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On adapta(on climate change and mathema(cal models in - PowerPoint PPT Presentation

On adapta(on climate change and mathema(cal models in ecology Pablo A. Marquet Goles Fest (ISCV, Valparaso Noviembre 25, 2011) Tillandsia landbeckii Foto credits: Carlos Viviani www. carlos .


  1. On ¡adapta(on ¡climate ¡change ¡and ¡ mathema(cal ¡models ¡in ¡ecology ¡ Pablo ¡A. ¡Marquet ¡ Goles´ Fest (ISCV, Valparaíso Noviembre 25, 2011)

  2. Tillandsia landbeckii

  3. Foto credits: Carlos Viviani www. carlos . viviani .cl

  4. Foto credits: Carlos Viviani www. carlos . viviani .cl

  5. Foto credits: Carlos Viviani www. carlos . viviani .cl

  6. Foto credits: Carlos Viviani www. carlos . viviani .cl

  7. fog shadow fog-water input wavelength α fog shadow fog-water input wavelength

  8. On ¡the ¡emergence ¡of ¡diversity ¡lessons ¡from ¡E. ¡coli ¡ 1. ¡Empirical ¡mo(va(on ¡ ¡ 2. ¡Model ¡ ¡

  9. Empirical ¡Mo(va(on ¡E. ¡coli ¡under ¡prolonged ¡starva(on ¡ (Zambrano, ¡Finkel, ¡Kolter) ¡

  10. The ¡muta(on ¡cycle ¡ Coexis(ng ¡CFU ¡morphologies ¡ ¡ at ¡150 ¡days ¡ Increased ¡muta(on ¡rate ¡due ¡to: ¡ ¡ Increased ¡replica(on ¡errors ¡ Reduc(on ¡in ¡repair ¡ac(vity ¡ Incorpora(on ¡of ¡chromosomal ¡ ¡ DNA ¡from ¡dead ¡siblings ¡ Response ¡to ¡resource ¡stress ¡ ¡ and ¡compe((on. ¡

  11. Progressively ¡older ¡mutants ¡outcompete ¡younger ¡ones ¡ ¡

  12. M 5 � F � �k� �� �v � F � M 0 � M I � M : �

  13. The ¡model ¡ ¡ Phi= ¡Biomass ¡ f ¡= ¡fecundity ¡ ¡ m= ¡mortality ¡ ¡ w ¡= ¡Available ¡resources ¡ ¡ e = ¡Conversion ¡efficiency ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡of ¡resources ¡into ¡biomass ¡

  14. Equilibium ¡solu+ons ¡ Ex(nc(on ¡ ¡ BoZom-­‑up ¡regula(on ¡ Top-­‑down ¡regula(on ¡

  15. = (m/f)

  16. �������� ����� � �� � �ggAo �� s ¡ � s � ql A� ¡ �. �� � h �ga ��cs� m l m A( �yl c� ga s� � s � l c�� l � � s ¡ �� cl c)u�h l � �eAa ( a �h a Ao g� � c� s ¡ �� m h �. a l Ag� �eA� y l cg� Ma s ¡ � � na . �c� . � ( A�� l � � MU,� � ¡ �� l c�� �� c � � g t(� a � � � o As� c s� gsh s �nq� � �m m �� h g� � Ml A( �� a s� a c. � �2� C w � Ma ( ( � a s� nh l M� M ¡ �c� h � h �x� � � �l � c gM�h � � s ¡ a g� eA�gyl cg� h �eAa h �g� sl � �l o m As�� s ¡ �� gl )�� ( ( ��� a c. � g a l c� �rm l c�cs� �h C � x� � l h � s ¡ �� �rm ��s��� � nh l Ms ¡ � h � s �� l � � � c � a ca y� ( ( q� � h � h �� o As� c s� � a c� s ¡ �� �c. a h l co �cs� g�s� �q� s ¡ �� h �ga ��cs(� M ¡ l g�� �h C h x � 5� � � � � s ¡ �� ga nc� l � � s ¡ �� a c. � g a l c� �rm l c�cs� a g� m l ga y. �� C c�n� y . �x� o As� c sg� Ma s ¡ � g( a n ¡ s( q� ¡ a n ¡ �h C ( l M�h x� sh � a s� . � ( A�g� o � q � gA���gg� A( ( q� a c. � � �,� M ¡ �h �� � � h C h x� �l h h �gm l c�g� sl � s ¡ �� g�( ��yl c� nh � a �cs(� M ¡ a � ¡ � ��s�h o a c�g� � s ¡ �� �a h ��yl c� l � � �. l ( Ayl c� h q� � ¡ � c n�,�

  17. Adap(ve ¡Dynamics ¡

  18. Natural selection � � ��

  19. Niche construction � � �� Natural selection

  20. �( l �� ( � � ¡ �cn�� �l �( � a i c� �Ao � c � Tamaño Uso de Recursos ��y. a �� �g� �Ao � c � g � �nh a �A( sAh �� T� � c�Agsh a �� )� ���h �� a i c� � )� �l o �h �a l � � )� � cs�h c� a l c� ( � �� o �a l g� �c� �( � Agl � ��� �rm ( l s� a i c� q� � a �a i c� ( � y�h h � ��� �gm ��a �g� � C ��h �a �� ��� ¡ � a s� s (� � h �no �cs� a i cx� C a c. � g a l c�g(� m �g�� ( � �� u � x � �( s�h � a i c� ��� �a �( l g� � �a l n�l eAd o a �l g� C �(�(� � I � x� ��h �a �� ��� �� o �a l g� �c� �( � �( a o � �a l �a . �h ga �� � C � c�h �o �csl � ��� x� C �ryc�a i c� ��� �gm ��a �g(� � qgAg� Ac�a l c�g��csh l � ��� ( l g� g x � ��l ga gs�o � �O�h � �a sl Ag�t� �s� � ( ,� C 0´ ´ Nx�

  21. Popula(ons ¡in ¡dynamic ¡landscapes ¡

  22. �qc� o a �� ca � ¡ �� o l ��( � 5� 0� 1� βφ ( r , ξ ) I �

  23. � ����q �� E � � ������� � � � � � ��� � � �� �� � � � ��� �� ��� ��� � � � �

  24. �I � �I � � � �� �f� �������� �f� � ��� �f� �� ���� ��� ������

  25. �� ���� ���� �� � ����� ��� RK0D� { 0´ K: 0� {

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