Stanovení velikosti populace
Určování početnosti populací, následně hustot
Aa) početnosti hrubé
Ab) početnosti ekologické
Ba) početnosti absolutní (abundance)
Bb) početnosti relativní
Ab Ba
celkový počet vzorkování -
vzorky různé velikosti (podle velikosti jedinců) a tvaru (vzorky raději menší a početnější)
konkrétní počet jedinců ve vzorku
konkrétní velikost vzorkovací plochy (okrajové pásmo)
vzorkování opakovaným sběrem - odstraňování jedinců, snižování denního úlovku až k vylovení plochy (např. sklapovací pasti)
grafická metoda (Leslie-Davis) -
k dennímu úlovku (y) přiřazujeme součet předchozích dní (x)
výpočet regrese - statistické vyjádření předchozího multinominální metoda Zippina - nomogramy, složité metoda proměnlivého p - dtto
—-      ■ —------------___ ._____Za 5 dní chytání
18, 10, 8, 5 a 1, tj. celkem 42 jedinců norníka rudého"
J-1    f    T    f. T   t    t_t   t    »   »   » ■ t   * -T'..*- f    f    t    t    f    .    * é_  » »
4—I—I—1—I—I—i_I_!_i   f   f   i   i   i   t r
30 35 40
Obr. 82. Grafické znázornení regresní přímky: v -velikost úlovku z každého dne, x - součet úlovků z předchozích dnů. Ň - představuje na ose x hledaný průsečík přímky s osou, který určuje odhadovanou velikost úlovku.
	Xi
10	0
10	10
0	20
5	36
1	41
42	123
b) Výpočet regrese (Leslie a Davis 1939). Jde o běžný výpočet regrese (viz učebnice statistiky, napu. Denedík 1909). Z našeho příkladu: Hodnoty y^ jsou jednodenní úlovky, hodnoty       jsou součty předchozích úlovků v příslušných dnech. Párů hodnot je 5 = n, výpočet jednoduchý.
	Xi	4	XiVi
18	0	0	0
10	10	324	100
0	20	704	224
5	36	1296	100
1	41	1601	41
42	123	4005	625
Kvadrát   6 * 6 pastí, spon podle nároků odlovovaných drobných savců
Linie - 1 větev s výrazně vyšším počtem pastí (d = sta m)
9         ?       (Ex.)2 1232 -n2 _^..2 jl---= 4Q05--i£2_ = 1059.2
5
S(xi - x)Z = SxJ -
n
--^-   = 625 - 123 . = -408.2
n
a =
Z(x. - x)(y. - y) = Sxiy. - Ex.
2(x. - x) (y, - y) &nn ?
5 = _—i-i--- =.   -408-2    = -0.305 přičemž p = -b
Z(x.  - xV 1059.2
£vi - £xib =    42 - (123  .  -0.305)    = 17 07
n 5
N = =    17-87    = 46.42
p 0.385
Regresní koeficient b určuje spád přímky a je zde záporný, protože přímka klesá. Změnou znaménka z něj získáme.hodnotu p, která označuje pravděpodobnost ulovení (zde 38.5%). Intercept a označuje bod, v němž regresní přímka protíná osu y. Z hodnot sestavíme regresní rovnici y = a + bx, v našem případě y = 17.87 - 0.305 x. Odhadovaná velikost úlovku Ň = 46.42.
opakovaný odchyt - Lincoln-Petersenův index - individuální značení a zpětné vypouštění (např. živolovné pasti)
N - odhadovaná velikost populace M - počet označených jedinců (200)
n - počet zpětně odlovených jedinců (250)   R - z toho označených (50)
N : M = n : R
a) N = M . n /R (nadhodnocuje) b) N = M . (n + 1)/ R + 1
indexy relativních hodnot - indexy početnosti k jiné jednotce než ploše (úlovek na 100 pastí, počet ptáků pozorovaných za 1 h, počet pobytových znaků aj.).
liniové transekty (pro středně velké živočichy) (stanovení hustoty)
D = 104. n2/ 2L Zdj
		25 m		20 m
	50 m		L = 1000 m 55 m	
Zd| = 25+20+50+55=150 D = 104*16/2000*150 =160000/300000 = 0,53 jed.ha-1
Úkoly: 1. opakovaný sběr:				
a) grafická metoda   b) výpočet regrese				
Data odnímání 1. - 3. den, data zpětných odlovů				
1. 27 20 15 4.	145  99 48	7.	11 7	4
2. 84 56 33 5.	677 411 176	8.	14 10	8
3. 52 41   19 6.	287 134 96	9.	9 7	2
10.	325 176 100			
2. Lincoln-Petersen				
a) b) - data (M, n, R) z výše uvedených o 10 (100 -		5.) nižší, o 1 (7.-9.)		
3. liniový transekt podle vašich prací