实验四种群生命表和年龄结构的编制及存活曲线

实验四种群生命表和年龄结构的编制

生命表是系统记载和分析种群生死动态的一览表，是研究种群数量动态和进行预测预报的有力工具。通过生命表的组建和分析，不仅可以直观考察种群数量动态的一系列特征，如种群各年龄的存活数和存活率、死亡数和死亡率、死亡原因、出生率、生命期望等，而且可以进一步了解种群数量动态的内在规律和机制，如分析种群的存活动态、估计特定条件下种群的增长潜力和种群数量消长的趋势。

一、实验目的

1、掌握生命表分析的基本原理和方法。通过给定种群各年龄时期的存活个体数，计算生命表各特征值，理解种群生命期望的含义，领会生命表的生态学意义，并对生命表进行合理分析。

2、进一步提高建立数学模型和设计图表来处理复杂的生态数据的意识和能力。

二、实验方法与步骤

（一）种群生命表编制及其分析

1、划分年龄阶段：根据研究物种的生活史特征，划分年龄组。人通常采用5年为一年龄组；盘羊、鹿等以1年；鼠类以1个月为一年龄组。对于一年生昆虫等则根据个体发育的特征（如若虫的龄期）具体划分年龄组。

2、调查各年龄段开始时的个体存活数，详细记录得生命表的原始数据n x。

3、据原始数据n x计算并填写生命表的其它各项特征值，完成表格（d x、l x、L x、T x、e x），并得出研究种群的生命期望e x。

现以一虚拟种群的动态生命表为例，说明其编制方法：

许多生命表常采用以1000个体为基础计算，或经过标准化而将n1转化为1000（如表4-1），表中各栏数据的演算及其关系如下。

表4-1 一个假定种群的动态生命表结构

表中 L x 表示从x 到x+1龄期的平均存活个体数

，如L 1 =

（1000+700）/2=850， L 2 =（700+500）/2=600，余类推；

Tx 表示龄期x 及其以上各年龄级的个体存活总年数，

max 21L L L L T x x x x +++=++如表中结果，由表L x 底栏逐渐向上累加L x 得到T x 值。

平均期望寿命e x 值是表示到某个年龄的动物，平均还能活多长时间的估计值。用T x 除以存活个体数目(n x )就能得到平均期望寿命e x 值，如表中第一栏的2.18表示1000个个体能平均活2.18年。

4、存活曲线绘制：以年龄x 为横坐标、lgl x 为纵坐标作图进行分析。

（二）人口年龄结构图绘制

根据现有数据绘制人口的年龄结构（包括性别比）绘制（以人口统计数据为基础）（见PPT ） 三、实验任务

(-)请完成表4－2其余各列的信息，并根据表4－2给制出斑羚的存活曲线并进行适当分析。

（二）、请根据表4－3数据绘制该群落各优势种群的径级结构图和存活曲线，并适当分析（包括预测种群的发展趋势）。注意此处采用的是lg(lx)绘制存曲线。

实验分析：马尾松优势种种群存活相对稳定，苦槠，青冈和石栎的存活曲线都呈下降趋势。

表4-3背景介绍：

千岛湖是1959年新安江水电站建设蓄水形成的人工湖,在新安江水电站兴建清库时,库区的原生植被基本上被砍伐殆尽,形成大量次生裸地。这些次生裸地经过几十年自然演替后形成了大量次生林,是研究次生演替规律的理想场所(余树全等,2002)。在千岛湖的姥山岛,设置面积为5.76 hm2的固定样地,将样地分成576个10 m×10 m的小样方,对样地中的木本植物进行编号、定位,记录种名,测量其胸径、高度、枝下高、冠幅,并同时记录群落郁闭度、各层盖度和高度等指标,计算乔木树种(DBH≥7.5 cm)的重要值,确定优势种。计算公式如下:重要值=(相对优势度+相对频度+相对密度) /3×100%。

种群的径级结构划分方法：由于乔木树种的年龄较难确定,所以在实际工作中多采用立木径级代替龄级的方法。关于立木径级的划分,许多学者提出了不同的标淮。根据各优势种的生活史特征以及全部样方所得数据,将DBH在2.5 cm以下的幼苗定为1径级;DBH在2.5-7.5 cm定为2径级；以后每增加5 cm为增加1径级(上限排外法)(林玥等,2008)。

通过对浙江千岛湖姥山岛优势种的种群结构、存活曲线和空间分布格局的研究,来认识这些种群在常绿阔叶林及其他亚热带森林群落中的地位和作用,了解种群更新特点,并以此了解群落所处的演替阶段及其发展方向,进而研究我国亚热带次生林的演替机理及其恢复规律,为该地区生物多样性保护、退化植被恢复等提供理论依据。

（三）、请根据中国第五次人口普查数据给制出人口年龄金字塔并做适当分析。

单位：人

年龄

别

人口数

合计男女

总

计1242612226 640275969 602336257 0-4岁68978374 37648694 31329680 5-9岁90152587 48303208 41849379 10-14岁125396633 65344739 60051894 15-19岁103031165 52878170 50152995 20-24岁94573174 47937766 46635408 25-29岁117602265 60230758 57371507 30-34岁127314298 65360456 61953842 35-39岁109147295 56141391 53005904 40-44岁81242945 42243187 38999758 45-49岁85521045 43939603 41581442 50-54岁63304200 32804125 30500075 55-59岁46370375 24061506 22308869 60-64岁41703848 21674478 20029370 65-69岁34780460 17549348 17231112 70-74岁25574149 12436154 13137995 75-79岁15928330 7175811 8752519 80-84岁7989158 3203868 4785290 85-89岁3030698 1056941 1973757 90-94岁783594 229758 553836 95-99岁169756 51373 118383 100岁及以

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