Wolvenverspreiding door Europa, gevangen in een model

Waar wolven zich vestigen hangt af van tal van factoren. Voor zijn profielwerkstuk probeert Sam van Ginhoven het allemaal in een wiskundig model te vatten.

Dat wiskunde en biologie goed samen kunnen gaan, blijkt zonder meer uit het profielwerkstuk van de inmiddels oud-scholier Sam van Ginhoven. ‘Ik heb een wiskundig model gebouwd om de groei en verspreiding van wolven in Europa te voorspellen’, legt hij uit. Het resultaat mag er zijn: Van Ginhoven wint de KNAW Onderwijsprijs, Van Melsenprijs en mocht vorige maand zijn onderzoek presenteren bij de EU Contest for Young Scientists in Riga.

Talentprogramma
Van Ginhoven legt in zijn profielwerkstuk stap voor stap uit hoe zijn model is opgebouwd. ‘Het begint met een introductie in populatiedynamica: stel je hebt honderd wolven en dat groeit jaarlijks met 10 procent, dan krijg je exponentiele groei. Maar de natuur kan dat niet oneindig ondersteunen, dus er zit een bovengrens aan die groei’, aldus Van Ginhoven. Zo volgen er steeds meer factoren, waar Van Ginhoven steeds ingewikkeldere wiskunde voor uit de kast trekt – hij volgde via een talentprogramma van de Radboud Universiteit alvast een paar eerstejaars wiskundevakken. ‘Door het model vervolgens uit te breiden naar een tweedimensionaal domein, kon ik beter bepalen hoe wolvenpopulaties zich in een ruimte verspreiden.’

Moeite
Van Ginhoven programmeert zijn model in Python en gebruikt bestaande data, onder meer over de huidige verspreiding van wolven in Europa, bosdichtheid en sterftekans, om het model te runnen. ‘Daar had mijn computer wel een beetje moeite mee’, glimlacht hij. ‘Omdat ik een discreet model gebruik, moet de computer heel veel berekeningen uitvoeren over bepaalde intervallen. Uiteindelijk heb ik die intervallen wat groter gemaakt, zodat er iets minder rekenkracht nodig was.’ Bosdichtheid en verstedelijking noemt Van Ginhoven als belangrijke invloeden op de verspreiding van wolven. ‘Prooidichtheid lijkt meestal niet zo belangrijk, maar er zijn in Europa wel twee enorme pieken van wilde hoefdieren. Een daarvan is in Nederland, en dat trekt hier wel wolven aan.’ Uiteraard kon Van Ginhoven niet alle factoren meenemen die invloed kunnen uitoefenen op de verspreiding van wolven. ‘Ik heb geprobeerd op zoek te gaan naar grote invloeden. Als het maar een klein beetje invloed heeft wordt je model wel ingewikkelder, maar niet per se sterker. Aanvankelijk wilde ik bijvoorbeeld ook de ligging van snelwegen meenemen, maar dat heb ik uiteindelijk achterwege gelaten.’

Uitzonderingen
De natuur zit vaak vol uitzonderingen en onverwachte elementen. Valt zoiets complex eigenlijk wel in een wiskundig model te vatten? ‘Aan de ene kant is een model natuurlijk nooit de realiteit. Je moet versimpelen en neemt de belangrijkste factoren mee. Tegelijkertijd kun je heel veel modelleren. Voor mijn profielwerkstuk voerde het wat te ver, maar ook iets als de (kleine) kans op een natuurramp kun je wel degelijk meenemen, door stochastische elementen toe te voegen’, stelt Van Ginhoven. Voor de EU Contest for Young Scientists breidde Van Ginhoven zijn model op een ander punt al wel wat verder uit: door territoriale structuren mee te nemen.

Ondertussen is Van Ginhoven begonnen aan een studie wiskunde en computing science. ‘Dat sluit perfect aan op mijn profielwerkstuk. Dat beviel dan ook heel goed. Het is leuk om wiskunde op deze manier echt toe te passen. Dat is ook mijn tip voor andere scholieren: kies een onderwerp dat je echt leuk vindt.’

Stuur je scriptie in

Is jouw masterscriptie, bachelorthesis of profielwerkstuk interessant leesvoer voor je medebiologen? Stuur een mail naar redactie@bionieuws.nl