この実験について
三次元の草地で測定枠を動かし、枠内の植物を数えて、記録済みの調査データを作成します。均一またはクラスター状の生息環境で、意図的な配置とランダムなグリッドサンプルを比較できます。
学習目標
- 方形区で数えた個体数と面積から密度を計算します。
- 記録したサンプルから、より広い生息環境の個体数を推定します。
- ランダム配置と手動配置、および同じ枠を繰り返し調べる方法を区別します。
使い方
- 1フィールドをクリックするかハンドルをドラッグして方形区を配置し、その個体数を記録します。
- 2フレームを移動し、記録されたカウントが変わらないことを確認してください。
- 3調査をリセットし、グリッドのセルをランダムに10個サンプリングしてください。
- 4同じ個体数のフィールドで、集中分布の生息地と一様分布の生息地を比較してください。
モデル
前提条件
- フィールドの大きさは10 m × 10 mです。植物は固定された播種位置であり、成長する生物ではありません。集中分布の位置には、反射ガウスクラスターを使用します。
- 植物は中心点で数えます。セルの共有境界には一貫した半開区間規則を適用し、フィールドの外周境界は含めます。
- 選択できる辺の長さは1 mと2 mのみであるため、どのランダムサンプリンググリッドもフィールド全体を均等に区分します。セルは復元抽出で独立にサンプリングされます。
- 推定値は、フィールド面積にサンプリングした密度の平均を掛けたものです。標準誤差を算出するには、配置がそれぞれ独立にランダム化された記録済みサンプルが少なくとも2つ必要です。
- 手動で位置を決めた場合は、手動として記録されます。ランダム配置は、最初のカウントが記録された時点で消費されます。変更のない同じフレームを再度記録しても、新しいランダム反復にはなりません。生息地を編集すると、調査はクリアされます。
授業で試してみましょう
- Q1最も密度が高そうな区画を選ぶと、推定値に偏りが生じるのはなぜですか？
- Q2クラスター状に分布する生息地では、方形区を大きくするとばらつきが小さくなることが多いのはなぜですか？
よくある質問
手動で採取したサンプルでは、標準誤差が表示されないのはなぜですか？
無作為グリッドサンプリングの計算は、意図的に選んだ配置や、変更せずに繰り返した配置には適用できません。
無作為サンプルでは、以前にサンプリングしたセルは避けられますか？
いいえ。復元抽出による独立サンプリングでは、同じセルが再び選ばれることがあります。シード値と配置の順序により、結果を再現できます。