种群数量调查(标志重捕法)实验二.doc

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1、.9本科学生实验报告学号@@@@@@姓名&&&&&&学院生命科学学院专业、班级11级应用生物教育A班实验课程名称__生态学实验二________指导教师及职称高文荣_____开课时间2012至_2013学年_下_学期填报时间2013年5月22日云南师范大学教务处编印范文..实验名称:种群数量调查(标志重捕法)实验时间:2013/05/23小组合作:是一、实验预习1、实验目的1)、了解标志重捕法(mark-recapturetechniques)的基本原理。2)、初步掌握标志重捕法这项技术。2、实验设备及材料实验器材:样方纸、磁盘、笔、锥形瓶(烧杯)等。实验动物(模拟):红豆和白豆。3、实验原

2、理及实验流程或装置示意图:实验原理:标志重捕: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。林可指数法(Lincoinindexmethod)标志重捕施夸贝尔法(Schnabelmethod)乔利—西贝尔法(Jolly-Sebermethod)假设: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,没有迁人或迁出;③调查期间,没有新的出生或死亡。林可指数法(Lincoinindexmethod)1、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:种群个体总数——N,标志数

3、——M,范文..重捕个体数——n,重捕中标志个体数——m。2、种群总数的95%置信区间为:N±1.96SE3、其中SE为标准误,计算公式为:施夸贝尔法(Schnabelmethod)Ni-在第i次取样时,捕获或取样动物的总数;mi-在第i次取样的捕获动物中,已标志动物的总数;Mi-在第i次取样时,种群中已标志动物总数;Ui-在第i次取样过程中,新标志并释放动物的总数。种群总数的倒数的95%置信区间估计种群总数的95%置信区间,一般要按下式求出1/N的方差S21/N然后按下式求出1/N的标准误(SE1/N)范文..当自由度=a-1=7时,=2.365.3、实验方法步骤及注意事项:实验步骤:林可

4、指数法施夸贝尔法取白豆N粒,随机散布取白豆N粒,随机散布在样方纸内。在样方纸内。随机抽取15个样方随机抽取5个样方计数并移去已确定抽取样计数并移去已确定抽取样方中的个体,加入等数量方中的个体,加入等数量的红豆,认真做好记录的红豆,认真做好记录8次5个样方将红豆和白豆混合后,将红豆和白豆混合后,随机散布随机散布随机抽取15个样方,记录随机抽取15个样方,记录范文..注意事项:1)、实验用豆子均需在样方纸内;2)、计数时,计上不计下,计左不计右;3)、重捕是要做到随机取样。二、实验内容1、实验现象、数据及观察结果豆子总数:400粒。1)、林可指数法:M=69;n=73;m=14;2)、施夸贝尔法

5、:实验记录表捕获数ni捕获动物中已标志数mi各次取样加标志数Ui野外种群中已标志动物总数MiniMiMimiNiMi2Mi2/ni121021000002261252154621114660.038339732461794322825241.2564406347831204682433600.90053782911241448964641281.7306311219141437116926163114.6457261214160416019206656005.5388331716174574229589991088.758总计25363190732238778277308249722.865

6、范文..2、对实验现象、数据及观察结果的分析与讨论:1)、林可指数法:由得:N=(69×73)÷14≈360。标准误(SE):由得SE≈0.215。种群总数的95%置信区间为:N±1.96SE即360±0.421.2)、施夸贝尔法:由得:N=3082497÷8277≈372.1/N的方差(S21/N):由得S21/N≈2.5051/N的标准误(SE1/N):由得:SE1/N≈1.583种群总数的倒数的95%置信区间:即±3.743。3、结论及分析:范文..通过用两种标志重捕法进行种群数量调查,并比较其实验结果,比较了两种方法所得的误差,标准差,标准误,置信区间等指数,林可指数法的实验结果与理

7、论数值相差值比施夸贝尔法的大,施夸贝尔法更接近理论值。所以用施夸贝尔法测定的实验数值更准确。林克指数法采用一次标记一次重捕,而施夸贝尔法采用一次标记多次重捕,故所得的结果更加科学。三、实验总结1)、实验需要遵循随机分布的规律,撒豆子和选取方格时尽可能的随意,又要防止样品撒出样方纸之外,还有在选方格等时要尽量避免实验的人为主观性;2)、方格纸使用时不平整,豆子分布就不是随机的,会引起误差,故撒豆子前要尽量使方格

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