리비히의 최솟값의 법칙

흔히 단순히 리비히의 법칙 또는 최소의 법칙이라고도 불리는 리비히의 최소의 법칙은 농업과학에서 칼 스프렌겔(Carl Sprengel, 1840)에 의해 개발되었고, 후에 Justus von Liebig에 의해 대중화된 원리입니다. 사용 가능한 총 자원이 아니라 부족한 자원(한계 요인)에 의해 성장이 결정된다고 명시하고 있습니다. 이 법칙은 햇빛이나 미네랄 영양소와 같은 요인에 대한 생물학적 개체군과 생태계 모델에도 적용되었습니다.

적용들

이것은 원래 식물이나 작물의 성장에 적용된 것인데, 풍부한 영양소의 양을 늘린다고 해서 식물의 성장이 증가하지 않는 것으로 나타났습니다. 제한된 영양소의 양을 증가시킴으로써("필요"와 관련하여 가장 부족한 것) 식물이나 작물의 성장이 개선되었습니다. 이 원리는 "토양에서 가장 풍부한 영양소의 가용성은 토양에서 가장 덜 풍부한 영양소의 가용성만큼만 좋다"는 아포리즘으로 요약될 수 있습니다. 또는 거친 아날로그 "체인은 가장 약한 링크만큼만 강합니다." 작물 수확량에 대한 제한 요인의 진단은 일반적인 연구이지만 이 접근 방식은 비판을 받았습니다.^[1]

과학적 응용

Liebig의 법칙은 생물학적 개체군으로 확장되었습니다(생태계 모델링에서 일반적으로 사용됩니다). 예를 들어, 식물과 같은 유기체의 성장은 햇빛 또는 미네랄 영양소(예: 질산염 또는 인산염)와 같은 여러 가지 다른 요인에 의존할 수 있습니다. 이러한 것들의 가용성은 다양할 수 있기 때문에 어느 때든 하나가 다른 것들보다 더 제한적입니다. 리비히의 법칙은 성장은 가장 제한적인 요소가 허용하는 속도에서만 일어난다는 것입니다.^[2]

예를 들어, 아래 식에서 $모집단{\displaystyle }$ O$${\$displaystyle$ O$}$의 증가는 $인자{\displaystyle }$ I$${\$displaystyle$ I$\},$ $N{\displaystyle }${\$displaystyle$ N$}$ 및$$ $P{\displaystyle }${\$displaystyle$ P$}$에 의한 제한을 나타내는 최소 세 개의 Michaelis-Menten 항의 함수입니다$.$

${\displaystyle {\frac {dO}{dt}}=O\left(\min \left ({\frac {\mu_{I}I}{k_{I}+I}},{\frac {\mu _{N}N}{k_{N}+N}},{\frac {\mu _{P}P}{k_{P}+P}}\right)-m\right)}$

여기서 O는 바이오매스 농도 또는 개체군 밀도입니다. μI,μN,μP는 각각 I,N,P로 표시되는 세 가지 다른 제한 영양소의 농도에 대한 비성장률입니다. kI,kN,kP는 각각 세 가지 영양소 I,N,P에 대한 반포화 상수입니다. 이 상수는 성장 속도가 최대치의 절반인 영양소의 농도를 나타냅니다. I,N,P는 세 가지 영양소/인자의 농도입니다. m은 사망률 또는 붕괴 상수입니다.

방정식의 사용은 정상 상태 파리버스 조건이 있고 요인 상호 작용이 엄격하게 통제되는 상황으로 제한됩니다.

단백질영양

인간의 영양학에서, 윌리엄 커밍 로즈는 필수 아미노산을 결정하기 위해 최소의 법칙을 사용했습니다. 1931년에 그는 "고도로 정제된 아미노산의 혼합물을 이용한 실험"이라는 연구 결과를 발표했습니다.^[3] 필수 아미노산에 대한 지식은 채식주의자들이 다양한 채소 공급원의 단백질 결합을 통해 단백질 영양을 향상시킬 수 있게 해주었습니다. 한 실무자는 Nevin S였습니다. 인도와 과테말라에서 단백질 결핍과 싸우는 스크림쇼. 프란시스 무어 라페는 1971년 곡물, 콩과 식물, 유제품을 이용한 단백질 결합을 대중화한 '작은 행성을 위한 식단'을 발표했습니다.

최솟값의 법칙은 1947년 서던캘리포니아 대학교에서 시험되었습니다.^[4] "단백질 분자의 형성은 조직의 조정된 기능이며, 형성에 참여하는 모든 아미노산이 동시에 존재해야만 이루어질 수 있습니다." "불완전한" 아미노산 혼합물은 체내에 저장되는 것이 아니라 비가역적으로 더 대사된다는 결론도 내렸습니다." 로버트 브루스 메리필드(Robert Bruce Merrifield)는 이 실험을 위한 실험실 조수였습니다. 그는 1993년 자서전을 썼을 때 다음과 같은 발견을 했습니다.

우리는 필수 아미노산 하나가 식단에서 빠졌을 때 순 성장이 일어나지 않았으며, 부족한 식단과 함께 주요 공급 후 몇 시간 후에 아미노산을 먹였을 때도 발생하지 않았음을 보여주었습니다.^[5]

기타 응용프로그램

최근 Liebig의 법칙은 자연 자원 관리에서 자연 자원 투입에 의존하는 시장의 성장이 가장 제한된 투입에 의해 제한된다고 가정하는 응용 프로그램을 찾기 시작했습니다. 지구의 유한한 특성으로 인해 성장에 의존하는 천연 자본은 공급에 제한이 있기 때문에 리비히의 법칙은 과학자와 천연 자원 관리자들이 자원 소비에 대한 다세대적 접근을 허용하기 위해 필수 자원의 부족을 계산하도록 장려합니다.

신고전학파 경제이론은 대체가능성과 기술혁신의 법칙을 적용하여 자원 부족 문제를 반박하고자 했습니다. 대체성 "법칙"은 하나의 자원이 고갈되고 잉여 부족으로 인해 가격이 상승함에 따라 수요를 충족시키기 위해 대체 자원을 기반으로 한 새로운 시장이 특정 가격으로 나타난다는 것입니다. 기술 혁신은 인간이 기술을 사용하여 자원을 불완전하게 대체할 수 있는 상황의 공백을 메울 수 있음을 의미합니다.

시장 기반 이론은 적절한 가격에 달려 있습니다. 깨끗한 공기와 물과 같은 자원이 설명되지 않는 곳에서는 "시장 실패"가 발생할 것입니다. 이러한 실패는 피고비안 세금과 탄소세와 같은 보조금으로 해결될 수 있습니다. 대체 가능성의 법칙은 유용한 경험 법칙이지만 일부 자원은 대체 가능성이 없을 정도로 근본적일 수 있습니다. 예를 들어, 아이작 아시모프는 "우리는 석탄을 원자력으로 대체할 수 있을지도 모르지만… 인을 대체할 수도 대체할 수도 없고 대체할 수도 없다"^[6]고 언급했습니다.

인과 같은 대체물이 존재하지 않는 경우 재활용이 필요합니다. 이를 위해서는 부분적으로는 자원의 효율적인 시장 할당을 허용하기 위해, 부분적으로는 과도한 시간 할인과 같은 다른 시장 실패를 해결하기 위해 피고비안 세금을 만들기 위해 신중한 장기 계획과 정부 개입이 필요할 수 있습니다.

Liebig's barrel

도베넥스는^[7] 리비히의 법칙을 설명하기 위해 종종 "리빅의 배럴"이라고 불리는 배럴의 이미지를 사용했습니다. 길이가 일정하지 않은 보따리가 달린 통의 용량이 최단 보따리에 의해 제한되는 것처럼 식물의 성장은 최단 공급 영양에 의해 제한됩니다.

시스템이 최소의 법칙을 만족하면 적응 리소스가 제한 보상을 위해 할당되기 때문에 적응은 다양한 요인의 부하를 균등화합니다.^[8] 적응 시스템은 Liebig의 배럴의 협동자 역할을 하며 배럴 용량을 향상시키기 위해 최단 계단을 연장합니다. 실제로 잘 적응된 시스템에서는 가능한 한 제한 요소를 보상해야 합니다. 이 관찰은 자원 경쟁과 체력 극대화의 개념을 따릅니다.^[9]

최소 역설의 법칙으로 인해 인공 시스템에서 최소의 법칙을 관찰하면 자연 조건에서 적응은 다른 요인의 부하를 균등화하고 최소의 법칙 위반을 예상할 수 있습니다. 반대로, 인공 시스템이 최소의 법칙을 크게 위반하는 것을 보여준다면, 우리는 자연 조건에서의 적응이 이러한 위반을 보상할 것이라고 기대할 수 있습니다. 제한된 시스템에서 생명은 이전에 있었던 것의 진화에 따라 조정될 것입니다.^[8]

생명공학

가장 제한적인 자원에 대한 생물학적 의존성을 변경하기 위해 유전자 변형을 사용함으로써 종의 생물학적 특성을 변경할 수 있는 식물 유전학의 한 예입니다. 따라서 생명공학적 혁신은 새로운 제한 요소가 확립될 때까지 종의 성장 한계를 점진적으로 연장할 수 있으며, 이는 이후 기술 혁신을 통해 도전받을 수 있습니다.

이론적으로 알 수 없는 생산성 한계를 향해 증가할 수 있는 수에는 제한이 없습니다.^[10] 이것은 고도화될 증가분이 너무 작아서 경제적으로 정당화될 수 없거나 기술이 취약하지 않은 자연 장벽과 만나는 지점일 것입니다. 생명 공학 자체가 천연 자본의 외부 원천에 전적으로 의존한다는 점을 추가할 가치가 있을 수 있습니다.

참고 항목

참고문헌