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Simulador Depredador-Presa

Modelo Lotka-Volterra y dinámica de poblaciones

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Modo de simulación

Las presas crecen exponencialmente sin depredadores. Solución: oscilaciones cíclicas perpetuas.

Escenarios predefinidos

Parámetros

Guía del Modelo Depredador-Presa

Lotka-Volterra y dinámica de ecosistemas

Las Ecuaciones del Modelo

El modelo Lotka-Volterra describe la dinámica de dos especies que interactúan: una presa (x) y un depredador (y). Las dos ecuaciones diferenciales acopladas son:

dx/dt = α·x − β·x·y
dy/dt = δ·x·y − γ·y

ParámetroSímboloSignificado biológicoEjemplo numérico
Reproducción presaα (alfa)Tasa de crecimiento de presas en ausencia de depredadoresα = 1,0 → población se duplica cada ~0,69 u.t.
Depredaciónβ (beta)Probabilidad de que un encuentro presa-depredador mate a la presaβ = 0,1 → 10% de encuentros letales
Eficiencia conversiónδ (delta)Cuántos depredadores nuevos genera cada presa consumidaδ = 0,075 → ~13 presas por depredador nacido
Mortalidad depredadorγ (gamma)Tasa de muerte de depredadores sin presas disponiblesγ = 1,5 → vida media ~0,46 u.t.
Capacidad de cargaKPoblación máxima de presas que el ecosistema puede sostenerK = 200 → recursos limitados a 200 individuos

Casos de Uso Reales

Estudiante de biología/ecología

Visualiza por qué las poblaciones de linces y liebres oscilan en ciclos de ~10 años. Manipula β y γ para ver cómo cambia la frecuencia de los ciclos.

Universitario de matemáticas aplicadas

Estudia ecuaciones diferenciales no lineales acopladas, puntos de equilibrio y estabilidad. Compara comportamiento clásico vs logístico.

Profesor de ciencias

Demuestra en clase cómo emergen oscilaciones de reglas locales simples. Usa los presets para casos didácticos clásicos.

Investigador de ecosistemas

Explora escenarios de sobrepesca, introducción de especies invasoras o impacto de cambios en la tasa de mortalidad por enfermedad.

Preguntas Frecuentes

¿Por qué oscilan las poblaciones?

Cuando hay muchas presas, los depredadores prosperan y se multiplican. Al haber muchos depredadores, comen tantas presas que su número cae. Sin presas, los depredadores mueren de hambre. Sin depredadores, las presas se recuperan. El ciclo se repite.

¿Qué predice el modelo en el caso de linces y liebres?

Los registros de pieles de la Hudson Bay Company (1845-1935) muestran ciclos de ~10 años en linces canadienses y liebres americanas. El modelo Lotka-Volterra reproduce cualitativamente estas oscilaciones, aunque la realidad es más compleja (clima, enfermedades, otras presas).

¿Qué es la capacidad de carga K?

K es la población máxima de presas que el ecosistema puede mantener (alimento, espacio). En el modelo logístico, las presas crecen siguiendo dx/dt = α·x·(1-x/K), no exponencialmente. Esto provoca que el sistema converja a un equilibrio en lugar de oscilar perpetuamente.

¿El modelo predice extinciones reales?

El Lotka-Volterra clásico nunca predice extinción matemática (las poblaciones se acercan a cero pero no llegan). En la práctica, cuando una población baja a 1-2 individuos, factores estocásticos (azar, demografía) provocan extinción real, algo que el modelo determinista no captura.

¿Diferencia entre Lotka-Volterra y modelo logístico?

El logístico (Verhulst) describe una sola especie con crecimiento limitado: dx/dt = α·x·(1-x/K). El Lotka-Volterra acopla dos especies. Combinarlos (presa logística + depredador) da un modelo realista con equilibrio estable, sin oscilaciones perpetuas artificiales.

¿Qué simplificaciones hace el modelo?

Asume: una sola presa y un solo depredador, sin estructura de edad, sin estructura espacial, encuentros aleatorios proporcionales a x·y, ambiente estable sin clima, sin migración, parámetros constantes en el tiempo. Modelos más realistas incluyen Holling (saturación de depredación) o Rosenzweig-MacArthur.

Cómo Interpretar una Simulación — Paso a Paso

1
Identifica los parámetros

Antes de simular, observa los valores de α, β, δ, γ. Calcula los puntos de equilibrio teóricos: x* = γ/δ, y* = α/β.

2
Lanza la simulación

Pulsa "Simular" y observa cómo evolucionan las dos curvas en el gráfico temporal. Usa "Acelerar" si quieres saltar al final rápidamente.

3
Observa la oscilación

En modo clásico verás picos alternados: primero presas, luego depredadores con desfase. La curva del depredador va siempre por detrás de la presa.

4
Detecta picos y colapsos

El panel de eventos te muestra automáticamente los picos máximos y mínimos. Compara con tus predicciones teóricas.

5
Valida con el diagrama de fases

Mira el diagrama (x, y). Si es un círculo cerrado, el sistema oscila perpetuamente (clásico). Si es una espiral hacia el centro, hay un equilibrio estable (logístico).

Mejores Prácticas

Empieza con el preset de linces y liebres

Es el caso clásico de los libros de texto. Familiarízate antes de cambiar parámetros.

Calcula equilibrios teóricos

El punto fijo no trivial está en x* = γ/δ, y* = α/β. Verifícalo con la simulación.

Compara modos clásico vs logístico

Mismos α, β, δ, γ pero distinto modo da resultados radicalmente distintos.

Sube el tiempo total para ver tendencias

Con t=100 puedes ver 4-5 ciclos completos. Con t=200, ves la convergencia (logístico) o la persistencia (clásico).

Experimenta con condiciones extremas

Sube β o γ al máximo para provocar colapsos. Usa el preset "Sobrepesca" como punto de partida.

Lee siempre el diagrama de fases

Da más información que el gráfico temporal. Permite distinguir oscilación, espiral, ciclo límite o extinción.

Limitaciones del Modelo
  • Solo modela dos especies — los ecosistemas reales tienen redes tróficas con decenas o cientos de especies interactuando.
  • No incluye estructura de edad: cría, juvenil y adulto se tratan igual, aunque biológicamente sean muy distintos.
  • No considera estructura espacial — supone que todos los individuos pueden encontrarse aleatoriamente con cualquier otro.
  • Asume parámetros constantes — en la realidad α, β, δ y γ varían con estación, edad, salud, recursos.
  • No incluye migración ni dispersión — las poblaciones reales tienen flujos de entrada y salida.
  • Modelo determinista — no captura efectos estocásticos (azar) que dominan en poblaciones pequeñas y pueden causar extinciones reales.

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