Biologia — Ecologia Dissertativa

A tabela fornece o número de células de levedura em uma cultura nova de laboratório. (a) Marque os dados e use o gráfico para estimar a capacidade de suporte para a população de levedura. (b) Use os dados para estimar a taxa de crescimento inicial relativa. (c) Encontre um modelo exponencial e um modelo logístico para esses dados. (d) Compare os valores previstos com os valores observados, na tabela e nos gráficos. Compare como seus modelos se ajustam aos dados. (e) Utilize seu modelo logístico para estimar o número de células de levedura depois de 7 horas.

A tabela fornece o número de células de levedura em uma cultura nova de laboratório. (a) Marque os dados e use o gráfico para estimar a capacidade de suporte para a população de levedura. (b) Use os dados para estimar a taxa de crescimento inicial relativa. (c) Encontre um modelo exponencial e um modelo logístico para esses dados. (d) Compare os valores previstos com os valores observados, na tabela e nos gráficos. Compare como seus modelos se ajustam aos dados. (e) Utilize seu modelo logístico para estimar o número de células de levedura depois de 7 horas.

Resolução completa

Explicação passo a passo

Resumo da resposta

Resumo da Resposta

A questão exige a aplicação de modelagem matemática para descrever o crescimento populacional de leveduras, utilizando funções exponenciais e logísticas. A resolução envolve estimar a capacidade de suporte (K) a partir da estabilização dos dados e calcular a taxa de crescimento intrínseca (r) nos estágios iniciais para construir as equações preditivas.

Análise Detalhada

Esta é uma questão de Cálculo/Diferenciais focada em crescimento populacional. Abaixo, detalho o passo a passo para resolver cada item solicitado no enunciado.

1. Estimativa da Capacidade de Suporte (Item a)

A capacidade de suporte (K) representa o limite máximo que o ambiente pode sustentar. Observando a tabela:

  • Os valores crescem rapidamente até cerca de 10 horas.
  • Após isso, o aumento diminui significativamente (de 509 para 597, depois 640, 664, 672).
  • O valor parece tender assintoticamente para um número ligeiramente superior a 672.
  • Estimativa: K \approx 680 células (ou 700, dependendo da precisão visual do gráfico).

2. Estimativa da Taxa de Crescimento Inicial (Item b)

No início, o crescimento é aproximadamente exponencial. Utilizamos a fórmula N(t) = N_0 e^{rt}.

  • Dados iniciais: N_0 = 18 (em t=0) e N(2) = 39 (em t=2).
  • Cálculo:
    39 = 18 e^{r(2)} \Rightarrow \frac{39}{18} = e^{2r}
    \ln(2,166) = 2r \Rightarrow 0,773 = 2r \Rightarrow r \approx 0,386
  • Taxa estimada: r \approx 0,38 por hora.

3. Construção dos Modelos (Item c)

Com os parâmetros estimados (N_0=18, r=0,38, K=680), definimos as equações:

Modelo Exponencial:
Descreve o crescimento sem limites.
N(t) = 18 e^{0,38t}

Modelo Logístico:
Descreve o crescimento limitado pela capacidade de suporte.
N(t) = \frac{K}{1 + A e^{-rt}}, \text{ onde } A = \frac{K - N_0}{N_0}
Calculando A:
A = \frac{680 - 18}{18} \approx 36,78
Substituindo na equação:
N(t) = \frac{680}{1 + 36,78 e^{-0,38t}}

4. Comparação dos Modelos (Item d)

  • Exponencial: Ajusta bem os primeiros dados (t=0 a t=6), mas falha drasticamente após t=10, pois prevê números infinitos enquanto a população real estagna.
  • Logístico: Ajusta-se muito melhor aos dados totais, capturando tanto a fase inicial de aceleração quanto a fase final de desaceleração (estabilização).

5. Estimativa para 7 Horas (Item e)

Utilizamos o modelo logístico ajustado para prever N(7).
N(7) = \frac{680}{1 + 36,78 e^{-0,38 \times 7}}
N(7) = \frac{680}{1 + 36,78 e^{-2,66}}
Sabendo que e^{-2,66} \approx 0,0698:
N(7) = \frac{680}{1 + 36,78(0,0698)} \approx \frac{680}{1 + 2,57} \approx \frac{680}{3,57} \approx 190,5

  • Resultado estimado: Cerca de 191 células.
    (Nota: O valor observado na tabela mais próximo é 171 em t=6 e 336 em t=8. O valor 191 está coerente com a curva logística antes do ponto de inflexão).

Conclusão

A modelagem logística é superior neste caso porque incorpora o conceito biológico de limitação de recursos, representado pela capacidade de suporte K. Enquanto o modelo exponencial é útil apenas para fases iniciais curtas, o modelo logístico fornece previsões precisas ao longo de todo o ciclo de vida da cultura observada.

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