生态学实验讲授课件(奥赛辅导).ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,生态学实验指导,辽宁师范大学,生命科学学院,20,11,年,4,月,（奥赛辅导用）,动物数量调查的常用方法,（一）绝对密度调查,1.,总数量调查,2.,取样调查,样方法,标志重捕法,去除取样法,（二）相对密度调查,1.,捕捉,2.,粪堆计数,3.,鸣叫计数,4.,毛皮收购记录,5.,单位渔捞努力的生物量,6.,计数动物活动痕迹,实验一,Lincoln,指数法估计种群数量,Lincoln,指数法为标记重捕法之一种。,Lincoln,指数法的具体方法是：在一定区域内捕捉一定数量的动物个体（注意：一定要活捕，且不使其受伤），做标记后放回。,过一段时间后重捕。,根据重捕总数中带有标记个体的数量，来估计种群总数。,Lincoln,指数法必须满足以下假设：,标记不影响个体的正常活动,被标记个体在自然种群中充分混合,种群是封闭的，即无迁入迁出,实验期间无出生、无死亡,Lincoln,指数法的基本计算公式：,p,a,n,r,=,式中：,p,-,种群总数,a,-,标记数,n,-,重捕总数,r,-,重捕总数中标记个体数,实验目的,：,、通过,Lincoln,指数法估计种群数量，使学生掌握标记重捕法,、理解,Lincoln,指数法在统计种群数量中的重要作用。,实验器材,：,黑色和白色围棋子各300枚（代替实验动物），标记笔，50,mL,的烧杯，黑色布袋，托盘等。,方法与步骤,：,、每3人一小组，每小组取一个黑布袋，每袋装入由实验教师发的白色围棋子若干（一般250个左右），但每组装棋子数不等。,、每组再分别装入黑棋子50个左右（相当与标记动物），并将具体数目填入表,1-1,中的,a,栏。,、将黑色棋子与布袋中原有的白棋子混合均匀。,、用50,mL,烧杯随机取1烧杯棋子，将烧杯中的总棋子数和黑棋子记入表,1-1,中的,n,和,r,中。,、将步骤、,、重复进行4次。,、计算,p,值，记入表,1-1,中。,、对计算出的5个,p,值，求其平均数，记入表,1-1,中。,、数出实际的,P,值（布袋中黑白棋子之和），记入表,1-1,中。,p,=（,a,n,）,r,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,48,r,p,表,1-1 Lincoln,指数法实验记录,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,30,48,r,7,p,表,1-1 Lincoln,指数法实验记录,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,30,48,r,7,p,206,表,1-1 Lincoln,指数法实验记录,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,30,31,30,32,32,48,r,7,5,5,6,5,p,206,298,288,256,307,表,1-1 Lincoln,指数法实验记录,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,30,31,30,32,32,48,271,r,7,5,5,6,5,p,206,298,288,256,307,表,1-1 Lincoln,指数法实验记录,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,30,31,30,32,32,48,271,298,r,7,5,5,6,5,p,206,298,288,256,307,表,1-1 Lincoln,指数法实验记录,次数,1,2,3,4,5,a,总数估算值的平均值,p,总数实际值,P,n,30,3,2,30,32,32,51,r,7,5,6,7,5,p,Lincoln,指数法实验记录,完成下表：,实验二,去除取样法估计种群数量,运用去除取样法进行种群数量估计时，必须满足以下条件：,调查期间无出生、无死亡,调查期间无迁入、无迁出,每次捕捉时，所有动物被捕概率相等,实验原理：,如果以同样的捕捉力量对一个种群连续地捕捉，那么累计捕获数会逐渐增加，而每次捕获数会逐渐减少。,因此将每次捕捉数对累积捕获数作图，就可以得到一条回归直线。,x,y,第,i,次捕获数,累计捕获数,所以我们可以通过回归分析的方法，最终求出种群的数量。,回归方程：,=,a,b x,根据最小二乘法，,a,和,b,可由下式求得：,a,=,y,-,bx,b,=,（,x,i,-,x,）（,y,i,-,y,）,（,x,i,-,x,）,2,实验目的,：,、通过用去除取样法估计种群数量，使学生深刻理解去除取样法的基本原理，掌握去除取样法估计种群数量的技术。,、了解运用去除取样法进行中群数量估计时，必须满足什么条件才能使估计比较准确。,实验器材,：,黑色和白色围棋子若干（代替实验动物），50,mL,的烧杯，黑色布袋，托盘，计算器等。,方法与步骤,：,、每3人一小组，每小组取一个黑布袋，每袋装入由实验教师发的白色围棋子若干（一般250个左右），但每组装棋子数不等。,、用50,mL,烧杯随机取1烧杯棋子，将烧杯中的棋子总数记入表,2-1,中。,随着捕捉次数的增加，因为种群数量会随之减少，所以每次捕捉努力的捕获数也会随之减少。为了保证所估计的种群数量准确，在每次取样后，可以用黑色棋子代替被取出的白色棋子再放入布袋中。而在计数时，只计白子而不计黑子。,、将步骤重复进行4次。,、用最小二乘法计算种群数量。,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,2,3,4,5,合计,平均,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计计算表,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,2,25,3,19,4,14,5,10,合计,平均,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计计算表,最小二乘法计算公式：,x,=,b,a,b,=,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,（,x,i,x,）,2,a,=,y,b x,=,a,b x,当,=0,时,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,2,25,3,19,4,14,5,10,合计,95,平均,19,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计分析,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,27,2,25,52,3,19,71,4,14,85,5,10,95,合计,95,330,平均,19,66,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计分析,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,27,8,2,25,52,6,3,19,71,0,4,14,85,-5,5,10,95,-9,合计,95,330,平均,19,66,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计分析,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,27,8,-39,2,25,52,6,-14,3,19,71,0,5,4,14,85,-5,19,5,10,95,-9,29,合计,95,330,平均,19,66,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计分析,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,27,8,-39,1521,2,25,52,6,-14,196,3,19,71,0,5,25,4,14,85,-5,19,361,5,10,95,-9,29,841,合计,95,330,2944,平均,19,66,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计分析,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,27,27,8,-39,1521,-312,2,25,52,6,-14,196,-84,3,19,71,0,5,25,0,4,14,85,-5,19,361,-95,5,10,95,-9,29,841,-261,合计,95,330,2944,-752,平均,19,66,表,2-1,每次取出棋子的数量与累积取出棋子的数量的统计分析,计算：,x,=,a,b,a,=,y,b x,=19,-0.255,66=35.83,=-0.255,=35.83-0.255=140.5141,b,=,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,（,x,i,x,）,2,-752,2944,=,抽样次数,每次取出棋子数（,y,i,）,累积取出棋子数（,x,i,）,y,i,y,x,i,x,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,55,2,24,3,13,4,7,合计,平均,完成下表并计算,x,值：,实验三,植物种群密度和分布型的野外观察,最常用而简便的检验生物的空间分布型的指标是方差和平均数的比值，即,S,2,m,。,实验原理,：,S,2,m=0,，则为均匀分布,S,2,m=1,，则为随机分布,S,2,m,1,，则为集群分布,Clark-Evans,最近距离法通过测量随机选取的生物个体与其周围距离最近的个体之间的距离，来描述该种生物的空间分布型。,均匀分布的种群，其最近邻的平均距离会比较大，集群分布的种群该距离较小，而随机分布的种群介于两者之间。,这种方法的缺点是：只适用于样方法，而不适用于样线法。本实验介绍另一种检验空间内分布型的方法，即,Clark-Evans,最近距离法。,Clark-Evans,最近距离法通过测量随机选取的生物个体与其周围距离最近的个体之间的距离，来描述该种生物的空间分布型。,均匀分布的种群，其最近邻的平均距离会比较大，集群分布的种群该距离较小，而随机分布的种群介于两者之间。,本实验介绍另一种检验空间内分布型的方法，即,Clark-Evans,最近距离法。,实验目的,：,、通过实验操作，掌握种群野外调查和采样的基本方法。,、学会利用样方法估测种群密度和,Clark-Evans,最近距离法估测种群的分布型。,实验器材,：,GPS,定位仪，记录用表格，每组两套随机数字表（1100），笔，小旗，长绳，卷尺等。,、选一片树林（最好是自然林），确定所观测林地的范围。用,GPS,定位仪确定样地的地理位置。,、在样地一边用长绳划出一条100,m,的,基线,，在线上每隔10,m,处插上标号小旗。,方法与步骤,：,0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100,、从第一套随机数字表中抽取一个数字，代表在基线上从0到某点的长度（假设为,35,）。,0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100,70 60 50 40 30 20 10,再从第二套随机数字表中抽取一个数字，代表垂直于基线伸向样地内的一条线的长度（假设为,46,）。,0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100,70 60 50 40 30 20 10,以由这两个随机数字所确定的坐标点为中心点，用绳圈出一块14,m7m,的样方，使样方的长轴与基线平行。,0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100,70 60 50 40 30 20 10,记数该样方内所调查树木的棵数，以树干至少有一部分在样方内为准。,、重复以上操作若干次。将各组的记数结果综合在一起，求该样地树木的平均密度。,、利用上述随机数字确定坐标法随机抽取树木个体，用卷尺测量该树木到距其最近的另外一棵树木之间的距离（,r,），,至少重复该操作30次，作好记录。,、将各组数字记录综合到一起，计算平均最近距离。公式如下：,R,0,=,r,i,n,式中：,r,i,-,最近邻距离,n,-,观测次数,结果与分析,、各组分别计算植物密度数据，比较实验结果，再将各组结果合在一起计算实验结果。分析采样次数对结果有何影响。,、在应用,Clark-Evans,最近距离法判断树木分布型的实验中，首先依据所求得的树木平均密度，计算,随机分布,状态下树木,预期,最近邻距离：,R,E,=,1,2,d,式中的,d,为每平方米树木的数量。,然后计算,Clark-Evans,分布指数,R,：,R,=,R,0,R,E,如果,R,=1，,则为随机分布,如果,R,1，,则为集群分布,如果,R,1，,则为均匀分布,统计检验采用如下公式：,式中：,s,-,预期平均距离的标准偏差,s=,0.261,n,d,n,-,样本数,d,-,树木密度,z,=,R,0,-,R,E,s,如果,z,1.96,，则预期值与观测值之间无显著差异，为随机分布；如果,z,1.96,，则预期值与观测值之间有显著差异，根据,R,值的大小，确定其为均匀分布，还是集群分布。,实验四,生命表的编制,实验目的,：,、通过实验操作，掌握生命表的编制方法。,、学会分析生命表。,实验器材,：,色子、烧杯、记录纸、绘图纸、笔等。,方法与步骤,：,、以,色子,数量代表所观察的一组动物的同生群，给每个实验组发30只色子,，一个烧杯,。,、每只色子代表一只动物，所以开始时动物数量为30只，年龄记为0岁。,通过投色子游戏来模拟动物死亡过程，投掷规则是：将烧杯中的色子充分混匀，一次全部投出，观察色子的点数，,3,，,4,，5，6点代表存活个体，将其数量记入表,4-1,中的存活个体数栏内；,1,，,2,点代表死亡个体，将其数量记入表,4-1,中的死亡个体数栏内；投掷一次色子代表一年，将投掷次数记入表,4-1,中的年龄栏内。,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,1,2,3,n,表,4-1,动态生命表,、将“死亡个体”去除，“存活个体”继续放回烧杯中重复以上步骤，直至所有动物全部“死亡”。,、完成表,4-1,。,表,4-1,中各参数的含义及计算方法：,x,：年龄,n,x,：存活数（第,x,年开始时的存活数）,l,x,：存活率（,l,x,=,n,x,n,0,）,d,x,：死亡数（,d,x,=,n,x,n,x+1,）,q,x,：死亡率（,q,x,=,d,x,n,x,）,L,x,：种群在第,x,年生存的个体年数 （,L,x,=,（,n,x,+,n,x+1,）,2,）,T,x,：从,x,年开始到种群全部个体死亡为止生存的个体年数 （,T,x,=,L,x,）,e,x,：生命期望或平均余命（,T,x,n,x,）,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,1,22,2,14,3,8,4,5,5,3,6,1,7,0,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,1,22,0.733,2,14,0.467,3,8,0.267,4,5,0.167,5,3,0.100,6,1,0.033,7,0,0.000,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,8,1,22,0.733,8,2,14,0.467,6,3,8,0.267,3,4,5,0.167,2,5,3,0.100,2,6,1,0.033,1,7,0,0.000,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,8,0.267,1,22,0.733,8,0.364,2,14,0.467,6,0.429,3,8,0.267,3,0.375,4,5,0.167,2,0.400,5,3,0.100,2,0.667,6,1,0.033,1,1.000,7,0,0.000,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,8,0.267,26,1,22,0.733,8,0.364,18,2,14,0.467,6,0.429,11,3,8,0.267,3,0.375,6.5,4,5,0.167,2,0.400,4,5,3,0.100,2,0.667,2,6,1,0.033,1,1.000,0.5,7,0,0.000,0,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,8,0.267,26,68,1,22,0.733,8,0.364,18,42,2,14,0.467,6,0.429,11,24,3,8,0.267,3,0.375,6.5,13,4,5,0.167,2,0.400,4,6.5,5,3,0.100,2,0.667,2,2.5,6,1,0.033,1,1.000,0.5,0.5,7,0,0.000,0,0,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,8,0.267,26,68,2.27,1,22,0.733,8,0.364,18,42,2,14,0.467,6,0.429,11,24,3,8,0.267,3,0.375,6.5,13,4,5,0.167,2,0.400,4,6.5,5,3,0.100,2,0.667,2,2.5,6,1,0.033,1,1.000,0.5,0.5,7,0,0.000,0,0,表,4-1,动态生命表,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,8,0.267,26,68,2.27,1,22,0.733,8,0.364,18,42,1.90,2,14,0.467,6,0.429,11,24,1.71,3,8,0.267,3,0.375,6.5,13,1.63,4,5,0.167,2,0.400,4,6.5,1.30,5,3,0.100,2,0.667,2,2.5,0.83,6,1,0.033,1,1.000,0.5,0.5,0.50,7,0,0.000,0,0,表,4-1,动态生命表,结果与分析,：,以年龄为横坐标，,l,g,l,x,为纵坐标作图，看看会得到一条怎样的存活曲线。,思考题,：,修改投色子游戏的规则，以改变种群的存活率和死亡率，看存活曲线和种群增长率会随之发生怎样的变化。,年龄,x,存活个体数,n,x,存活率,l,x,死亡个体数,d,x,死亡率,q,x,L,x,T,x,生命期望,e,x,0,30,1.000,1,19,2,11,3,6,4,3,5,1,6,0,完成下表：动态生命表,实验五,种群在有限环境中的逻辑斯谛增长,实验目的,：,、通过逻辑斯谛增长模型实验，使学生们认识到环境资源是有限的，任何种群数量的动态变化都受到环境条件的制约。,、加深对逻辑斯谛增长模型的理解与认识，深刻领会该模型中生物学特性参数,r,与环境因子参数,K,的重要作用。,、学会如何通过实验估计出这两个参数和进行曲线拟合。,实验器材,：,光照培养箱，实体显微镜，凹玻片，1,000,mL,烧杯，100,mL,量筒，移液管（0.1,mL,，5,mL,），洗耳球，1,kW,电炉，普通天平，干稻草，鲁哥氏固定液，50,mL,锥形瓶，纱布，橡皮筋，白胶布条，封口膜，标记笔，细胞计数器，观测数据记录表格。,方法与步骤,：,从湖泊或水渠中采集草履虫。,、将稻草培养液置于室温下冷却后，经过过滤，即可作为草履虫培养液备用。,1、准备草履虫原液,2、制备草履虫培养液,、在1,000,mL,烧杯中加水800,mL,，,用纱布包裹好干稻草，放入水中煮沸10分钟，直到煎出液呈淡黄色。或者根据学生人数的多少，制备一定量的稻草培养液。,、称取干稻草5,g，,剪成34,cm,长的小段。,、用0.1,mL,移液管吸取0.1,mL,草履虫原液于凹玻片上，当在实体显微镜下看到有游动的草履虫时，再用滴管取一小滴鲁哥氏固定液于凹玻片上杀死草履虫，在实体显微镜下进行草履虫计数。,、按上述方法重复取样4次，对四次计数的草履虫数求平均值，并推算出草履虫原液中的种群密度。,、取冷却后的草履虫培养液50,mL,，,置于50,mL,烧杯中。用移液管吸取适量的草履虫原液放入培养液中，使培养液中草履虫密度达到510只,mL,左右。,3、确定培养液中草履虫种群的初始密度,、用纱布和橡皮筋将实验用的烧杯罩好，并作好标记，放置在202的光照培养箱中培养。,、在实验开始后10天内，每天定时对培养液中的草履虫密度进行检测，具体方法同步骤3中的和，求出其平均数，记入表,5-1,的草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,栏中。,4、定期检测和记录,培养天数,草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,Logistic,方程理论值,1,9.6,2,26.0,3,71.1,4,174.6,5,350.7,6,533.3,7,594.8,8,640.8,9,655.9,10,661.8,表,5-1,草履虫种群动态观测记录表,N,KN,N,KN,In（）,5、环境容纳量,K,的确定,将10天中得到的草履虫种群大小数据，标定在以时间为横坐标、草履虫种群数量为纵坐标的平面坐标系中。,从得到的散点图中，不仅可以看出草履虫种群大小随时间的变化规律，还可以得到此环境条件下可以容纳草履虫的最大环境容纳量,K,。,最大环境容纳量,K,值，还可以通过三点法求得。计算公式为：,K=,2,N,1,N,2,N,3,N,2,2,（,N,1,N,3,）,N,1,N,3,N,2,2,式中：,N,1,、,N,2,、,N,3,为时间间隔基本相等的三个种群数量，要求时间间隔尽量大一些。,为避免计算 的过程中出现,负值，通常从平衡点之后选取一个最大的,N,。,N,KN,In（）,培养天数,草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,Logistic,方程理论值,1,9.6,2,26.0,3,71.1,4,174.6,5,350.7,6,533.3,7,594.8,8,640.8,9,655.9,10,661.8,表,5-1,草履虫种群动态观测记录表,N,KN,N,KN,In（）,K=,2,N,1,N,2,N,3,N,2,2,（,N,1,N,3,）,N,1,N,3,N,2,2,=,2,9.6441.0661.8,441.0,2,（,9.6,661.8,）,9.6 661.8,441.0,2,=664.28,培养天数,草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,Logistic,方程理论值,1,5.1,129.251,2,9.6,68.196,3,22.7,28.263,4,74.6,7.905,5,300.7,1.209,6,441.0,0.506,7,594.8,0.117,8,640.8,0.037,9,655.9,0.013,10,661.8,0.003,N,KN,N,KN,In（）,表,5-1,草履虫种群动态观测记录表,培养天数,草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,Logistic,方程理论值,1,5.1,129.251,4.862,2,9.6,68.196,4.222,3,22.7,28.263,3.342,4,74.6,7.905,2.067,5,300.7,1.209,0.190,6,441.0,0.506,-0.681,7,594.8,0.117,-2.146,8,640.8,0.037,-3.297,9,655.9,0.013,-4.343,10,661.8,0.003,-5.809,N,KN,N,KN,In（）,表,5-1,草履虫种群动态观测记录表,6、瞬间增长率,r,的确定,瞬间增长率,r,可以用回归分析的方法来确定。,Logistic,方程为：,N,KN,=,e,ar,t,两边取对数，得：,N,KN,In（）=,a,rt,Logistic,方程的积分式为：,N,t,=,K,（,1+,e,a,rt,）,移项变形为：,N,KN,In（）=,a,rt,可写为：,此为直线方程，可用最小二乘法求出,a,和,b,。,如果设,y,=In,（），,N,KN,b,=,r,，,x,=,t,，,那么，,y,=,a,+,bx,t,（,x,i,x,）,2,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,1,4.862,20.25,-22.5945,2,4.222,12.25,-15.3335,3,3.342,6.25,-8.7525,4,2.067,2.25,-3.339,5,0.190,0.25,-0.1745,6,-0.681,0.25,-0.261,7,-2.146,2.25,-2.9805,8,-3.297,6.25,-7.845,9,-4.343,12.25,-14.644,10,-5.809,20.25,-25.425,55,-1.593,82.5,-101.35,平均,5.5,-0.159,N,KN,In（）,b,=,（,x,i,x,）（,y,i,y,）,（,x,i,x,）,2,a,=,y b x=,-0.159+1.228485.5=6.598,=,-101.35,82.50,=,-1.22848,所以,r=,1.22848,N,t,=K,（,1+e,a,rt,）,=,664.28,（,1+e,6.598-1.22848t,）,将求得的,a,、,r,和,K,代入,Logistic,方程，则可得到理论值。在坐标纸上划出理论曲线，看看与实际值是否吻合的好。,培养天数,草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,Logistic,方程理论值,1,5.1,129.251,4.862,3.0788,2,9.6,68.196,4.222,10.401,3,22.7,28.263,3.342,34.234,4,74.6,7.905,2.067,104,5,300.7,1.209,0.190,257.77,6,441.0,0.506,-0.681,454.46,7,594.8,0.117,-2.146,585.19,8,640.8,0.037,-3.297,639,9,655.9,0.013,-4.343,656.68,10,661.8,0.003,-5.809,662.04,N,KN,N,KN,In（）,表,5-1,草履虫种群动态观测记录表,注意事项：,在草履虫原液中取样时，要将移液管尽量保持在相同的地方和深度，这样能够保证取样时的误差较小。,、种群的逻辑斯谛增长曲线中，,r,、,K,两个参数的生物学意义是什么？,思考题：,、种群的逻辑斯谛增长中,K,值是否是稳定不变的？,、为什么说种群的逻辑斯谛增长是受到密度制约的？,、讨论实验中各种实验条件的不同，可能给草履虫种群增长造成的影响。,培养天数,草履虫样本平均实测数（只,ml,-1,）,Logistic,方程理论值,1,7.7,2,14.9,3,32.7,4,114.7,5,443.9,6,640.7,7,841.9,8,980.4,9,965.2,10,1021.7,N,KN,N,KN,In（）,完成下表：草履虫种群动态观测记录表,