別為幼年食餌、成年食餌和捕食者的死亡率;a為成年食餌內(nèi)部競爭導(dǎo)致的死亡率;n為捕食者捕食食餌后轉(zhuǎn)化為自身生物量的轉(zhuǎn)化率。r、d1、d2、d3、a、m、n、b為正常數(shù),k、τ為非負(fù)常數(shù)。
一般來說,成年食餌會(huì)將幼年食餌保護(hù)起來并喂養(yǎng)它們,因此幼年食餌受到捕食者的攻擊可以忽略不計(jì),故在模型(1)中假設(shè)捕食者種群僅以成年食餌為食。模型(1)的初始條件為:
x1(θ)=φ1(θ)≥0,x2(θ)=φ2(θ)≥0,
y(θ)=φ3(θ)≥0,θ∈[-τ,0]
(2)
設(shè)φ=(φ1(θ),φ2(θ),φ3(θ))∈C+=C([-τ,0];R3,R=[0,+∞)),C+表示從[-τ,0]到R3,R=[0,+∞)的連續(xù)函數(shù)所組成的Banach空間。對于連續(xù)函數(shù)u:[-τ:σφ)→R3,σφ>0,當(dāng)t≥0時(shí),定義
ut(θ)=u(t+θ),?θ∈[-τ,0]
定義集合
下面給出模型解的存在性、非負(fù)性和有界性。
引理1[16]考慮時(shí)滯微分方程
I′(t)=cI(t-τ)-dI(t)-hI2(t)
其中c,d,h,τ>0,當(dāng)t∈[-τ,0]時(shí),有I(t)>0,則有:
定理1?φ∈X,模型(1)有唯一的非負(fù)解u(t,φ),u0=φ,t∈[0,+∞)。
證明給定φ∈X,定義G(φ):=(G1(φ),G2(φ),G3(φ)),其中
d1φ1(0)
?φ∈X,G(φ)在R×X中每個(gè)緊集上都是連續(xù)的,關(guān)于φ是李普希茲連續(xù)的。由文獻(xiàn)[17]中定理2.3可知,?φ∈X,模型(1)通過點(diǎn)(0,φ)的解在其最大存在區(qū)間[0,σφ)是唯一的。
對模型(1)中第1個(gè)式子求解得到
當(dāng)φ∈X,φi(0)=0時(shí),有Gi(φ)≥0,i=2,3;根據(jù)文獻(xiàn)[18]中定理5.2.1可知,?t∈[0,σφ),ui(t,φ)≥0,i=2,3。因此,?t∈[0,σφ),x1(t)≥0,則模型(1)的解是非負(fù)的。
下面證明模型(1)滿足初始條件(2)的正解是最終有界的。
由模型(1)第2個(gè)方程可知
令
L(t)=nx1(t)+nx2(t)+y(t)
當(dāng)t>T1時(shí),得
其中u*=min{d1,d2,d3},則當(dāng)t>T2時(shí),由比較定理知
因此x1(t)、x2(t)、y(t)有界 ,則σφ=∞。
令模型(1)右邊的表達(dá)式等于零,計(jì)算得:
1) 模型(1)總存在滅絕平衡點(diǎn)E0(0,0,0)。
2) 當(dāng)rexp(-d1τ)-d2>0時(shí),模型(1)存在邊界平衡點(diǎn)E1(x11,x21,0),其中:
令E(x1,x2,y)是模型(1)任意一平衡點(diǎn),則點(diǎn)E對應(yīng)的特征方程為
(3)
定理2當(dāng)rexp(-d1τ)
(λ+d1)(λ-rexp(-(d1+λ)τ)+
d2)(λ+d3)=0
(4)
方程(4)有2個(gè)特征值λ1=-d1,λ2=-d3,其他特征根滿足方程
λ-rexp(-(d1+λ)τ)+d2=0
(5)
當(dāng)τ=0時(shí),式(5)式變?yōu)棣?r+d2=0,λ3=r-d2。當(dāng)r
當(dāng)τ>0時(shí),令λ=iω,ω∈R,代入式(5)中得到
iω-rexp(-(d1+iω)τ)+d2=0
分離實(shí)部與虛部得到
將此式分別平方后相加,得
ω2=(rexp(-d1τ)-d2)(rexp(-d1τ)+d2)
(6)
當(dāng)rexp(-d1τ) 定理3當(dāng)rexp(-d1τ)>d2時(shí),邊界平衡點(diǎn)E1存在。 ⅰ) 當(dāng)nm-d3≤0時(shí),平衡點(diǎn)E1是局部漸近穩(wěn)定的; 證明將RE1代入式(3)中,得到邊界平衡點(diǎn)E1所對應(yīng)的特征方程 (λ+d1)(λ-rexp(-(d1+λ)τ)+d2+2ax21)· (7) 1) 若nm-d3≤0,此時(shí)顯然λ2<0。 2) 若nm-d3>0,則當(dāng) 時(shí),λ2<0; 當(dāng) 時(shí),λ2>0。 特征方程(7)的其他根滿足方程 λ-rexp(-(d1+λ)τ)-d2+ 2rexp(-d1τ)=0 (8) 當(dāng)τ=0,式(8)變?yōu)棣?r-d2=0,則λ3=d2-r<0,特征方程(7)的所有根均為負(fù)數(shù)。當(dāng)τ>0時(shí),令λ=iω,ω∈R,代入式(8)中得到 iω-rexp(-(d1+iω)τ)- d2+2rexp(-d1τ)=0 (9) 將式(9)實(shí)部與虛部分離并整理得到 ω2=(-rexp(-d1τ)+d2)· (3rexp(-d1τ)-d2)<0 故方程(9)無實(shí)數(shù)解,即方程(8)的根均具有負(fù)實(shí)部。 綜上所述,在定理3的ⅰ)、ⅱ)條件下,?τ≥0,點(diǎn)E1所對應(yīng)的特征方程(7)只有負(fù)實(shí)部的根;在定理3的ⅲ)條件下,因?yàn)棣?>0,平衡點(diǎn)E1不穩(wěn)定,因此定理3成立。 則當(dāng)k4-k3>0時(shí),正平衡點(diǎn)E*是局部漸近穩(wěn)定的;當(dāng)k4-k3<0時(shí),當(dāng)τ從0增加時(shí),E*可能失去穩(wěn)定性。 證明將RE*代入式(3),得到正平衡點(diǎn)E*所對應(yīng)的特征方程 (10) 方程(10)有一個(gè)特征值λ1=-d1<0,其余特征值滿足方程: λ2+k1λ+k2exp(-λτ)λ+ k3exp(-λτ)+k4=0 (11) 式中: 當(dāng)τ=0時(shí),式(11)變?yōu)?/p> λ2+(k1+k2)λ+k3+k4=0 (12) 當(dāng)τ>0時(shí),令λ=iω,ω∈R,代入式(11)并分離實(shí)部與虛部,得到 (13) 整理得 (14) 式中: z=ω2 則 1) 當(dāng)k4-k3>0時(shí),方程(11)沒有純虛根,?τ>0,正平衡點(diǎn)E*局部漸近穩(wěn)定。 2) 當(dāng)k4-k3<0時(shí),方程(11)有一組純虛根±iω0,當(dāng)τ從0增加時(shí),E*可能失去穩(wěn)定性。其中 是方程(14)唯一的正根。因此定理4成立。 定理5當(dāng)rexp(-d1τ) 證明設(shè)(x1(t),x2(t),y(t))是模型(1)滿足初始條件式(2)的正解。由模型(1)第2個(gè)方程得 綜上所述,E0是全局吸引的,結(jié)合E0局部漸近穩(wěn)定性,得平衡點(diǎn)E0是全局漸近穩(wěn)定的。 定理6當(dāng)rexp(-d1τ)>d2且定理3中條件ⅰ)或條件ⅱ)成立時(shí),平衡點(diǎn)E1是全局漸近穩(wěn)定的。 證明由模型(1)第2個(gè)方程得 2) 當(dāng)條件ⅱ)成立時(shí),有nm-d3>0, 當(dāng)t>t3+τ時(shí),由模型(1)中第2個(gè)方程可知 由引理1和比較定理知 由ε1的任意性可知 于是對于上述ε1>0,?t4>t3+τ,當(dāng)t>t4時(shí),x2(t)>x21+ε1。因此 由模型(1)中第1個(gè)方程,當(dāng)t>t4+τ時(shí),有 rexp(-d1τ)(x21+ε1)-d1x1(t) 由比較定理和ε1的任意性可知 因此 綜上所述,E1是全局吸引的,結(jié)合E1的局部漸近穩(wěn)定性知,邊界平衡點(diǎn)E1是全局漸近穩(wěn)定的。 定義: X0={φ=(φ1,φ2,φ3)∈X|φ3(0)>0且?θ0∈[-τ,0],使得φ2(θ0)>0} X1={φ∈X|φ3(0)=0} X2={φ∈X|φ3(0)>0,φ2(θ)≡0,?θ∈[-τ,0]} 則X=X0∪X1∪X2。 定理7假設(shè)nm-d3>0, (nm-d3)(rexp(-d1τ)-d2)>ad3b 證明首先證明X0,X1,X2關(guān)于系統(tǒng)(1)是正不變的。因?yàn)?/p> 因此,若y(0)=φ3(0)>0,則y(t)>0,?t≥0;若y(0)=φ3(0)=0,則y(t)≡0,?t≥0。所以X1是正不變的。 由模型(1)第2個(gè)式子得 (15) y(t)有界,因此若x2(t)是持久的,則x1(t)也是持久的。 令?X0=X1∪X2,模型(1)中具有初值(φ1,φ2,φ3)的解的ω極限集為ω(φ1,φ2,φ3)。記Ω=∪{ω(φ1,φ2,φ3)|(φ1,φ2,φ3)∈?X0},則在?X0上: 1a) 若rexp(-d1τ) 2) 若φ∈X2,則x2(t)≡0,?t≥0。因此當(dāng)t→+∞時(shí),有x1(t)→0,y(t)→0,即 (x1(t),x2(t),y(t))→RE0=(0,0,0) 因此Ω={RE0,RE1},若RE0、RE1是孤立的,則Ω也是一個(gè)孤立的非循環(huán)覆蓋。RE0與RE1的孤立不變性可以從式(16)的證明中得到,即 Ws(RE0)∩X0=?,Ws(RE1)∩X0=? (16) (17) 因?yàn)閞exp(-d1τ)>d2,因此?ε>0,使得 (18) 由引理1、比較定理和式(18)得 這與式(17)矛盾,所以Ws(RE0)∩X0=?。 (19) 因?yàn)?nm-d3)(rexp(-d1τ)-d2)>ad3b,該不等式等價(jià)于(nm-d3)x21>d3b,則存在充分小的η>0 (η (20) 由方程組(1)中第3式得 為了了解不同的參數(shù)對系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的影響,利用Matlab軟件進(jìn)行數(shù)值模擬,驗(yàn)證理論結(jié)果的正確性。選取一組參數(shù)值(Ⅰ): r=0.2,d1=0.02,d2=0.1,d3=0.21,m=0.3, n=0.8,a=0.01,k=0.1,b=1,τ=0.1 圖1(a)、(b)、(c)分別表示系統(tǒng)(1)在滅絕平衡點(diǎn)E0(0,0,0)、邊界平衡點(diǎn)E1(0.199 0,9.960 0,0)以及在正平衡點(diǎn)E*(0.001 8,5,0.722 9)處的穩(wěn)定性。 (a) d2=0.2,其余參數(shù)值同(Ⅰ) 圖1(a)選取d2=0.2,其余參數(shù)值同(Ⅰ),此時(shí)rexp(-d1τ)-d2=-0.000 399 6<0,滿足定理5中條件,系統(tǒng)在點(diǎn)E0處是全局漸近穩(wěn)定的;圖1(b)選取d3=0.24,其余參數(shù)值同(Ⅰ),此時(shí) rexp(-d1τ)-d2=0.099 6>0 nm-d3=0,滿足定理6中的條件,系統(tǒng)在點(diǎn)E1處全局漸近穩(wěn)定;圖1(c)選取參數(shù)值(Ⅰ),此時(shí) nm-d3=0.04>0 k4-k3=0.001 2 滿足定理4中局部穩(wěn)定性條件,即系統(tǒng)在點(diǎn)E*處是局部漸近穩(wěn)定的。 選取另一組參數(shù)值(Ⅱ): r=0.5,d1=0.02,d2=0.1,d3=0.18,m=0.4, n=0.5,a=0.01,k=0.3,b=1,τ=6 通過數(shù)值模擬得到不同的圖像, 如圖2、3所示。 圖2、3分別表示了系統(tǒng)(1)在時(shí)滯τ及恐懼因子k變化時(shí), 對食餌種群和捕食者種群數(shù)量的影響。 (a) τ=5,其余參數(shù)同(Ⅱ) (b) 參數(shù)值(Ⅱ) (a) k=0.2,其余參數(shù)同(Ⅱ) (b) k=0.28,其余參數(shù)同(Ⅱ) 當(dāng)系統(tǒng)(1)中幼年食餌到成年食餌的成熟時(shí)滯τ發(fā)生改變時(shí),系統(tǒng)的穩(wěn)定性也會(huì)隨之發(fā)生改變,如圖2(a)、(b)所示。當(dāng)τ=5時(shí),系統(tǒng)(1)在正平衡點(diǎn)周圍出現(xiàn)周期性震蕩,存在周期解,系統(tǒng)不穩(wěn)定;當(dāng)τ=6時(shí),隨著τ的增加,系統(tǒng)(1)逐漸趨于穩(wěn)定。 隨著成年食餌對于捕食者的恐懼程度k的變化,系統(tǒng)(1)的動(dòng)力學(xué)行為也隨之改變,如圖3(a)、(b)所示。當(dāng)k=0.2時(shí),系統(tǒng)(1)在正平衡點(diǎn)處出現(xiàn)周期性震蕩,存在周期解;而當(dāng)k=0.28時(shí),系統(tǒng)(1)逐漸趨于穩(wěn)定。 為了研究當(dāng)系統(tǒng)(1)在正平衡點(diǎn)附近出生率r及恐懼因素k的影響,將出生率r和恐懼因子k分別作為分岔參數(shù),得出關(guān)于r和k的分岔圖,如圖4、5所示。 圖4中取初始值為(1,5,2),除變量r外,其他參數(shù)與參數(shù)組(Ⅱ)相同。從圖4可以看出:對于幼年食餌出生率r,當(dāng)r>0.51時(shí),隨著幼年食餌出生率的增加,系統(tǒng)原本的穩(wěn)定性被破壞,食餌和捕食者的數(shù)量呈周期變化;當(dāng)r∈(0.48,0.51]時(shí),幼年食餌和捕食者的數(shù)量隨著幼年食餌出生率r的增長而增加,而成年食餌種群趨于穩(wěn)定狀態(tài)。 (a) x1(t) 圖5中取初始值為(1,5,2),除變量k外,其他參數(shù)同參數(shù)組(Ⅱ)。 (a) x1(t) 從圖5可知:對于恐懼因子k,當(dāng)k∈(0,0.28]時(shí),系統(tǒng)(1)中幼年食餌、成年食餌和捕食者的數(shù)量呈周期變化,系統(tǒng)不穩(wěn)定;當(dāng)k>0.28時(shí),隨著恐懼程度的增加,食餌種群趨于穩(wěn)定狀態(tài),恐懼效應(yīng)不再對其產(chǎn)生影響。從生物學(xué)角度上,食餌對捕食者產(chǎn)生一定程度的恐懼后,由于習(xí)慣,恐懼效應(yīng)在長期內(nèi)不再會(huì)影響食餌種群,且捕食者種群隨著k的增加而減少。 時(shí),模型存在唯一的正平衡點(diǎn)E*。當(dāng)定理4中的條件ⅰ)成立時(shí),E*是局部漸近穩(wěn)定的;當(dāng)正平衡點(diǎn)E*存在且初值滿足一定條件時(shí),模型是一致持久的。最后,通過數(shù)值模擬驗(yàn)證了理論結(jié)果的正確性及時(shí)滯、出生率或恐懼因子改變時(shí)對系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為的影響。3 系統(tǒng)(1)的持久性
4 數(shù)值模擬
5 結(jié) 語