🌿 Nahrungsnetz-Simulator

Sie zeigt die sich ändernden Populationen von sechs interagierenden Arten auf drei trophischen Ebenen: Produzenten (Gras und Sträucher), Pflanzenfresser (Kaninchen und Reh) und Fleischfresser (Fuchs und Wolf). Ein Netzwerkdiagramm, eine Populationslandschaft und ein Zeitreihendiagramm aktualisieren sich alle in Echtzeit, während sich das Ökosystem entwickelt.

Es verwendet erweiterte Lotka-Volterra-Dynamik. Pflanzen folgen logistischem Wachstum, begrenzt durch eine Tragfähigkeit von 200, Pflanzenfresser und Fleischfresser verlieren Individuen mit einer Sterblichkeitsrate d, und jede Räuber-Beute-Beziehung entzieht der Beute Biomasse und fügt dem Räuber einen Anteil e davon hinzu. Die Gleichungen werden numerisch mit RK4 gelöst.

r₁ legt fest, wie schnell Pflanzen nachwachsen, α die Angriffsrate der Pflanzenfresser (wie stark Konsumenten ihre Nahrung dezimieren), e die Umwandlungseffizienz der Fleischfresser (gefressene Beute wird zu neuen Räubern) und d die Grundsterblichkeitsrate. Ein fünfter Regler ändert nur, wie viele Integrationsschritte pro Animationsframe laufen.

Räuber- und Beutepopulationen wirken zeitverzögert aufeinander zurück: Reichlich Beute lässt Räuber wachsen, die wachsende Räuberpopulation drückt dann die Beute nach unten, was später die Räuber verhungern lässt, und der Zyklus wiederholt sich. Dies erzeugt die charakteristischen phasenverschobenen Oszillationen der Lotka-Volterra-Systeme.

Klicken auf eine Art setzt ihre Population auf null und entfernt sie aus dem Netz, sodass alle ihre Fressbeziehungen inaktiv werden. So können Sie ein lokales Aussterben inszenieren und die Folgen beobachten — zum Beispiel kann das Entfernen des Wolfs dazu führen, dass Rehe stark zunehmen und die Sträucher überweiden, was eine trophische Kaskade veranschaulicht.

Es ist ein qualitatives Lehrmodell, keine kalibrierte Prognose einer realen Population. Die Arten, Raten und Fressstärken sind illustrativ, und echte Ökosysteme umfassen Altersstruktur, räumliche Bewegung, Umweltrauschen und viele weitere Arten. Der Simulator erfasst getreu die groben Verhaltensweisen — Zyklen, Gleichgewichte und Kaskaden — statt exakter Zahlen.

Jedes Preset lädt einen Parametersatz, der ein erkennbares Regime erzeugt: stabile Oszillationen, Räuberkollaps, eine Pflanzenblüte, eine trophische Kaskade oder kompetitiven Ausschluss zwischen den beiden Pflanzen. Die Auswahl setzt die Populationen zurück, sodass Sie beobachten können, wie dieses Verhalten aus den gewählten Wachstums-, Angriffs-, Effizienz- und Sterblichkeitswerten entsteht.

Tragfähigkeit (hier fest auf 200 für Pflanzen) ist die maximale Biomasse, die die Umwelt tragen kann. Der logistische Term verlangsamt das Pflanzenwachstum, wenn sich die Population dieser Grenze nähert, verhindert unbegrenzte Blüten und gibt dem gesamten Netz eine stabile Ressourcenbasis, aus der Pflanzenfresser und Fleischfresser schöpfen.

Wenn die Sterblichkeit hoch ist oder Angriffs- und Effizienzraten nicht zusammenpassen, kann ein Räuber seine Beute übernutzen, die Beutepopulation zum Einsturz bringen und dann selbst verhungern. Da Fleischfresser von Pflanzenfressern abhängen, die von Pflanzen abhängen, kann ein Schock auf einer Ebene nach oben oder unten weitergeben und mehrere Arten auslöschen — eine Aussterbekaskade.

Runge-Kutta vierter Ordnung wertet die Änderungsrate viermal pro Schritt aus und kombiniert die Schätzungen, was einen viel kleineren numerischen Fehler ergibt als ein einzelner Euler-Schritt im gleichen Zeitintervall. Für die steifen, oszillierenden Lotka-Volterra-Gleichungen hält dies die simulierten Zyklen präzise, statt sie künstlich aufschaukeln oder abklingen zu lassen.

Nahrungsnetz-Modelle leiten Entscheidungen über die Wiederansiedlung von Raubtieren, Schädlingsmanagement und den Schutz von Schlüsselarten. Das klassische Beispiel sind die Wölfe im Yellowstone-Nationalpark: Ihre Rückkehr veränderte das Verhalten der Rehe und die Vegetation. Durch Experimentieren mit Schaltern und Raten hier können Sie ein Gespür dafür entwickeln, wie Eingriffe durch ein vernetztes Ökosystem wirken.