5.4: 生活史
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生命史特征是那些与物种的存活、死亡和繁殖有关的特征。 例子包括出生率、初次生育年龄、后代数量和死亡率。 这些特征像身体特征或行为一样演变,导致适应影响人口增长。
生殖策略
种群生态学家假设,一组特征可能会在物种中进化,从而导致其对环境的特殊适应。 这些适应会影响其物种所经历的种群增长。 种群生态学家描述了一系列生命史 “策略”,一端是 K 选物种,另一端是 r 选物种(表\(\PageIndex{a}\))。 K-选择的物种适应稳定、可预测的环境。 K 选定物种的种群的存在往往接近其承载能力(在逻辑种群增长方程中用字母 “K” 表示)。 这些物种的后代往往更大但更少,为每个后代贡献大量资源,并且世代时间长。 大象就是选择了 K 的物种的一个例子(图\(\PageIndex{a}\))。 当栖息地充斥着各种各样的生物相互争夺生活必需品时,优势就会转移到 K-strategists身上。 K-strategi sts 的人群稳定,接近 K。 高增长率(r)没有任何好处。 该物种将通过密切适应其环境条件而受益最大。
K 选定物种的特征 | r 选择物种的特征 |
---|---|
成熟晚了 | 早熟了 |
更长的寿命 | 寿命较短 |
加强父母的照顾 | 减少了父母的照顾 |
强大的竞争对手 | 弱势竞争对手(强大的殖民者) |
更少的后代 | 更多的后代 |
较大的后代 | 较小的后代 |
r-selected 物种适应不稳定和不可预测的环境。 他们有大量的小后代。 被选中的动物不能为后代提供很多资源或父母照顾,而且后代在出生时相对自给自足。 r-selected 物种的例子包括水母等海洋无脊椎动物和蒲公英等植物(图\(\PageIndex{a}\))。 r- 策略师的寿命很短,繁殖速度很快,因此生成时间很短。 例如,家蝇每年可以产生 7 代(每代大约 120 个幼虫)。 豚草很适合在竞争对手成熟之前匆忙利用其环境。 它生长迅速并产生大量种子(在释放花粉后,花粉是许多花粉症患者的祸根)。 因为豚草的持续生存方法是通过快速繁殖(r 的高值),所以它被称为 r-strategi str ate。 其他杂草、许多昆虫和许多啮齿动物也是战略家。 事实上,如果我们将生物视为害虫,那么它可能是一个战略家。
这两种极端策略处于存在真实物种生命史的连续体的两端。 此外,生命史策略不必作为套件演变,而是可以相互独立进化;因此,每个物种都可能具有某些趋向于一种或另一种极端的特征。 尽管如此,r-和 K-选择理论为更准确的生活史框架提供了基础。 已经开发出基于人口统计学的新生命史演化模型,其中纳入了 r-和 K-选择理论中包含的许多生态概念以及人口年龄结构和死亡因素。
生命表
生命表提供有关生物体生命史和每个年龄个体的预期寿命的重要信息。 它们是根据保险业用来估算人类预期寿命的精算表建模的。 生命表可能包括每个年龄组在下一个生日之前死亡的概率、在特定年龄间隔内死亡的幸存个体的百分比(他们的死亡率和每个间隔的预期寿命)。 对达尔山羊的研究表中显示了生命表\(\PageIndex{b}\)的示例,达尔山羊是一种原产于北美西北部的物种。 请注意,人口被划分为年龄间隔(A 列)。
从死亡率数据(D栏)可以看出,当绵羊在六个月至一岁之间时,死亡率很高,然后从8岁增加到12岁,之后几乎没有幸存者。 数据表明,如E栏中的预期寿命数字所示,如果该种群中的一只绵羊要存活到一岁,则平均可以再活7.7年。生命表包含的信息通常比表中显示的要多\(\PageIndex{b}\),例如生育率(繁殖)每个年龄组。
年龄间隔(岁) | 1 000 名出生者中在年龄间隔内死亡的人数 | 在 1000 名出生者中,在年龄区间初存活的人数 | 年龄初期每1000名活着的死亡率 | 达到年龄间隔的人的预期寿命或平均剩余寿命 |
---|---|---|---|---|
0—0.5 | 54 | 1000 | 54.0 | 7.06 |
0.5—1 | 145 | 946 | 153.3 | — |
1—2 | 12 | 801 | 15.0 | 7.7 |
2—3 | 13 | 789 | 16.5 | 6.8 |
3—4 | 12 | 776 | 15.5 | 5.9 |
4—5 | 30 | 764 | 39.3 | 5.0 |
5—6 | 46 | 734 | 62.7 | 4.2 |
6—7 | 48 | 688 | 69.8 | 3.4 |
7—8 | 69 | 640 | 107.8 | 2.6 |
8—9 | 132 | 571 | 231.2 | 1.9 |
9—10 | 187 | 439 | 426.0 | 1.3 |
10—11 | 156 | 252 | 619.0 | 0.9 |
11—12 | 90 | 96 | 937.5 | 0.6 |
12—13 | 3 | 6 | 500.0 | 1.2 |
13—14 | 3 | 3 | 1000 | 0.7 |
生存曲线
人口生态学家使用的另一个工具是存活率曲线,该曲线是每个年龄间隔内存活的人数随时间变化的图表。 这些曲线使我们能够比较不同人群的生活史(图\(\PageIndex{c}\))。 存活率曲线有三种类型。 在 I 型存活率曲线中,早期和中期的死亡率较低,主要发生在老年人身上。 表现出 I 型存活率的生物通常产生的后代很少,可以为后代提供良好的照顾,从而增加其存活的可能性。 人类和大多数哺乳动物表现出 I 型存活率曲线。 在 II 型存活率曲线中,死亡率在整个生命周期中相对恒定,死亡率同样可能发生在生命周期的任何时刻。 许多鸟类种群提供了中间或 II 型存活率曲线的例子。 在 III型存活率曲线中,幼儿的死亡率最高,进入高龄的生物的死亡率要低得多。 III 型生物通常会产生大量的后代,但对它们的照顾却很少或根本没有。 树木和海洋无脊椎动物表现出三型存活率曲线,因为这些生物很少能在年轻时存活,但是那些确实进入老年的生物更有可能存活相对较长的时间。
虽然繁殖策略(选择 K 或 r)和存活率曲线(I 型、II 型或 III 型)之间没有确切的关联,但 K 选择的物种更有可能出现 III 型存活率曲线。 r-selected 物种往往有 I 型存活率曲线。
归因
由 Melissa Ha 从以下来源修改:
- OpenStax (CC- BY) 的《普通生物学》中的@@ 种群动态和调节
- Matthew R. Fisher(CC-BY)的《环境生物学中的@@ 人口统计和动态》
- John W. Kimball(CC-BY)的《生物学中的@@ 人口增长原理》