# Lotka–Volterra-Simulator für interspezifische Konkurrenz

Löst und visualisiert das Lotka–Volterra-Konkurrenzsystem: dN₁/dt = r₁N₁(1−(N₁+α₁₂N₂)/K₁), dN₂/dt = r₂N₂(1−(N₂+α₂₁N₁)/K₂). RK4-Integration (6000 Schritte) liefert N(t)-Kurven beider Arten und die N₁–N₂-Phasenebene mit Nullwachstums-Isoklinen und Trajektorie. Nach der Isoklinen-Geometrie wird automatisch eines der vier klassischen Ergebnisse bestimmt — stabile Koexistenz (interspezifische Konkurrenz schwächer als intraspezifische in beide Richtungen), Verdrängung der einen oder anderen Art und bistabiler Prioritätseffekt — mit Koexistenzgleichgewicht N₁*=(K₁−α₁₂K₂)/(1−α₁₂α₂₁), N₂*=(K₂−α₂₁K₁)/(1−α₁₂α₂₁), Endbeständen und Aussterbe-Befunden. Randfälle (eine Art startet bei 0) werden unterstützt.

> Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/tools/lotka-volterra-competition

- **Kategorie:** Health

- **Schlagwörter:** lotka volterra, interspezifische konkurrenz, konkurrenzausschluss, populationsdynamik, phasenebene, nullwachstums-isokline, nischenaufteilung, koexistenzgleichgewicht, ökologie-simulator, populationsökologie, konkurrenzmodell, rk4

## Überblick

Der Lotka–Volterra-Simulator integriert das zweidimensionale Konkurrenzsystem dN₁/dt = r₁N₁(1−(N₁+α₁₂N₂)/K₁), dN₂/dt = r₂N₂(1−(N₂+α₂₁N₁)/K₂) mit RK4 (6000 Schritte). Er zeichnet die N(t)-Kurven beider Arten und die N₁–N₂-Phasenebene mit Nullwachstums-Isoklinen und Trajektorie und klassifiziert automatisch eines der vier klassischen Ergebnisse: stabile Koexistenz, Verdrängung einer Art oder bistabiler Prioritätseffekt – inklusive Koexistenzgleichgewicht N₁*=(K₁−α₁₂K₂)/(1−α₁₂α₂₁), N₂*=(K₂−α₂₁K₁)/(1−α₁₂α₂₁), Endbeständen und Aussterbe-Befunden.

## Eingaben

- **Intrinsische Wachstumsrate r₁ (Art 1)** (number): Per-capita growth rate of species 1 with no competition.
- **Intrinsische Wachstumsrate r₂ (Art 2)** (number): Per-capita growth rate of species 2 with no competition.
- **Tragfähigkeit K₁ (Art 1)** (number): Population species 1 reaches alone.
- **Tragfähigkeit K₂ (Art 2)** (number): Population species 2 reaches alone.
- **Konkurrenzkoeffizient α₁₂ (Wirkung von Art 2 auf Art 1)** (number): Competitive impact of one species-2 individual on species 1, in K₁ units. α₁₂ = 1 means individuals are interchangeable.
- **Konkurrenzkoeffizient α₂₁ (Wirkung von Art 1 auf Art 2)** (number): Competitive impact of one species-1 individual on species 2, in K₂ units.
- **Anfangspopulation N₁(0)** (number): Starting population of species 1 (0 allowed to test invasion-free scenarios).
- **Anfangspopulation N₂(0)** (number): Starting population of species 2 (0 allowed).
- **Simulationsdauer (Zeiteinheiten)** (number): How long to integrate — long enough for the system to settle on its attractor (exclusion can be slow near equilibria).

## Wann verwenden

- Wenn Sie prüfen wollen, ob zwei Arten bei gegebenen r, K und α stabil koexistieren oder eine die andere verdrängt.
- Wenn Sie die Lage der Nullwachstums-Isoklinen und die Trajektorie in der Phasenebene visualisieren möchten.
- Wenn Sie Randfälle testen, etwa eine Anfangspopulation von 0, oder den Effekt von α₁₂ und α₂₁ auf das Konkurrenzausschlussprinzip.

## Funktionsweise

- Geben Sie r₁, r₂, K₁, K₂, α₁₂, α₂₁, N₁(0), N₂(0) und die Simulationsdauer tMax ein.
- Das System wird mit RK4 über 6000 Schritte bis tMax integriert; N(t) beider Arten und die Phasenebene mit Isoklinen und Trajektorie entstehen daraus.
- Aus der Isoklinen-Geometrie wird eines der vier klassischen Ergebnisse bestimmt und das Koexistenzgleichgewicht (falls vorhanden) sowie Endbestände und Aussterben ausgewiesen.

## Anwendungsfälle

- Lehre: Isoklinen-Geometrie und Konkurrenzausschlussprinzip an konkreten Zahlen nachvollziehen.
- Nischenaufteilung prüfen: milde α-Werte unter den Schwellen K₁/K₂ und K₂/K₁ führen zur stabilen Koexistenz.
- Invasionstest: eine Art mit N(0) = 0 starten und sehen, ob die andere ihre Tragfähigkeit erreicht.

## Häufig gestellte Fragen

### Welche Parameter brauche ich?

r₁ und r₂ (intrinsische Wachstumsraten), K₁ und K₂ (Tragfähigkeiten), α₁₂ und α₂₁ (Konkurrenzkoeffizienten), N₁(0) und N₂(0) (Anfangspopulationen, 0 ist erlaubt) sowie tMax.

### Was bedeutet α₁₂ = 1?

Ein Individuum von Art 2 wirkt auf Art 1 so stark wie ein eigenes: Die Arten sind in K₁-Einheiten austauschbar. Werte unter bzw. über den Schwellen K₁/K₂ und K₂/K₁ entscheiden über Koexistenz oder Ausschluss.

### Welche vier Ergebnisse werden erkannt?

Stabile Koexistenz (interspezifische Konkurrenz schwächer als intraspezifische in beide Richtungen), Verdrängung von Art 1, Verdrängung von Art 2 und bistabiler Prioritätseffekt.

### Wie wird das Koexistenzgleichgewicht berechnet?

N₁* = (K₁ − α₁₂ K₂) / (1 − α₁₂ α₂₁), N₂* = (K₂ − α₂₁ K₁) / (1 − α₁₂ α₂₁), sofern der Schnittpunkt im positiven Quadranten liegt.

### Warum 6000 RK4-Schritte?

Die feste Schrittzahl liefert glatte N(t)-Kurven und eine klare Trajektorie; tMax sollte lang genug sein, damit das System seinen Attraktor (Koexistenz oder Ausschluss) erreicht.

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