午休時睡不著覺的狐狸貓 看著天空中形似錦鯉的雲朵 心裡想著 上次去寫生的公園中 池塘裡的錦鯉到底有多少條呢 午休結束後 狐狸貓跑去問小數蛙這個問題 小數蛙 你還記得我們上次去寫生的公園嗎 那不是上禮拜的事而已嗎 當然記得囉 你畫樹上的松鼠 我畫池塘的錦鯉 那我問你喔 要怎麼知道池塘裡有多少錦鯉啊 牠們游來游去的要怎麼數啊 全部抓出來一條一條數不就好了 可是感覺有點麻煩耶 有沒有更方便的方法呢 這個我不清楚耶 我們去問生物老師吧 好 狐狸貓與小數蛙來到了教師辦公室 老師 公園池塘裡的錦鯉游來游去的 要怎麼知道有多少條啊 有沒有比全部抓出來數更好的方法呢 當然有囉 只要抓一部份的鯉魚 就可以大概知道池塘裡有多少鯉魚 哇 這麼神奇啊 那麼具體來說要怎麼做呢 首先呢 先抓一部份的錦鯉 在牠們身上計算數量並做記號後 再放回池塘 咦 又把牠們放回去的話 要怎麼知道有多少條 別緊張 所以我們還要再抓一次 從這一次抓到的錦鯉中帶有標記的比例 就可以推算出池塘裡有多少條錦鯉囉 蛤 為什麼啊 我不是很懂耶 這是假設被標記的錦鯉 會平均分布在魚群裡的情況 所以第二次抓的錦鯉中標記的數目 與第二次抓的錦鯉數目的比值 會等於全部標記的數目 與池塘裡所有錦鯉數目的比值 因為過程中會捕捉與放回生物 所以這種方法稱為捉放法 那這種方法適用於每一種族群嗎 如果族群忽大忽小 就不能使用這個方法 因為被標記的生物比例會失真 所以適用此方法的族群 不能有遷入與遷出的情形發生 如果要說得簡單一點 你們可以想像成在 只能把手伸進摸彩箱的情況下 推算箱子內的球 喔 我大概懂了 如果以摸彩箱為例 我先抓出5顆球做上記號後 放回箱子內攪拌均勻 接著再抓出6顆球 其中有1顆球上有記號 那麼箱子裡面大概有30顆球吧 看來你們都大概了解捉放法的原理 與使用方法了 另外老師再補充一點 捉放法是取部分族群去推算族群個體數 所以不是那麼準確 為了減少誤差我們會重複做多次捉放法 再取推算結果的平均值 這麼說來只要多做幾次捉放法 就可以減少誤差 感覺省時方便沒有其他缺點呢 其實捉放法還是有缺點的喔 如果不符合捉放法的假設 生物難以捕捉 移動能力低或是數量少 就不適用此方法 而只要符合假設 活動範圍大的生物 捉放法是個好方法 生態學家想了解陽明山夢幻湖裡七星鱧的族群大小，於是先抓了20隻，在們身上做好標記 後再放回湖裡，經過一段時間後，從湖裡抓了40隻，其中有5隻身有標記，請問夢幻湖裡 大約有隻七星鱧？ （A）160 （B）170 （C）180 （D）190 正確答案為 狐狸貓指著辦公室外的操場說 老師 如果我想知道操場上有多少雜草 一株一株數根本數不完 而且雜草拔了就無法放回原本的族群中 剛剛學到的捉放法 似乎不適合雜草呢 有其他的方法可以估算雜草的數量嗎 可以利用樣區採樣法 來計算植物族群的個體數 這個方法是假設生物 平均分布在特定範圍之內 因此把這個特定範圍 分成多個面積相同的小區域 隨機挑其中幾個小區域 並計算平均一個區域的生物數目 就可以推算出整個範圍內所有的生物數目 為什麼植物適用這個方法呢 因為植物為固著性生長 為了獲得足夠的資源 大多為均勻分布 剛好符合樣區採樣法的假設 小數蛙說的沒錯 那麼老師考考你們 如果我把一大包豆子平均倒在 一張上面有100格大小相同格子的方格紙上 接著我隨機挑3格 格子內分別有23 19 21顆豆子 那麼這包豆子大概有幾顆 這3個格子內總共有63顆豆子 所以每個格子平均有21顆豆子 因為總共有100格 因此這包豆子大概有2100顆豆子 你們答對囉 咦 老師 那可以只數其中一區 然後再乘上總區域數去推算嗎 感覺比較省事 不行喔 雖然假設生物平均分布 不過每一個區域的生物數量仍然有差異 如果取到數量太多的區域 會高估族群的生物數 相反的取到數量太少則會低估 因此為了減少誤差 才需要隨機選取幾個區域求平均喔 謝謝老師 這樣下次我想計算生物族群時 就知道如何挑選最適合的方法去計算了 學會樣區採樣法的狐狸貓將學校的操場分成大小相同的100個區域，然後隨機取其中三個 區域，得知這三個區域內分別有87、85、89株雜草，請問操場大約有多少株雜草？ （A）8300 （B）8500 （C）8700 （D）8900 正確答案為 捉放法：捉放法會先捕捉族群中的一部份個體並做上標記，將他們釋放，經過一段時間後， 再捕捉一部份個體，依據個體中的標記比例，可以推估族群的生物總數為全部標記的數目乘 上第二次捕捉的生物數目，再除以第二次捕捉的生物中被標記的數目。 樣區採樣法：樣區採樣法將特定區域分成多個面積相同的小區域，隨機挑選幾個小區域，計 算一個小區平均所含生物數，最後乘上總分區數即可推估該區的生物總數。 學到了這麼多 那我們再動腦想一想 我們常在新聞中看到集會遊行的報導，你們覺得警方是如何估算上街遊行的人數呢？是捉放 法還是樣區取樣法？ 歡迎去尋找答案 並留言分享你的想法 我們下次再見囉 掰掰