榕果小蜂之空間分布

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 目的：

瞭解生物在空間的分布。
　

本實驗利用統計生態學的方法，探討榕果小蜂的分布型態。由於生物之分布大多呈聚集型 (Cluster)，故本實驗亦假設榕果小蜂之分布呈聚集型，因此採用負二項分布 (Negative binomial distribution) 之機率分布函數為統計檢定模式。

 

原理：

生物生存於生態系內，受到其他生物和非生物因子的影響，因而產生某種固定之空間分布型態。一般而言，可分為三種：逢機型 (random)、聚集型 (cluster, contagious, clumped) 和規則型 (uniform)。

 

生物所行成的空間分布，常是外界壓力加諸於生物之行為、生長、存活等生命過程之反應。規則型分布較不常見，例子如鳥類的領域行為，造成生殖期間，同種鳥類之間產生領域行為，而造成每一隻固守領域的鳥類，擁有相似大小之空間，進而形成此種分布；逢機型分布是指生物出現於空間內的每一點的機率都是相等的，發生的情形亦少，除非環境的內生物所需的資源呈均質化分布；聚集型分布應是最常見的一種分布型態，其發生的原因頗多，如環境資源分布不均 (呈patch狀)、生物本身的聚集行為、生殖行為等等。

 

統計生態學 (Statistical ecology) 中有許多分析方法可用於瞭解生物的空間分布，採用那種方法，視樣品取得之情形而異，其關係如下圖：

 

生態學家常利用統計分布模式，以偵測生物分布是否吻合某一固定之模式，譬如使用卜瓦松分布 (Poisson distribution) 來描述生物的逢機分布，以負二項分布描述生物之群集分布。此外，亦可使用指標 (Index) 來描述，最簡單的指標為 VMR (Variance to Mean Ratio)，或稱為 Index of dispersion。若為數值之變方，為平均值， 則其關係如下：

 

生物分布	統計分布模式	VMR
Random	Poisson
Clumped	Negative binomial
Uniform	Positive binomial

 

VMR 之檢定方法

 

     當  之顯著水準在 0.025 和 0.975之間時()，生物分布呈逢機型；

     當  之顯著水準在 0.975 以上時 ()，生物分布群集型

     當  之顯著水準在 0.025 以下時 ()，生物分布呈規則型

 

統計分布模式之檢定方法

 

若用統計分布模式的方法來檢測，亦有許多的方法。以下介紹負二項分布之方式：

 

步驟 1：依據實驗數據，製作頻度分布表如下：

 

出現個(隻)數 (x)	總觀測樣品數 ()
0
1
2
3
4
5
6
可依需要而擴充

 

步驟 2：計算負二項分布之機率

 

 

其中 ，k 為 clumping index。

 

步驟 3：根據數據計算  值

 

 的起始值可用下式計算

 

但  必需滿足

將  的起始值代入上式，視等號兩邊之差異，以漸近法估得  值。

 

步驟 4：利用  值簡化  如下

 

.

.

.

 

計算期望值

 

步驟 5：goodness of fit test

 

 

若 ，則生物分布呈群集型；反之，則必需進行進一步的分析，才可瞭解生物的分布型態。

 

實驗地點：台灣科技大學旁之榕樹

工具：枝剪、塑膠帶、記錄筆、紙

實驗步驟：

1.至研究地點採集，採集時採用逢機抽樣之原理，以每棵樹為單位，每組自行選定欲研究之樹。每棵樹採下 100 棵較成熟之榕果，計算其內之小蜂數目，登記於記錄表一內。

2.計算頻率分布，並記錄於表二。

3.計算  和  

4.計算 VMR 值，並作  檢定。

5.計算  值 (這部份可採用電腦程式估算)。

6.計算負二項分布之機率  和出現頻度 (即 )。

7.計算  goodness of fit test

8.所有資料先手算過後，再利用程式計算過。

9.撰寫實驗報告。

 

交報告時間：

2005年 4 月 27 日下午 1 時前

 

參考資料：

Ludwig, J. A., and J. F. Reynolds.  1988.  Statistical ecology.  John Wiley, New York.  (see Chapters 2-5)

　

表一、榕果小蜂之採集資料

 

 

 

表二、榕果小蜂數量之頻度分布