樣方法調(diào)查種群數(shù)量及種群內(nèi)分布型的測(cè)定.ppt

生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)一、樣方法調(diào)查種群數(shù)量及種群內(nèi)分布型的測(cè)定,一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?通過(guò)實(shí)驗(yàn)，熟悉利用樣方法調(diào)查種群數(shù)量的基本原理，掌握該方法技術(shù)要點(diǎn)。 通過(guò)實(shí)驗(yàn)，理解幾種種群內(nèi)分布型研究方法的基本原理，掌握測(cè)定動(dòng)物種群內(nèi)分布型的技術(shù)。,二、實(shí)驗(yàn)原理,樣方法是指在被調(diào)查種群的生存環(huán)境中，隨機(jī)選取若干個(gè)樣方，計(jì)數(shù)每個(gè)樣方內(nèi)的個(gè)體數(shù)，計(jì)算每個(gè)樣方內(nèi)的平均個(gè)體數(shù)，然后將其平均數(shù)推廣，來(lái)估計(jì)種群整體。 樣方的形狀可以是方形的、長(zhǎng)方形的、條帶狀的或圓形的，但樣方必須具有良好的代表性，這可以通過(guò)隨機(jī)取樣來(lái)保證。,用樣方法估計(jì)種群數(shù)量，首先要解決的問(wèn)題是取多少個(gè)樣本比較好。在大多數(shù)情況下，樣本數(shù)可以由經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定。若生物個(gè)體集群分布，各樣方個(gè)體數(shù)離散程度較大，即數(shù)據(jù)的方差（S2）較大，則需抽取的樣方數(shù)較多；反之，若生物個(gè)體均勻分布，各樣方個(gè)體數(shù)離散程度較小，即數(shù)據(jù)的方差（S2）較小，則需抽取的樣方數(shù)較少。若要精確確定，可用以下3種方法： 誤差估計(jì)法 平均值滑動(dòng)法 t值計(jì)算法,誤差估計(jì)法,取樣數(shù)目（N）與估計(jì)誤差的關(guān)系,平均值滑動(dòng)法,滑動(dòng)平均數(shù)或方差對(duì)樣方數(shù)量的相關(guān)曲線,t值計(jì)算法,d為樣本平均數(shù)的允許誤差，可根據(jù)實(shí)驗(yàn)情況，人為確定，如允許誤差在10%以內(nèi)；t可通過(guò)查t值表得到，若樣本數(shù)大于10，差異顯著性水平為5%時(shí)，t值約為2；2為總體方差，是未知的，可用S2代替2。,動(dòng)物種群的內(nèi)分布型主要決定于個(gè)體間的相互作用和棲息環(huán)境的特點(diǎn)。動(dòng)物種群中的個(gè)體，彼此之間可能是相互吸引的，也可能是相互排斥或中性的。若有機(jī)體彼此之間相互吸引就會(huì)引起動(dòng)物集群；相互排斥就會(huì)使個(gè)體相互避開(kāi)，就可能產(chǎn)生均勻的分布；而中性關(guān)系就可能促成隨機(jī)分布。如果資源（如食物、營(yíng)巢地等）是豐富且分布均勻的，動(dòng)物種群就可能會(huì)出現(xiàn)隨機(jī)分布，甚至出現(xiàn)均勻分布；如果資源呈斑塊狀分布，就可能導(dǎo)致動(dòng)物種群集群分布。,種群的內(nèi)分布型的研究屬于靜態(tài)研究，比較適用于植物、定居或不太活動(dòng)的動(dòng)物，也適用于測(cè)量鼠穴、鳥(niǎo)巢等棲息地的空間分布。測(cè)定種群內(nèi)分布型的方法很多，本實(shí)驗(yàn)僅介紹以下三種方法。 方差/平均數(shù)比率法 泊松（Poisson）分布法 負(fù)二項(xiàng)式分布法,種群內(nèi)分布型分析表,三、實(shí)驗(yàn)步驟 (模擬實(shí)驗(yàn)),1. 將木盒內(nèi)100個(gè)小方格編號(hào)：0099。 2. 取黃豆約500粒，隨機(jī)散布在木盒內(nèi)。 3. 利用隨機(jī)數(shù)字表，確定抽取樣方號(hào)。 4. 計(jì)數(shù)已確定抽取樣方中的個(gè)體數(shù)量。 5. 計(jì)算每個(gè)樣方內(nèi)平均個(gè)體數(shù)，然后乘100，即為種群數(shù)量的估計(jì)值。同時(shí)計(jì)算樣本方差。 6. 用空間指數(shù)法確定種群的內(nèi)分布型，且用t檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。,四、作業(yè),1. 根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算種群數(shù)量估計(jì)值；同時(shí)計(jì)數(shù)木盒中全部個(gè)體數(shù)，比較種群數(shù)量估計(jì)值，是否在允許10%以內(nèi)。 2. 根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，用空間指數(shù)法確定種群的內(nèi)分布型，且用t檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。 3. 利用公式法，試計(jì)算若用非放回式抽樣法，你應(yīng)抽取的樣本數(shù)量是多少？,計(jì)算公式：,實(shí)驗(yàn)二、標(biāo)志重捕法和去除取樣法調(diào)查種群數(shù)量,一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?通過(guò)實(shí)驗(yàn)，使學(xué)生了解標(biāo)志重捕法和去除取樣法的基本原理，初步掌握去除取樣法技術(shù)。,二、實(shí)驗(yàn)原理,在調(diào)查地段中，捕獲一部分個(gè)體進(jìn)行標(biāo)志，然后放回，經(jīng)一定時(shí)間后進(jìn)行重捕。根據(jù)重捕中標(biāo)志個(gè)體的比例，估計(jì)該地段中種群個(gè)體的總數(shù)。若將該地段種群個(gè)體總數(shù)記作N，其中標(biāo)志數(shù)為M，重捕個(gè)體數(shù)為n，重捕中標(biāo)志個(gè)體數(shù)為m，假定總數(shù)中標(biāo)志個(gè)體的比例與重捕取樣中標(biāo)志個(gè)體的比例相同，則 N : M = n : m N = M n / m,標(biāo)志重捕的方法 林可指數(shù)法（Lincoln index method）：一次標(biāo)志一次重捕法。 施夸貝爾法（Schnabel method）：多次標(biāo)志一次重捕法。 喬利-西貝爾法（Jolly-Seber method）：多次標(biāo)志多次重捕法。 若一次標(biāo)志重捕可獲得足夠的個(gè)體數(shù)，則采用林可指數(shù)法；若一次標(biāo)志重捕不能獲得足夠的個(gè)體數(shù)，利用林可指數(shù)法，種群數(shù)量的估計(jì)值往往不夠準(zhǔn)確，則可采用施夸貝爾法或喬利-西貝爾法。,林可指數(shù)法計(jì)算公式,N2SE,注意事項(xiàng)：,標(biāo)志個(gè)體在整個(gè)調(diào)查種群中均勻分布，標(biāo)志個(gè)體和未標(biāo)志個(gè)體都有同樣的被捕機(jī)會(huì)。 調(diào)查期間，沒(méi)有遷入或遷出。 調(diào)查期間，沒(méi)有新的出生或死亡。,在一個(gè)封閉的種群里，隨著連續(xù)捕捉，種群數(shù)量逐漸減少，單位努力捕獲量逐漸降低，同時(shí)，逐次捕捉的累積數(shù)就逐漸增大。不難想象，當(dāng)單位努力的捕獲數(shù)為零時(shí)，捕獲累積數(shù)就是種群數(shù)量的估計(jì)值。如果將單位努力下的逐次捕獲數(shù)（作為Y軸）對(duì)捕獲累積數(shù)（作為X軸）作圖，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的直線回歸法，可以得到一條回歸線，將回歸線延長(zhǎng)至與X軸相交，交點(diǎn)處X軸的數(shù)據(jù)就是種群數(shù)量的估計(jì)值。,去除取樣法的假定條件,每次捕捉時(shí)，每只動(dòng)物受捕機(jī)會(huì)相等。 在調(diào)查期間，沒(méi)有出生和死亡、遷入和遷出。,去除取樣法實(shí)驗(yàn)記錄表,去除取樣法計(jì)算公式：,三、實(shí)驗(yàn)步驟,林可指數(shù)法室內(nèi)實(shí)驗(yàn) 1將2000g面粉放在玻璃容器中，加入約500頭赤擬谷盜進(jìn)行培養(yǎng)，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間，使赤擬谷盜在面粉中分布均勻。 2隨機(jī)取出部分面粉（為獲得足夠的蟲(chóng)數(shù)，需取總面粉體積的20%30%），在土壤篩中將蟲(chóng)子篩出。 3用快干漆對(duì)蟲(chóng)子進(jìn)行標(biāo)志。因蟲(chóng)體較小，漆塊應(yīng)盡量小。蟲(chóng)子不停地活動(dòng)，影響標(biāo)志，則可邊用微風(fēng)吹拂，邊進(jìn)行標(biāo)志。 4標(biāo)志漆干燥后，將蟲(chóng)子計(jì)數(shù)后，與面粉一同放回玻璃容器。 5經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，重復(fù)步驟2，進(jìn)行重捕，計(jì)數(shù)重捕蟲(chóng)數(shù)及其中標(biāo)志個(gè)體數(shù)。 6根據(jù)林可指數(shù)法，計(jì)算種群總數(shù)的估計(jì)值和種群總數(shù)的95%置信區(qū)間。,林可指數(shù)法模擬實(shí)驗(yàn) 1將木盒內(nèi)100個(gè)小方格編號(hào)：0099。 2取黃豆約500粒，隨機(jī)散布在木盒內(nèi)。散落在四周的黃豆可重新散布。 3利用隨機(jī)數(shù)字表確定抽取樣方號(hào)（大約1020個(gè)）。 4計(jì)數(shù)并移去已確定抽取樣方中的個(gè)體，加入等數(shù)量的黑豆，認(rèn)真做好記錄。 5將黃豆和黑豆混合，重復(fù)步驟24。 6根據(jù)林可指數(shù)法，計(jì)算種群總數(shù)的估計(jì)值和種群總數(shù)的95%置信區(qū)間。,去除取樣法室內(nèi)實(shí)驗(yàn),1取1000g麩皮放在塑料面盆內(nèi)，麩皮的厚度約6cm；將黃粉蟲(chóng)（約200條）放入盆中。讓黃粉蟲(chóng)在麩皮中充分?jǐn)U散，約30分鐘后進(jìn)行下一步驟。 2用小燒杯從塑料面盆中隨機(jī)取出含有黃粉蟲(chóng)的麩皮，倒入土壤篩中，檢出并計(jì)數(shù)黃粉蟲(chóng)的數(shù)量。共需取麩皮總量的1/51/4。 3將取出的麩皮放回塑料面盆中，使基質(zhì)保持原來(lái)的體積。使塑料面盆中未取出的黃粉蟲(chóng)繼續(xù)擴(kuò)散，2030分鐘后進(jìn)行第二次取樣。 4重復(fù)步驟23，計(jì)數(shù)黃粉蟲(chóng)的數(shù)量。如此重復(fù)46次，則可明顯看出每次捕獲數(shù)量逐次減少。 5按表1整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，繪出回歸線圖，求出塑料面盆中黃粉蟲(chóng)數(shù)量的估計(jì)值。,去除取樣法模擬實(shí)驗(yàn) 1將木盒內(nèi)100個(gè)小方格編號(hào)：0099。 2取黃豆約500粒，隨機(jī)散布在木盒內(nèi)。散落在四周的黃豆可重新散布。 3利用隨機(jī)數(shù)字表，確定抽取樣方號(hào)（大約1020個(gè)）。 4計(jì)數(shù)并移去已確定抽取樣方中的個(gè)體，認(rèn)真做好記錄。 5將余下的黃豆重新散布，重復(fù)步驟24。 6整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，繪出回歸線圖，求出模擬種群的數(shù)量估計(jì)值。,四、作業(yè),1. 根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算模擬種群的數(shù)量估計(jì)值及95%置信區(qū)間。 2. 根據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，繪出回歸線圖，計(jì)算出種群數(shù)量的估計(jì)值。,實(shí)驗(yàn)三、捕食者的功能反應(yīng)測(cè)定（Holling圓盤(pán)試驗(yàn)）,一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?通過(guò)實(shí)驗(yàn)，理解Holling圓盤(pán)實(shí)驗(yàn)的基本原理，學(xué)習(xí)無(wú)脊椎動(dòng)物捕食者功能反應(yīng)的測(cè)定方法，了解被食者種群密度對(duì)捕食者捕食效率的影響，及功能反應(yīng)測(cè)定在生物防治中的指導(dǎo)意義。,二、實(shí)驗(yàn)原理,捕食者對(duì)被食者密度變化的功能反應(yīng)可劃分為3種類型： 第I型為線性型。其特點(diǎn)是隨著被食者密度而增加，功能反應(yīng)曲線呈直線上升，到達(dá)上部平坦部分表示捕食者已經(jīng)飽享。 第型是凸型的,為無(wú)脊椎動(dòng)物型。被食者密度增加的初期，被捕食的數(shù)量上升很快，以后逐漸變慢而到充分飽享不再上升。 第型為S型，即脊椎動(dòng)物型。被食者稀少時(shí)，捕食量很少，隨著被食者密度上升，被捕食的數(shù)量逐漸增加，然后捕食效率逐漸降低，達(dá)到充分飽享，捕食數(shù)量不再上升。,捕食者對(duì)被食者密度變化的功能反應(yīng),功能反應(yīng)型不呈直線上升的主要原因，可能是被食者飽享問(wèn)題。因逐步飽享導(dǎo)致所謂的“處理時(shí)間” 發(fā)生變化。 捕食者的“處理時(shí)間”，包括對(duì)被食者的控制時(shí)間、取食時(shí)間、消化停頓等。在處理獵物時(shí)，尋覓活動(dòng)停止。當(dāng)被食者密度增加，一個(gè)捕食者可能捕獲更多的獵物，從而處理時(shí)間增加，又影響其尋覓、捕食更多的獵物，即尋覓效率降低。,在實(shí)驗(yàn)室里，以蒙眼人為“捕食者”，砂紙圓盤(pán)為“被食者”，模擬捕食者與被食者之間的關(guān)系。最簡(jiǎn)單的關(guān)系表達(dá)式為： Y=aTsx 式中，Y為移去的圓盤(pán)數(shù)，x為圓盤(pán)密度，Ts為可供尋覓的時(shí)間，a為瞬時(shí)發(fā)現(xiàn)率，是一常數(shù)。 設(shè)Tt為總實(shí)驗(yàn)時(shí)間，假如每次實(shí)驗(yàn)的時(shí)間（Tt）是固定的，Ts應(yīng)隨找到的砂紙圓盤(pán)數(shù)而變化，因?yàn)橐迫ド凹垐A盤(pán)所消耗的時(shí)間減少了搜索時(shí)間。若設(shè)移去1個(gè)砂紙圓盤(pán)所花費(fèi)的時(shí)間為b，則 Ts=TtbY Y=a（TtbY）x 經(jīng)整理得： 此即著名的“Holling圓盤(pán)方程”。,“Holling圓盤(pán)方程”也可用如下變形： 令 、 、 、 則上式可變化為：Y=BX+A。其中A、B則可利用回歸方程計(jì)算得出：,“捕食”數(shù)目與圓盤(pán)密度關(guān)系圖,三、實(shí)驗(yàn)步驟,1每2人1組，1人蒙住眼睛充當(dāng)“捕食者”，1人為觀察者記錄實(shí)驗(yàn)時(shí)間。 2“捕食者”蒙住眼睛等待，由觀察者將不同數(shù)量的砂紙圓盤(pán)撒布在1平方米的桌子上。密度由觀察者任選。 3 “捕食者”站在桌前用手指點(diǎn)觸桌面，碰到砂紙圓盤(pán)時(shí)就將圓盤(pán)移去，放在一邊，算作“捕食”了一個(gè)“獵物”。每次實(shí)驗(yàn)為1分鐘，記錄捕食數(shù)量。注意在各次實(shí)驗(yàn)中，要求不同的“捕食者”的“捕食”方法要一致，戒用手掌觸圓盤(pán)。 4變換不同的砂紙圓盤(pán)密度，重復(fù)步驟23。圓盤(pán)的密度分別為每平方米4、9、16、25、36、49、64、81、100、121、144、169、196個(gè)。每組實(shí)驗(yàn)重復(fù)三次以上，求其平均數(shù)，進(jìn)行整理分析，并繪出“捕食”數(shù)目與圓盤(pán)密度之間的關(guān)系圖,四、作業(yè),根據(jù)砂紙圓盤(pán)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算Holling圓盤(pán)方程，并繪出“捕食”數(shù)目與圓盤(pán)密度之間的關(guān)系圖。,實(shí)驗(yàn)四、群落多樣性和相似性的測(cè)定,一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1熟悉并掌握常用物種多樣性指數(shù)如香農(nóng)指數(shù)（Shannonindex）的計(jì)算方法。 2熟悉群落相似性與聚類分析的基本方法，掌握相似性及聚類分析的技術(shù)要點(diǎn) 。,二、實(shí)驗(yàn)原理,物種多樣性是群落生物組成結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)，它不僅可以反映群落組織化水平，而且可以通過(guò)結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)系間接反映群落功能的特征。 生物群落的物種多樣性指數(shù)可分為多樣性指數(shù)、多樣性指數(shù)和多樣性指數(shù)三類。其中，多樣性指數(shù)是反映群落中（群落內(nèi)部）物種豐富度和個(gè)體數(shù)量均勻程度的指標(biāo)；多樣性指數(shù)是反映隨群落內(nèi)環(huán)境異質(zhì)性變化或隨群落間環(huán)境變化而導(dǎo)致的物種豐富度和均勻程度變化的指標(biāo)；多樣性指數(shù)可以用來(lái)在更大的生態(tài)學(xué)尺度上如景觀水平上測(cè)量物種多樣性變化或差異。,多樣性指數(shù),它包含兩方面的含義：群落所含物種的多寡，即物種豐富度；群落中各個(gè)種的相對(duì)密度，即物種均勻度。 Shannon-Wiener多樣性指數(shù) H= -（PilnPi ） 式中Pi = Ni/N Shannon均勻度指數(shù) E= H/ lnS Simpson優(yōu)勢(shì)度指數(shù) D=1-Pi2,相似性分析,群落相似性分析是通過(guò)對(duì)樣地調(diào)查所得原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并根據(jù)處理的結(jié)果判斷兩個(gè)群落之間相似程度。 群落相似程度的指標(biāo)有兩類：一類是相似系數(shù)；另一類是相異性系數(shù)。 表征兩個(gè)群落間相似程度的指標(biāo)雖多，但在數(shù)據(jù)處理上一致：根據(jù)兩群落共有種的數(shù)量數(shù)據(jù)，計(jì)算其相似或相異程度。,Jaccard相似性系數(shù) S=2c/(a+b) 其中S為兩個(gè)群落的相似性系數(shù)，c為兩個(gè)群落共有物種數(shù)，a、b分別為兩個(gè)群落的物種數(shù)。 最低百分比相似性系數(shù) PS=Pimin 式中Pi = Ni/N,聚類分析,群落的聚類分析是根據(jù)各群落（樣方）間的相似關(guān)系，將群落歸納為若干組，使組內(nèi)的群落盡量相似，而組間群落盡量相異，從而在客觀上達(dá)到對(duì)群落分類的目的。 在聚類分析中，一般把一些實(shí)體作為基本單位，如種的頻度、個(gè)體數(shù)量等。 常見(jiàn)的聚類分析方法有組平均法、最短距離法等。這些分類方法只不過(guò)是實(shí)現(xiàn)分類過(guò)程的手段。,土壤動(dòng)物群落的相似性,上三角形為Jaccard相似性系數(shù)；下三角形為百分比相似性系數(shù)。,土壤動(dòng)物群落的聚類分析,三、實(shí)驗(yàn)步驟,1將木盒內(nèi)100個(gè)小方格編號(hào)：0099。 2取各色豆種約500粒，隨機(jī)散布在木盒內(nèi)。散落在四周的黃豆可重新散布。 3利用隨機(jī)數(shù)字表，確定抽取樣方號(hào)（大約1020個(gè)）。 4移去已確定抽取樣方中的個(gè)體，并認(rèn)真計(jì)數(shù)各公豆種數(shù)。 5變換豆種數(shù)及各色豆種個(gè)體數(shù)，重復(fù)步驟24。（注意物種豐富度、相對(duì)多度、及密度對(duì)群落多樣性的影響。） 6. 計(jì)算各群落的多樣性指數(shù)、均勻性指數(shù)、優(yōu)勢(shì)度指數(shù)，計(jì)算各群落間的相似性指數(shù)，根據(jù)最低百分比相似性指數(shù)進(jìn)行聚類分析并繪圖。,建議：,1 6種豆種 各80多個(gè) 共約500 2 6種豆種 有極多或少 共約500 3 4種豆種 各120多個(gè) 共約500 4 4種豆種 有極多或少 共約500 5 6種豆種 各50多個(gè) 共約300 6 6種豆種 各30多個(gè) 共約200,四、作業(yè),計(jì)算各群落的多樣性指數(shù)、均勻性指數(shù)、優(yōu)勢(shì)度指數(shù)； 計(jì)算各群落間的相似性指數(shù)； 根據(jù)最低百分比相似性指數(shù)進(jìn)行聚類分析并繪圖。,實(shí)驗(yàn)五、種間關(guān)聯(lián),一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?通過(guò)實(shí)驗(yàn)，使學(xué)生了解種間關(guān)聯(lián)研究方法的基本原理，初步掌握該技術(shù)要點(diǎn)，理解該方法的應(yīng)用意義。,二、實(shí)驗(yàn)原理,在一個(gè)特定的群落中，有的種經(jīng)常生長(zhǎng)在一起，有的則相互排斥。如果兩個(gè)種一起出現(xiàn)的次數(shù)高于期望值，它們就為正關(guān)聯(lián)，如果它們共同出現(xiàn)的次數(shù)少于期望值，則可認(rèn)為它們?yōu)樨?fù)關(guān)聯(lián)，如果兩個(gè)種一起出現(xiàn)的次數(shù)近似于期望值，它們就為無(wú)關(guān)聯(lián)。,正關(guān)聯(lián)可能是一個(gè)種依賴于另一個(gè)種而存在，或兩者受生物的和非生物的環(huán)境因子制約而生長(zhǎng)在一起。負(fù)關(guān)聯(lián)則是由于空間排擠、競(jìng)爭(zhēng)或他感作用，或不同的生境要求而發(fā)生。 種間關(guān)聯(lián)研究有樣方法和無(wú)樣方法。 種間關(guān)聯(lián)研究在農(nóng)業(yè)、林業(yè)生產(chǎn)上具有重要的應(yīng)用意義。,樣方法,無(wú)樣方法,樣方法,無(wú)樣方法,三、實(shí)驗(yàn)步驟,（一）樣方法 1將木盒內(nèi)100個(gè)小方格編號(hào)：0099。 2取各色豆種各50至150粒不等，分別散布在木盒內(nèi)。散落在四周的黃豆可重新散布。 3利用隨機(jī)數(shù)字表，確定抽取樣方號(hào)（1020個(gè)）。 4移去已確定抽取樣方中的個(gè)體，并認(rèn)真計(jì)數(shù)每個(gè)樣方中各色豆種的有無(wú)。 5重復(fù)步驟24，共5次。總共取樣50100個(gè)。 6. 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，并對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，確定各物種兩兩之間的關(guān)聯(lián)性。,（二）無(wú)樣方法 1取各色豆種各50至150粒不等，分別散布在木盒內(nèi)。散落在四周的黃豆可重新散布。 2任選1種為基礎(chǔ)種，隨機(jī)選該種3050個(gè)個(gè)體，分別測(cè)量每個(gè)個(gè)體周圍各物種的距離，并認(rèn)真記錄在表格中。 3重復(fù)步驟2，直至每個(gè)物種均為1次基礎(chǔ)種。 4計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，并對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，確定各物種兩兩之間的關(guān)聯(lián)性。,四、作業(yè),根據(jù)樣方法和無(wú)樣方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，并對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，確定各物種兩兩之間的關(guān)聯(lián)性。,實(shí)驗(yàn)六、生態(tài)瓶的設(shè)計(jì)與制作,一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1學(xué)會(huì)設(shè)計(jì)和制作生態(tài)瓶。 2觀察生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。,二、實(shí)驗(yàn)原理,從營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)上講，生態(tài)系統(tǒng)由四大成分組成：非生物環(huán)境 包括參加物質(zhì)循環(huán)的無(wú)機(jī)元素和化合物，聯(lián)結(jié)生物和非生物成分的有機(jī)物，及氣候或其他物理?xiàng)l件；生產(chǎn)者 能利用簡(jiǎn)單的無(wú)機(jī)物制造食物的自養(yǎng)型生物；消費(fèi)者 不能利用無(wú)機(jī)物