Lincoln指数法、去除取样法估计种群数量大小

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1、基础生态学实验Lincoln指数法、去除取样法估计种群数量大小实验一：Lincoln指数法估计种群数量大小【实验原理】1、标记重捕法通常用于估计在一个有比较明显界限的区域内的动物种群数量大小。具体方法是：在被调查种群的生存环境中，捕获一部分个体，将这些个体进行标志后再放回原来的环境，经过一段时间后进行重捕，根据重捕中标志个体占总捕获数的比例来估计该种群的数量。是种群密度的常用调查方法之一。适用于活动能力强，活动范围较大的动物种群。其原理为标记动物在第二次抽样样品所占的比例与所有标记动物在整个种群中所占的比例相同。2、假设

2、条件：种群总数/最初标记数=取样总数/样本中标记个体数（p/a=n/r）。3、假设条件成立的前提：（1）标记方法不能影响个体的正常活动；（2）标记保留时间不能短于实验时；（3）取样前标记个体的混合要充分；（4）个体间相等的被捕概率；（5）种群是相对封闭的；（6）实验期间没有出生和死亡。【实验步骤】1、每一小组取一个黑布袋，袋中装入白色围棋子；2.每组装入黑色棋子50个,将数值添入表中,并与白棋子混合均匀；3.用80ml烧杯随机取一烧杯棋子，记录其中的总棋子数和黑棋子数.将取出的棋子倒回袋中再次混合．重复此过程5次,并填于

3、下表；4.据表得出5个p值，求平均值p,比较总数估计值p和总数实际值Ｐ；【实验结果】表一:Lincoln指数法实验记录（p/a=n/r；a=50）次数12345678910总数估计值的平均值p总数实际值Ｐ方差n3533343535343230313622023233.62r11768887698p159236283219219212228250172225【实验分析与讨论】我们组重复做了10次试验，总的平均值为220，实际总数为232，方差为33.62。实验得出的理论总数与实际总数吻合度较高，说明标记重捕法在满足假设条件

4、的前提下得出的结论值的参考价值很大。但考虑到实际自然状态下一般不能满足假设条件，故认为此方法在活动范围大，种群数量不稳定的物种中不适用。而本次试验中也有一些需要注意的地方：1、要使黑白棋子充分混合，这样可以使每次取样时每个棋子被取到的概率相等，最后得出的实验结果才较为准确。2、用烧杯取棋子时将烧杯中的棋子抹平再计数；3、此种方法对于迁出迁入、调查时死亡率大的种群不适合；对于没有明显分布区域的也不适合。实验二：去除取样法估计种群数量大小【实验原理】去除取样法又称移动诱捕法，是用相对估计法估计种群的绝对量。假定在调查期间种群

5、内个体没有出生、死亡、迁入和迁出；每次捕捉时，所有动物被捕几率相等。随着连续地捕捉，种群数量逐渐减少，因而花同样的捕捉力量所取得效益、捕获数就逐渐降低。同时随着连续地捕捉，逐次捕捉的数增大。因此将逐次捕捉数(作为y坐标轴)对每天捕捉累计数(作为x坐标轴)作图，就可以得到一条回归线(图1)。回归线与x轴的交点(y=0)表示原种群大小，回归线的斜率代表捕捉的概率。1、回归方程：y＝a＋bx（Excel）根据一元线性回归方程的统计方法，求出a，b，得出回归方程．种群大小的估计值　x＝－a／b；2、假设条件：（1）每次捕捉时动物

6、受捕概率相等；（2）种群是封闭的,即没有迁入和迁出；（3）调查期间种群内没有出生和死亡；【实验步骤】1、每一小组取一个黑布袋，袋中装入白色围棋子。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2、用80ml烧杯随机取一烧杯棋子，记录烧杯中的总棋子数．用黑棋代替取出的白棋再放入布袋中。　　　　　　　　　　　　　　　　3、重复步骤2四次,将记录的棋子数填于表格中。4、通过回归分析的方法计算出种群的数量大小。【实验结果】表二：每次取出棋子的数量与累计取出棋子数量的统计分析（1）抽样次数每次取出棋子数（yi）累计取出棋子数（xi）

7、135022835324634188515105611120得到的线性回归方程直线图如下：根据实验数据得到的回归方程为y=-0.1965x+35.261（R²=0.9947）a=35.261，b=-0.1965；种群大小的估计值为x≈179；表三：每次取出棋子的数量与累计取出棋子数量的统计分析（2）抽样次数每次取出棋子数（yi）累计取出棋子数（xi）1330227333236041883514101610115得到的线性回归直线方程如下：根据实验数据得到的回归方程为y=-0.1956x+33.615（R²=0.9908）

8、a=33.615，b=-0.1956；种群大小的估计值为x≈171；【实验分析与讨论】1、第一个实验组得到的种群大小的估计值为179，与实际值182的吻合度为98.35％，误差在5%以内，所以误差较小，则在实际应用中参考价值较大；2、第一个实验组得到的种群大小的估计值为171，与实际值182的吻合度为93.96％，误