样方法调查种群数量及种群内分布型的测定

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1、生态学实验实验一、样方法调查种群数量及种群内分布型的测定一、实验目的通过实验，熟悉利用样方法调查种群数量的基本原理，掌握该方法技术要点。通过实验，理解几种种群内分布型研究方法的基本原理，掌握测定动物种群内分布型的技术。二、实验原理样方法是指在被调查种群的生存环境中，随机选取若干个样方，计数每个样方内的个体数，计算每个样方内的平均个体数，然后将其平均数推广，来估计种群整体。样方的形状可以是方形的、长方形的、条带状的或圆形的，但样方必须具有良好的代表性，这可以通过随机取样来保证。用样方法估计种群数量，首先要解

2、决的问题是取多少个样本比较好。在大多数情况下，样本数可以由经验来决定。若生物个体集群分布，各样方个体数离散程度较大，即数据的方差（S2）较大，则需抽取的样方数较多；反之，若生物个体均匀分布，各样方个体数离散程度较小，即数据的方差（S2）较小，则需抽取的样方数较少。若要精确确定，可用以下3种方法：误差估计法平均值滑动法t值计算法误差估计法取样数目（N）与估计误差的关系平均值滑动法滑动平均数或方差对样方数量的相关曲线t值计算法d为样本平均数的允许误差，可根据实验情况，人为确定，如允许误差在10%以内；t可通过

3、查t值表得到，若样本数大于10，差异显著性水平为5%时，t值约为2；σ2为总体方差，是未知的，可用S2代替σ2。动物种群的内分布型主要决定于个体间的相互作用和栖息环境的特点。动物种群中的个体，彼此之间可能是相互吸引的，也可能是相互排斥或中性的。若有机体彼此之间相互吸引就会引起动物集群；相互排斥就会使个体相互避开，就可能产生均匀的分布；而中性关系就可能促成随机分布。如果资源（如食物、营巢地等）是丰富且分布均匀的，动物种群就可能会出现随机分布，甚至出现均匀分布；如果资源呈斑块状分布，就可能导致动物种群集群分布

4、。种群的内分布型的研究属于静态研究，比较适用于植物、定居或不太活动的动物，也适用于测量鼠穴、鸟巢等栖息地的空间分布。测定种群内分布型的方法很多，本实验仅介绍以下三种方法。方差/平均数比率法泊松（Poisson）分布法负二项式分布法种群内分布型分析表每个样方生物个数（x）样方数（f）fxfx2012345678910总计N=∑f=∑fx=∑fx2=三、实验步骤(模拟实验)1.将木盒内100个小方格编号：00~99。2.取黄豆约500粒，随机散布在木盒内。3.利用随机数字表，确定抽取样方号。4.计数已确定抽取

5、样方中的个体数量。5.计算每个样方内平均个体数，然后乘100，即为种群数量的估计值。同时计算样本方差。6.用空间指数法确定种群的内分布型，且用t检验进行显著性检验。四、作业1.根据实验结果，计算种群数量估计值；同时计数木盒中全部个体数，比较种群数量估计值，是否在允许10%以内。2.根据实验结果，用空间指数法确定种群的内分布型，且用t检验进行显著性检验。3.利用公式法，试计算若用非放回式抽样法，你应抽取的样本数量是多少？计算公式：实验二、标志重捕法和去除取样法调查种群数量一、实验目的通过实验，使学生了解标志

6、重捕法和去除取样法的基本原理，初步掌握去除取样法技术。二、实验原理在调查地段中，捕获一部分个体进行标志，然后放回，经一定时间后进行重捕。根据重捕中标志个体的比例，估计该地段中种群个体的总数。若将该地段种群个体总数记作N，其中标志数为M，重捕个体数为n，重捕中标志个体数为m，假定总数中标志个体的比例与重捕取样中标志个体的比例相同，则N:M=n:mN=Mn/m标志重捕的方法林可指数法（Lincolnindexmethod）：一次标志一次重捕法。施夸贝尔法（Schnabelmethod）：多次标志一次重捕法。乔

7、利-西贝尔法（Jolly-Sebermethod）：多次标志多次重捕法。若一次标志重捕可获得足够的个体数，则采用林可指数法；若一次标志重捕不能获得足够的个体数，利用林可指数法，种群数量的估计值往往不够准确，则可采用施夸贝尔法或乔利-西贝尔法。林可指数法计算公式N±2SE注意事项：①标志个体在整个调查种群中均匀分布，标志个体和未标志个体都有同样的被捕机会。②调查期间，没有迁入或迁出。③调查期间，没有新的出生或死亡。在一个封闭的种群里，随着连续捕捉，种群数量逐渐减少，单位努力捕获量逐渐降低，同时，逐次捕捉的累

8、积数就逐渐增大。不难想象，当单位努力的捕获数为零时，捕获累积数就是种群数量的估计值。如果将单位努力下的逐次捕获数（作为Y轴）对捕获累积数（作为X轴）作图，利用统计学的直线回归法，可以得到一条回归线，将回归线延长至与X轴相交，交点处X轴的数据就是种群数量的估计值。去除取样法的假定条件①每次捕捉时，每只动物受捕机会相等。②在调查期间，没有出生和死亡、迁入和迁出。去除取样法实验记录表取样次数每次捕获数（Y）累积捕获数（X）X2XY1