แบบจำลองระบบนิเวศคือการแสดงระบบนิเวศ ในเชิง นามธรรมซึ่งโดยทั่วไปเป็นคณิตศาสตร์ (ตั้งแต่ระดับประชากร แต่ละกลุ่ม ไปจนถึงชุมชนระบบนิเวศหรือแม้แต่ชีวนิเวศ ทั้งหมด ) ซึ่งศึกษาเพื่อทำความเข้าใจระบบจริงให้ดียิ่งขึ้น^{[ 2 ]}

โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากภาคสนาม ความสัมพันธ์ทางนิเวศวิทยา เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างแสงแดดและความพร้อมของน้ำกับอัตราการสังเคราะห์แสง หรือความสัมพันธ์ระหว่างประชากร ผู้ล่าและเหยื่อจะถูกสร้างขึ้น และนำมารวมกันเพื่อสร้าง แบบจำลอง ระบบนิเวศจากนั้นระบบแบบจำลองเหล่านี้จะถูกศึกษาเพื่อทำนายพลวัตของระบบจริง บ่อยครั้ง การศึกษาความไม่แม่นยำในแบบจำลอง (เมื่อเปรียบเทียบกับการสังเกตเชิงประจักษ์) จะนำไปสู่การสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ทางนิเวศวิทยาที่เป็นไปได้ซึ่งยังไม่เป็นที่รู้จักหรือเข้าใจดี แบบจำลองช่วยให้นักวิจัยสามารถจำลองการทดลองขนาดใหญ่ซึ่งจะมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปหรือผิดจริยธรรมหากดำเนินการในระบบนิเวศจริง นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถจำลองกระบวนการทางนิเวศวิทยาในช่วงเวลาที่ยาวนานมาก (เช่น การจำลองกระบวนการที่ใช้เวลาหลายศตวรรษในความเป็นจริง สามารถทำได้ในเวลาไม่กี่นาทีในแบบจำลองคอมพิวเตอร์) ^{[ 3 ]}

แบบจำลองระบบนิเวศมีการประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขาวิชา เช่นการจัดการทรัพยากรธรรมชาติ^{[ 4 ]}พิษวิทยาทางนิเวศวิทยาและสุขภาพสิ่งแวดล้อม [ ^{5 ] [ 6 ]}การเกษตร^{[ 7 ]}และการอนุรักษ์สัตว์ป่า^{[ 8 ]} การสร้างแบบจำลองทางนิเวศวิทยายังถูกนำไปประยุกต์ใช้ในโบราณคดีด้วยความสำเร็จในระดับ ที่ แตกต่าง ^กันตัวอย่างเช่น การผสมผสานกับแบบจำลองทางโบราณคดีเพื่ออธิบายความหลากหลายและการเคลื่อนย้ายของเครื่องมือหิน^{[ 9 ]}

แบบจำลองทางนิเวศวิทยามีสองประเภทหลัก ซึ่งโดยทั่วไปจะนำไปใช้กับปัญหาประเภทต่างๆ ได้แก่ (1) แบบจำลองเชิงวิเคราะห์ และ (2) แบบ จำลองการจำลอง / การคำนวณ แบบ จำลองเชิงวิเคราะห์โดยทั่วไปเป็นระบบที่ค่อนข้างง่าย (มักเป็นเชิงเส้น) ซึ่งสามารถอธิบายได้อย่างแม่นยำด้วยชุดสมการทางคณิตศาสตร์ที่มีพฤติกรรมที่ทราบกันดี ในทางกลับกัน แบบจำลองการจำลองใช้วิธีการเชิงตัวเลขเพื่อแก้ปัญหาที่ไม่สามารถหาคำตอบเชิงวิเคราะห์ได้หรือเป็นไปไม่ได้ แบบจำลองการจำลองมีแนวโน้มที่จะใช้กันอย่างแพร่หลายมากกว่า และโดยทั่วไปถือว่ามีความสมจริงทางนิเวศวิทยามากกว่า ในขณะที่แบบจำลองเชิงวิเคราะห์ได้รับการยกย่องในด้านความสง่างามทางคณิตศาสตร์และพลังในการอธิบาย^{[ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]} Ecopathเป็นระบบซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้วิธีการจำลองและการคำนวณเพื่อสร้างแบบจำลองระบบนิเวศทางทะเลนักวิทยาศาสตร์ทางทะเลและประมงใช้กันอย่างแพร่หลายในฐานะเครื่องมือสำหรับการสร้างแบบจำลองและการแสดงภาพความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนที่มีอยู่ในระบบนิเวศทางทะเลในโลกแห่งความเป็นจริง^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]}

กระบวนการออกแบบโมเดลเริ่มต้นด้วยการระบุปัญหาที่จะแก้ไขและวัตถุประสงค์ของโมเดล^{[ 21 ]}

ระบบนิเวศประกอบด้วยปัจจัยทางชีวภาพและอชีวภาพจำนวนมหาศาลที่โต้ตอบกันในลักษณะที่คาดเดาไม่ได้ หรือซับซ้อนเกินกว่าจะรวมเข้าไว้ในแบบจำลองที่คำนวณได้ เนื่องจากความซับซ้อน นี้ แบบ จำลอง ระบบนิเวศจึงมักจะลดความซับซ้อนของระบบที่กำลังศึกษาให้เหลือเพียงส่วนประกอบจำนวนจำกัดที่เข้าใจได้ดี และถือว่าเกี่ยวข้องกับปัญหาที่แบบจำลองตั้งใจจะแก้ไข^{[ 22 ] [ 23 ]}

โดยทั่วไปแล้ว กระบวนการทำให้ง่ายขึ้นจะลดระบบนิเวศให้เหลือเพียง ตัวแปรสถานะและฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์จำนวนเล็กน้อยที่อธิบายลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างกัน^{[ 24 ]}จำนวนองค์ประกอบของระบบนิเวศที่รวมอยู่ในแบบจำลองนั้นมีจำกัดโดยการรวมกระบวนการและเอนทิตีที่คล้ายคลึงกันเข้าเป็นกลุ่มการทำงานที่ถือว่าเป็นหน่วยเดียวกัน^{[ 25 ] [ 26 ]}

หลังจากกำหนดส่วนประกอบที่จะสร้างแบบจำลองและความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบเหล่านั้นแล้ว ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งในโครงสร้างแบบจำลองระบบนิเวศคือการแสดงพื้นที่ที่ใช้ ในอดีต แบบจำลองมักละเลยประเด็นเรื่องพื้นที่ที่ทำให้เกิดความสับสน อย่างไรก็ตาม สำหรับปัญหาทางนิเวศวิทยาหลายๆ ปัญหา พลวัตเชิงพื้นที่เป็นส่วนสำคัญของปัญหา โดยสภาพแวดล้อมเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันมากแบบจำลองที่ระบุเชิงพื้นที่อย่างชัดเจน (เรียกอีกอย่างว่าแบบจำลอง "กระจายเชิงพื้นที่" หรือ "ภูมิทัศน์") พยายามที่จะรวมสภาพแวดล้อมเชิงพื้นที่ที่ไม่เป็นเนื้อเดียวกันเข้าไว้ในแบบจำลอง^{[ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]}แบบจำลองเชิงพื้นที่คือแบบจำลองที่มีตัวแปรสถานะอย่างน้อยหนึ่งตัวที่เป็นฟังก์ชันของพื้นที่ หรือสามารถเชื่อมโยงกับตัวแปรเชิงพื้นที่อื่นๆ ได้^{[ 30 ]}

หลังจากสร้างแบบจำลองแล้ว จะมี การตรวจสอบความถูก ต้อง ของแบบ จำลองเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความแม่นยำหรือสมจริงในระดับที่ยอมรับได้ วิธีหนึ่งคือการทดสอบแบบจำลองด้วยชุดข้อมูลหลายชุดที่ไม่ขึ้นกับระบบจริงที่กำลังศึกษา ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากข้อมูลป้อนเข้าบางอย่างอาจทำให้แบบจำลองที่ผิดพลาดให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้ อีกวิธีหนึ่งในการตรวจสอบความถูกต้องคือการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแบบจำลองกับข้อมูลที่รวบรวมจากการสังเกตภาคสนาม นักวิจัยมักจะระบุล่วงหน้าว่าพวกเขายินดีที่จะยอมรับความคลาดเคลื่อนมากน้อยเพียงใดระหว่างพารามิเตอร์ที่ได้จากแบบจำลองและพารามิเตอร์ที่คำนวณจากข้อมูลภาคสนาม^{[ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ]}

หนึ่งในแบบจำลองทางนิเวศวิทยาที่เก่าแก่ที่สุด^{[ 36 ]}และเป็นที่รู้จักมากที่สุดคือ แบบจำลอง ผู้ล่า-เหยื่อของAlfred J. Lotka (1925) ^{[ 37 ]}และVito Volterra (1926) ^{[ 38 ]} แบบจำลองนี้อยู่ในรูปของสมการเชิงอนุพันธ์สามัญ คู่หนึ่ง โดยสมการหนึ่งแทน ชนิดของเหยื่อและอีกสมการหนึ่งแทนผู้ล่า

${\displaystyle {\frac {dX}{dt}}=\alpha .X-\beta .XY}$

${\displaystyle {\frac {dY}{dt}}=\gamma .\beta .XY-\delta .Y}$

ที่ไหน,

เดิมที Volterra ได้คิดค้นแบบจำลองนี้ขึ้นมาเพื่ออธิบายความผันผวนของ ประชากร ปลาและฉลามที่พบในทะเลเอเดรียติกหลังสงครามโลกครั้งที่หนึ่ง (เมื่อการประมงถูกจำกัด) อย่างไรก็ตาม สมการเหล่านี้ได้ถูกนำไปใช้ในวงกว้างมากขึ้นในภายหลัง^{[ 39 ]}แม้จะเรียบง่าย แต่ก็แสดงให้เห็นถึงคุณลักษณะเด่นบางประการของแบบจำลองทางนิเวศวิทยา: ประชากร ชีวภาพที่จำลองขึ้น จะมีการเติบโตมีปฏิสัมพันธ์กับประชากรอื่นๆ (ไม่ว่าจะเป็นผู้ล่า เหยื่อ หรือคู่แข่ง ) และประสบกับอัตราการตาย

ทางเลือกที่น่าเชื่อถือและเรียบง่ายกว่าแบบจำลองผู้ล่า-เหยื่อของ Lotka-Volterra และการสรุปทั่วไปที่ขึ้นอยู่กับเหยื่อคือแบบจำลองที่ขึ้นอยู่กับอัตราส่วนหรือแบบจำลองArditi-Ginzburg ^{[ 40 ]}ทั้งสองเป็นสุดขั้วของสเปกตรัมของแบบจำลองการรบกวนของผู้ล่า ตามที่ผู้เขียนมุมมองทางเลือกกล่าวไว้ ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าปฏิสัมพันธ์ที่แท้จริงในธรรมชาติอยู่ห่างไกลจากสุดขั้วของ Lotka-Volterra บนสเปกตรัมการรบกวนมากจนสามารถตัดแบบจำลองนี้ทิ้งไปได้เลยว่าเป็นสิ่งที่ผิด พวกมันอยู่ใกล้กับสุดขั้วที่ขึ้นอยู่กับอัตราส่วนมากกว่า ดังนั้นหากต้องการแบบจำลองที่เรียบง่ายก็สามารถใช้แบบจำลอง Arditi-Ginzburg เป็นการประมาณค่าเบื้องต้นได้^{[ 41 ]}

นักนิเวศวิทยาเชิงทฤษฎีRobert Ulanowiczได้ใช้ เครื่องมือ ทฤษฎีสารสนเทศเพื่ออธิบายโครงสร้างของระบบนิเวศ โดยเน้นข้อมูลร่วมกัน (ความสัมพันธ์) ในระบบที่ศึกษา โดยอาศัยวิธีการนี้และการสังเกตก่อนหน้านี้ของระบบนิเวศที่ซับซ้อน Ulanowicz ได้แสดงแนวทางในการกำหนดระดับความเครียดในระบบนิเวศและทำนายปฏิกิริยาของระบบต่อการเปลี่ยนแปลงประเภทต่างๆ ในสภาพแวดล้อม (เช่น การไหลของพลังงานที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง และภาวะยูโทรฟิเคชัน ) ^{[ 42 ]}

เกมชีวิตของคอนเวย์และรูปแบบต่างๆ ของเกมนี้จำลองระบบนิเวศ โดยที่ความใกล้ชิดของสมาชิกในประชากรเป็นปัจจัยสำคัญในการเติบโตของประชากร

• Khan, MF; Preetha, P.; Sharma, AP (2015). "การสร้างแบบจำลองห่วงโซ่อาหารเพื่อประเมินผลกระทบของการเสริมสต็อกในระบบนิเวศอ่างเก็บน้ำในอินเดีย" การจัดการประมงและนิเวศวิทยา 22 ( 5): 359– 370. Bibcode : 2015FisME..22..359K . doi : 10.1111/fme.12134 .
• Panikkar, Preetha; Khan, M. Feroz; Desai, VR; Shrivastava, NP; Sharma, AP (2014). "การศึกษาลักษณะปฏิสัมพันธ์ทางโภชนาการของระบบนิเวศอ่างเก็บน้ำเขตร้อนที่มีปลาแคทฟิชเป็นสัตว์เด่น เพื่อประเมินผลกระทบของแนวทางการจัดการ" Environmental Biology of Fishes . 98 : 237–247 . doi : 10.1007/s10641-014-0255-6 . S2CID  16992082 .
• Panikkar, Preetha; Khan, M. Feroz (2008). "แบบจำลองสมดุลมวลเชิงเปรียบเทียบเพื่อประเมินผลกระทบของมาตรการการจัดการสิ่งแวดล้อมในระบบนิเวศอ่างเก็บน้ำเขตร้อน" การสร้างแบบจำลองเชิงนิเวศวิทยา212 ( 3– 4): 280– 291. Bibcode : 2008EcMod.212..280P . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2007.10.029 .
• Feroz Khan, M.; Panikkar, Preetha (2009). "การประเมินผลกระทบของปลาต่างถิ่นต่อโครงสร้างห่วงโซ่อาหารและคุณสมบัติของระบบนิเวศของอ่างเก็บน้ำเขตร้อนในอินเดีย" การสร้าง แบบจำลองเชิงนิเวศวิทยา220 (18): 2281– 2290. Bibcode : 2009EcMod.220.2281F . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2009.05.020 .

• แหล่งข้อมูลการสร้างแบบจำลองทางนิเวศวิทยา (ecobas.org)
• แบบจำลองการประเมินการสัมผัสสารอันตรายสำนักงานคุ้มครองสิ่งแวดล้อมแห่งสหรัฐอเมริกา
• นิเวศวิทยาพิษวิทยาและแบบจำลอง (ecotoxmodels.org)