








摘要:考慮一類具有Holling-Ⅱ型功能反應函數的交叉反應擴散模型在非齊次Dirichlet邊界條件下的動態分歧問題。首先,用譜分析理論得到對應的線性化問題特征值的臨界穿越條件;其次,選取環境承載系數為分歧參數,利用中心流形約化和動態分歧理論得到該系統的動態躍遷類型和分歧解的解析表達式,最后,利用有限差分法,在不同的參數情形下給出系統的斑圖變化模式.
關鍵詞:反應擴散模型;特征值分析;動態躍遷;數值模擬
中圖分類號:O175.29文獻標志碼:A文章編號:1671-5489(2024)05-1063-09
Dynamic Bifurcation of a Class of Predator-Prey Models with Cross Reaction Diffusion
QI Zicheng,LIURuikuan,WUChenlong
(School of Science,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China)
Abstract:We considered the dynamic bifurcation problem of a class of cross-reaction-diffusion models with Holling-lI functional response function under non-homogeneous Dirichlet boundary conditions.Firstly,the critical crossing conditions for the corresponding linearization problem eigenvalues were obtained by using the spectral analysis theory.Secondly,the environmental carrying coefficient was selected as the bifurcation parameter,the analytical expression of the dynamic transition type and bifurcation solution of the system was obtained by using the center manifold reduction and the dynamic bifurcation theory.Finally,by using the finite difference method,the pattern change patterns of the system were given under different parameter conditions.
Keywords:reaction-diffusionmodel;eigenvalueanalysis;dynamictransition;numerical simulation
0引言
考慮如下一類具有Holling-Ⅱ型功能反應函數且具有交叉擴散效應的模型:
其中ΩCR”為有界光滑區域,u和v分別表示食餌和捕食者的種群密度,K為環境承載能力,d,和d,是物種的擴散系數,d2和d,是交叉擴散系數,0為捕食者的死亡率,是Holling-11功能反應函數(該函數能較準確地反映真實世界中無脊椎動物與其捕食者之間的生物學相互作用),m表示相互作用對兩種物種相對影響的強度,u,gt;0和ngt;0為初值,u=0和。=0(1-(m-DK)為系統(1)的一個穩態解.
當d2=ds=0(即不考慮交叉擴散效應)時,系統(1)即退化為經典的具有Holling-11型功能反應函數的捕食-食餌反應擴散模型,對該模型全局解的存在性、正則性和穩定性研究目前已得到廣泛關注[-20],例如:Bie等3針對類似的交叉擴散模型的定態過程,探討了交叉擴散對正常數平衡點穩定性的影響;Peng等[4]通過正解的先驗估計,證明了當m足夠大時,經典的Holling-11型反應擴散系統不存在非常數正平衡解;Sun等1討論了具有捕食者同類相食行為的Holling-11型捕食-食餌模型的Turing不穩定性,得到了該模型Turing斑圖出現的條件;Wang等[6]研究了具有強Allee效應的Holling-11型反應擴散系統的動力學行為,在強Allee效應的條件下獲得了該系統不存在非常數正穩態解;Han等[7]提出了一類具有時滯擴散效應的Holling-11型種群內捕食模型,并利用規范化方法和中心流形約化方法,給出了該模型Hopf分歧方向和穩定性結果;Yang等[13]針對一類具有避難和時滯效應且具有雙曲型死亡率的捕食-食餌系統,分別獲得了避難效應和時滯效應引起的Turing不穩定性和Hopf分歧結果;Rao[14]研究了一類具有Holling-11型功能反應函數的有毒浮游植物與浮游動物空間模型的復雜動力學行為.
受上述研究的啟發,本文借助非線性演化方程的動態分歧和躍遷定理[21-22],選取模型中的環境承載能力為分歧參數,得到具有交叉擴散效應且具有Holling-11型功能反應函數的非線性反應擴散系統(1)的動態躍遷類型和分歧解的解析表達式,并給出相關的數值結果,針對該類交叉擴散模型研究一般采用類似文獻[3]的經典方法,本文用另一種特征值譜分析與動態躍遷結果相結合的方法[23]進行研究.在引入交叉擴散后臨界穿越參數不具有理想分離的情況下,給出一些假設條件證明對應的臨界穿越條件,最后結合動態躍遷定理分析其躍遷類型.
1 預備知識
參考文獻[21-22],設H和H,為Hilbert空間,H,CH是稠密緊包含.考慮如下非線性演化方程:
其中:入是參數;w:[0,+0)→H是未知函數;L:H,→H為一個連續依賴于A的線性全連續場,滿足
G(·,A):H。→H(Olt;1)是C'(rgt;1)有界映射,且
下面始終假設式(3)和式(4)成立.
定義1[21]若系統(2)對某個λ。ER滿足下列條件:
1)當入lt;λ。時,w=0是系統(2)的一個漸近穩定的平衡解;
2)當Agt;λ。時,存在ω=0的一個與參數λ無關的鄰域UCH,滿足
其中a(t:g)為系統(2)以為初值的解,為の=0的穩定流形.則稱系統(2)在(,)=(0,0)處發生躍遷.
假設{B(λ)∈C|j∈N*}為算子L2的特征值,且對某個λ∈R滿足如下條件:
引理1[21]若條件(5)成立,則系統(2)在(w,λ)=(0,)處發生躍遷,且躍遷類型必為下列3種情形之一:
1)(連型遷)存在の=0的某個郭域UCH,使得對任意的∈U,系統(2)的解2(t;)滿足limlimIl w;(t;g)Ilн=0;
2)(跳型遷)對任意的lt;lt;+e(egt;0),存在一個稠密開子集UCU,使得對任意的∈U,有lim sup‖w2(t;9)‖H≥δ≥0,其中常數δgt;0,且與參數λ無關;
3)(混合型遷)對任意的lt;lt;+e(egt;0),U可分解為U=UUU,U∩U=0,其中U和U均為開集(但不一定連通),且系統(2)的解(t;9)滿足:
U稱為穩定型區域,U稱為跳躍型區域.
2特征值分析與臨界穿越條件
為方便,不妨取2=(0,L1)×(0,L2)(L1,L2gt;0).易知無量綱方程(1)存在如下3個常數穩態解:其中a=0,b=m0(1-(m0)K)
事實上,只有正的穩態解在生物系統長期演化中才有意義.因此,為使系統(1)存在正的常數穩態解(u*gt;0,vgt;0),需給出如下假設:
對系統(1)做如下平移變換:u=ǔ+u,v=+v*,則有
下面討論系統(6)在(0,0)處的穩定性.對系統(6)中的非線性項在(0,0)處進行Taylor展開(仍將(ǔ,ǔ,1,)記作(u1,u,v1,v),則有
其中p:=1/(1+).因此,后紋只需對系統(7)在平衡點(0,0)處的遷情況進行討論.
定義函數空間H:=L2(2,R2),H1:=H2(2.R2)∩H3(2,R2),并用く,表示空間H上的內低令算AH為A-子為
其中λ:=1/K為控制參數.于是,系統(7)的線性部分可寫成如下形式:L2=-A+B2.顯然,L2:H→H是連續依賴于λ的參數化線性全連續場.定義非線性算子G:H1→H為
因此,初邊值問題(7)可等價于如下抽象形式:
其中=(12)=(uo-u,o-0).
2.1特征值分析
根據方程(2),算子L1的特征值問題可表示為
令{)lt;C(D)為Laplace算子在齊次Dirichlet邊界下的特征值(p)所對應的一組特征函數,并滿足歸一化條件d……,中Kke號由于=0L)0.故有
這里k=+k1……A是使d=1成立的正常數.然、p滿足0lt;……pn≤….令
則矩陣MA(λ)的特征值問題可表示為M(λ)=3,其中是MA對應于特征值β的特征向量.因此,特征值問題(8)對應于β的特征向量為ei=k(k=1,2,3,.·).通過代入u*,v計算可知,BA=B(i=1,2)滿足
其中
因此可表示為
假設:
易見,若條件(H2)成立,則△=B2-4Cgt;0恒成立.因此特征值β均為實數.取L2關于β的特征向量為
且{e}.構成空間H上的一組基.設L2和M分別是L2和M的伴隨算子,則M的特征值。與M的特征值β共軛.由于B∈R,因此B=.算子L對應于特征值的特征向量為
且滿足
其中Pk1=1+hkigk1,Pk2=1+hk2gk2.
2.2PES條件
系統(8)的穩定性由該系統線性化問題特征值的臨界穿越(principle of exchange of stabilities,PES)條件確定.為此,需先確定特征值的符號.
由式(10)可知,對任意的k∈N°,有k2lt;0,且Bk1的正負取決于Ck的正負.將Ck=0改寫為d-+(——+-)=a
假設:
當條件(H3)成立時,令式(9)中C=0,可定義常數
令式(9)中B2=0,可定義常數
下面只討論λ。lt;A的情況.
引理2當λ在入的某個鄰域上時,如下結論成立:
1)當入lt;Ac時,Bult;0;當λ=2c時,B1=0;當入gt;c時,Bugt;0.
2)當(k,j)≠(1,1),j=1,2時,時(λ)lt;0.
證明:當λ=λ時,C1=0即B1=0,且
當入gt;Ae時,C1lt;0即B1gt;0;當Alt;Ae時,C1gt;0即B1ult;0.
此外,當k≠1時,根據式(14),(15)中定義,有
因此2(λ)lt;0.綜上可知結論成立.
3主要結果
下面分兩種情形討論當參數λ穿越臨界值λ=λ時,系統(8)的躍遷類型和發生躍遷后分歧解的解析式記a)=P的定義與式()3)同
情形10.P=(m-g)mh1
定理1若a(λ)≠0,則下列結論成立:
1)系統(7)在ω=0處有一個混合型躍遷,即存在=0的鄰域UCH1,滿足:
①U=U+U2+D2,其中U,U為兩個不相交的開集;
②U中的躍遷為跳躍型,U2中的躍遷為連續型.
2)當λlt;λ。時,=0是漸近穩定的,且系統(7)分歧出唯一的鞍點(λ).
3)當xgt;時、系統(7)在U中分歧出一個奇點吸引子可()-+()滿足lil(9)-()=0gU2
證明:由線性全連續場譜理論知,空間H和H1可分解為H=E1+E2,H1=E1+E2,其中E1=span{en?,Ez=Et.
當在附近時,方程()的解可表示為=n+EeEBz∈E2,e(i=1,2)是特征值B對應的特征向量.因此在空間E1中,系統(7)可約化為
由于r0因此不需要考慮中心流形函數的影響,令式(1)a=則有
直接計算可得
于是,方程(17)可化為
若a(λ)≠0,則方程(18)的一個穩態解為1=-+0(“B1”).顯然,當λgt;λ。時,1是方程(18)的一個局部漸近穩定奇點,且當λlt;λ。時,x1是方程(18)的一個不穩定鞍點.
注意到系統(7)的躍遷類型及其局部拓撲結構完全由約化方程(18)決定,從而當λgt;入時,可()-n+1是系統()的一個局部新近穩定奇點,即系統()在U中有一個連線型躍遷;同時,當lt;時,の()是系統(7)的一個不穩定鞍點,即系統(7)在U2中有一個跳型遷證畢.
情形
其中
定理2若λ足夠小,則下列結論成立:
1)當a()gt;0時,系統(7)在(0.)處有一個跳型遷,并在gt;一側分歧出兩個鞍點の();
2)當a()lt;0時,系統(7)在(0)處有一個連型遷,并在lt;一側分歧出兩個淅近穩定的奇點の();
3)奇點の()可表示為
證明:類似定理1的證明,系統(7)在空間E1中可約化為
為計算式(21)的最后一項,需確定中心流形函數Φ(x):E1→E2,令
由。附近中心流形函數的漸近表達式(文獻[22]中定理A.1.14)可知,
其中
將式(19),(20)代入(x1)=(中1)x+o(2)中,并結合式(22,有
再結合式(21)和式(24),有
顯然,當a(λ)gt;0,λgt;λ時,方程(25)分歧出兩個鞍點;當a(λ)lt;0,λlt;λ。時,方程(25)分歧出兩個漸近穩定的奇點:x=B+0(B).注意到系統(7)的躍遷類型及其局部拓撲結構完全由約化方程(25)決定.因此,當a(λ)gt;0,λgt;A。時,系統(7)分歧出兩個不穩定的鞍點;當a(λ)lt;0,lt;λ時,系統(7)分歧出兩個漸近穩定的奇點:
4數值模擬
下面利用MATLAB進行數值模擬,討論當控制參數λ發生變化時系統(7)的Turing不穩定性.固定擴散項系數的取值為d1=0.5508,d2=-0.7081,d3=-0.2909,d4=0.5108,m=0.4,0=0.0647,L1=L2=π.
模擬過程中令上述系數固定,同時令參數λ在適當范圍內變化,系統(7)的斑圖如圖1所示.由圖1可見,隨著λ值的逐漸增大,系統(7)的Turing斑圖形成的圓環逐漸向外擴散,當λ達到某一臨界值后,斑圖幾乎保持不變.當斑圖固定臨界值在=20附近時,將模擬中數值代入計算可知對應的A≈18.4607,與模擬斑圖效果一致,因此控制參數λ的變化能影響系統(7)的Turing不穩定性.系統(7)的數值模擬中系數需滿足所有假設條件,在此基礎上,通過使參數在適合范圍內變化,最終選取斑圖效果較好的一組數據作為模擬結果,對滿足假設條件的不同系數,所得的臨界值參數λ也會隨之變化,結論仍成立.
參考文獻
[1]CAI Y L,WANG W M,WANG J F.Dynamics of a Diffusive Predator-Prey Model with Additive Allee Effect[J].Int J Biomath,2012,5(2):1250023-1-1250023-11.
[2] FU S M,ZHANG H S.Effect of Hunting Cooperation on the Dynamic Behavior for a Diffusive Holling Type IlI Predator-Prey Model[J].Commun Nonlinear Sci Numer Simul.2021.99:105807-1-105807-23.
[3]BIE Q Y.WANG Q R.YAO Z A.Cross-Diffusion Induced Instability and Pattern Formation for a Holling Type-I Predator-Prey Model[J].Appl Math Comput,2014,247:1-12.
[4]PENG R,SHI J P.Non-existence of Non-constant Positive Steady States of Two Holling Type-II Predator-Prey Systems:Strong Interaction Case[J].J Differential Equations,2009,247(3):866-886.
[5] SUN GQ,ZHANG G,JIN Z.et al.Predator Cannibalism Can Give Rise to Regular Spatial Pattern in a Predator-1071 Prey System[J].Nonlinear Dynamics,2009,58:75-84.
[6]WANG J F,SHI J F,WEI JJ.Dynamics and Pattern Formation in a Diffusive Predator-Prey System with Strong Allee Effect in Prey[J].J Differential Equations,2011,251(4/5):1276-1304.
[7]HAN R J.DAI B X.Spatiotemporal Dynamics and Hopf Bifurcation in a Delayed Diffusive Intraguild Predation Model with Holling I Functional Response[J].Int J Bifur Chaos Appl Sci Engrg,2016,26(12):1650197-1-1650197-31.
[8]HOLLING C S.Some Characteristics of Simple Types of Predation and Parasitism[J].Can Entomol,1959,91(7):385-398.
[9]HSU S B.On Global Stability of a Predator-Prey System[J].Math Biosci,1978,39(1/2):1-10.
[10]GARVIE M R,TRENCHEA C.Finite Element Approximation of Spatially Extended Predator-Prey Interactions with the Holling Type I Functional Response[J].Numer Math,2007,107(4):641-667.
[11]SAMBATH M.BALACHANDRAN K,SUVINTHRA M.Stability and Hopf Bifurcation of a Diffusive Predator-Prey Model with Hyperbolic Mortality[J].Complexity,2016,21(Suppl 1):34-43.
[12]CHEN SS.WEI J J.YU J Z.Stationary Patterns of a Diffusive Predator-Prey Model with Crowley-Martin Functional Response[J].Nonlinear Anal:Real World Appl,2018,39:33-57.
[13]YANG R Z,ZHANG C R.The Effect of Prey Refuge and Time Delay on a Diffusive Predator-Prey System with Hyperbolic Mortality[J].Complexity,2016,21(Suppl 1):446-459.
[14]RAO F.Spatiotemporal Dynamics in a Reaction-Diffusion Toxic-Phytoplankton-Zooplankton Model[J].J Stat Mech Theory Exp,2013,2013(8):P08014-1-P08014-19.
[15]SONG Y L,ZOU X F.Spatiotem poral Dynamics in a Diffusive Ratio-Dependent Predator-Prey Model near a Hopf-Turing Bifurcation Point[J].Comput Math Appl,2014,67(10):1978-1997.
[16]ABID W,YAFIA R,AZIZ ALAOUI M A,etal.Instability and Pattern Formation in Three-Species Food Chain Model via Holling Type lI Functional Response on a Circular Domain[J].Internat J Bifur Chaos Appl Sci Engrg,2015,25(6):1550092-1-1550092-25.
[17]GARVIE M R.Finite-Difference Schemes for Reaction-Diffusion Equations Modeling Predator-Prey Interactions in MATLAB[J].Bull Math Biol,2007,69(3):931-956.
[18]WANG H N,LIU P.Pattern Dynamics of a Predator-Prey System with Cross-Diffusion,Allee Effect andGeneralized Holling V Functional Response[J].Chaos Solitons Fractals,2023,171:113456-1-113456-16.
[19]MA L,WANG H T,GAO J P.Dynamics of Two-Species Holling Type-II Predator-Prey System with Cross-Diffusion[J].J Differential Equations,2023,365:591-635.
[20]SOUNA F,BELABBAS M,MENACER Y.Complex Pattern Formations Induced by the Presence of Cross-Diffusion in a Generalized Predator-Prey Model Incorporating the Holling Type Functional Response and Generalization of Habitat Complexity Effect[J].Math ComputSimulation,2023,204:597-618.
[21]馬天,汪守宏,非線性演化方程的穩定性與分歧[M].北京:科學出版社,2007:125-301.(MAT,WANG S H.Stability and Divergence of Nonlinear Evolution Equations[M].Beijing:Science Press,2007:125-301.)
[22]MA T,WANG S H.Phase Transition Dynamics[M].2nd ed.Cham:Springer,2019:568-575.
[23]LIU R K,ZHANG D P.Dynamic Transitions for the S-K-T Competition System[J].Discrete Contin Dyn Syst:Ser B,2022,27(9):5343-5365.
(責任編輯:李琦)