2 phuong phap khoang cach 1

Ước lượng kích thước quần thể và mật độ Phương pháp khoảng cách Phần mềm: http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software.html Xác suất phát hiện Từ trước tới chúng ta thừa nhận rằng điều tra tất cả các vật thể đều được phát hiện hoặc được phát hiện với một xác xuất các sinh cảnh hoặc điều kiện (Chỉ số) Xác suất phát hiện là một vấn đề đặc biệt khoa học nghiên cứu về động vật hoang dã Rất nhiều phương pháp ước lượng xác suất phát hiện đã được phát triển lĩnh vực ĐVHD và được sử dụng các nghành khác Điều tra theo tuyến (Giả thiết Pd = 1) k = số lượng tuyến/dải =  Mỗi dải = 100 m x m L = tổng chiều dài = 100 m x tuyến=200 m w = độ rộng nửa tuyến = m a = diện tích điều tra = 2wL = 2x1x200 = 400 m2 A = diện tích khu vực n/c = 2400 m2 n = số cá thể đếm được= Parea =400/2400 = 1/6 Điều tra theo tuyến (Giả thiết Pd = 1) Người điều tra phát hiện được cá thể và diện tích điều tra chiếm 1/6 diện tích khu vực nghiên cứu nên tổng số cá thể khu vực nghiên cứu là 4x6 = 24 n nA Nˆ   a A a nA  2wL  2400   24 400 Giả sử không phải tất cả các cá thể đều được phát hiện! n=3 Giả sử không phải tất cả các cá thể đều được phát hiện! x 2400  18  24 400 Nếu ta biết trước Pd =3/4=0.75? x 2400  24 400 x 0.75 Ước lượng Pd thế nào? Thảo luận: Làm cách để biết người điều tra đã bỏ sót một số cá thể? Ước lượng số lượng cá thể-xác suất phát hiện Thông thường không phải tất cả các cá thể đều được phát hiện điều tra Chỉ có một số ít loài sinh vật dễ phát hiện ví dụ:  Một số loài chim có tiếng hót đặc trưng  Có màu sắc sắc sặc sỡ, kích thước lớn Đa số các loài còn lại rất khó phát hiện do:    1) Hiếm 2) Thường lẩn trốn người điều tra hoặc thú ăn thịt 3) Loài ít di chuyển Minh họa tuyến điều tra Frequency phát hiện Số cá thể được Minh họa tuyến điều tra Distance Khoảng cách vuông góc(x) Phương pháp khoảng cách F re q u e n c y Số cá thể được phát hiện Trong điều kiện lý tưởng thì số lượng vật thể phát hiện được ở tất cả các khoảng cách là Khoảng cách vuông góc(x) Distance 10 Loại bỏ các giá trị ngoại lệ 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 10 15 20 25 30 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) D = 1.21 (0.92,1.59) Xác suất phát hiện Xác suất phát hiện Loại bỏ các quan sát được thực hiện quá xa người điều tra D = 1.27 (0.99,1.64) 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 10 12 14 16 18 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) 91 10 lưu ý thiết kế một chương trình điều tra sử dụng phương pháp Khoảng cách 92 10 Sai số phép đo độ dài tuyến ảnh hưởng đến tính chinh xác của ước lượng mật độ! Tình Việc xác định độ dài tuyến thường hay bị xem nhẹ Trong điều kiện địa hình đồi núi thi ta nên xác định độ dài tuyến nào? Vấn đề L Độ dài tuyến đo dài độ dài thực tế Giải pháp Sử dụng đồ hoạc máy GPS 93 Điều tra nhiều loài đồng thời có thể dẫn đến sai sót! Tình Giảm chi phí thu thập số liệu Vấn đề Các loài có xác suất phát khác Giành hết thời gian để ghi chép số liệu, thời gian quan sát Mật độ cao Giải pháp Sử dụng nhiều người quan sát Tập huấn Tập trung vào loài quan trọng 94 Tránh điều tra tuyến chỉ có sinh cảnh quan tâm ở một bên của tuyến! Tình Điều tra đồng thời nhiều loài, mật độ cao, quan sát bên Sử dụng đường làm tuyến, bên rừng, bên rừng Vấn đề Ước lượng mật độ nhỏ thực tế Giải pháp Sử dụng nhiều người điều tra Không sử dụng tuyến đường có sẵn 95 Người điều tra không phải cỗ máy! Tình Hạn chế thời gian (do người đặc điểm sinh vật) Cuộc điều tra tốn Điều tra liên tục (Máy bay) Vấn đề Người điều tra mệt mỏi quan sát không tốt (không phát phân biệt loài) Không phát cá thể gần tuyến Giải pháp Nghỉ Sử dụng người điều tra luân phiên Thiết kế thời gian nghỉ điều tra 96 Người điều tra không phải cỗ máy! Tình Tôi làm viêc tốt chứ? Người điều tra làm việc chăm chỉ, muốn thể khả Muốn ghi chép hết vật thể mà họ quan sát Vấn đề Có nhiều quan sát thực xa Có thể xác định loài khoảng cách không xác Giải pháp Ghi chép tất quan sát Nên có ghi khả xác định chinh xác loài quan tâm: Chính xác, nghi ngờ, không chắn.v.v.v 97 1000 800 Diện tích AREA g(x) 0.8 600 0.6 400 0.4 200 0.2 0 10 Nhiều không phải lúc tốt! Tình Người điều tra muốn phát thật nhiều Đôi mang tính cạnh tranh người điều tra khác Vấn đề n=55 N=138 Số lượng quan sát tập trung khoảng cách trung bình nhiều Các vật thể gần tuyến/điểm điều tra bị bỏ sót Giải pháp n=72 N=106 Tập huấn cho người quan sát rằng: g(0)=1 => Hoàn thành tốt công việc 98 Người điều tra phải được tập huấn trước điều tra! Cách thức quan sát, điều tra! Tình Chúng ta thường giả thiết người điều tra biết phương pháp điều tra Điều tra theo thường không tốt Tư không thích hợp, thuận lợi Vấn đề g(0) sai số ước lượng mật độ Một số sai số ngẫu nhiên chấp nhận Giải pháp Sử dụng dụng cụ đo đặc xác, hiệu Ước lượng thử kiểm tra, xây dựng kỹ ước lượng khoảng cách 103 Một vài lưu ý cuối cùng! Tôi đa tốn100 triệu số liệu tốt! Tình Sự cố với máy tính, bão từ Không lập kế hoạch trước Không nghĩ đến giả thiết trước điều tra Vấn đề Mất số liệu Số liệu có chất lượng thấp Giải pháp Cần lưu giữ số liệu dạng giấy, nhiều mềm, đĩa quang nhiều vị trí Cần có điều tra sơ thám Tập huấn cho người điều tra Kiểm tra số liệu trình thu thập 104 Kết thúc 105 [...]... cách(m) 0 -2 2-4 4-6 6-8 8 -10 Total Số lượng phát hiện được 10 0 90 50 20 10 27 0 Pr(xác suất ph|khoảng cách) 1 0.9 0.5 0 .20 0 .1 2. 7 Diện tích dưới đường cong 2 1. 8 1 0.4 0 .2 5.4 11 0 10 0 80 Xac suat So ca the 90 1. 1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0 .2 0 .1 0 f ( x)  70 60 50 40 30 20 10 g ( x) w  g ( x )dx 0 -2 0 2- 4 4-6 6-8 0 0 -2 2-4 4-6 6-8 Khoang cach (m) Khoang cach (m) 8 -10 20 8 -10 Pˆa ... 40 20 0 0 10 20 30 40 50 60 Distance (m) Khoảng cách vuông góc(x) 15 Welder W.R., Texas (Gates 19 79) Tanzania (Gates 19 79) N u m b e r 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Distance (yards) Khoảng cách vuông góc(x) Welder W R., Texas (Gates 19 79) 0 40 80 12 0 16 0 20 0 24 0 28 0 320 Distance (m) Khoảng cách vuông góc(x) Scotland (A M Jones) N u m b e r 350 300 25 0 20 0 15 0 10 0 50 0 0 14 0 12 0 10 0 80 60 40 20 0 Capercaillie,... 600 500 400 300 20 0 10 0 0 Số cá thể được phát hiện Survey 11 N u m b e r Số cá thể được phát hiện Wooden Stakes 0 25 75 12 5 17 5 Distance (yards) 22 5 Khoảng cách vuông góc(x) 27 5 50 40 30 20 10 0 0 8 16 24 32 40 48 56 Distance (feet) Khoảng cách vuông góc(x) 14 Cottontails Cloquet, Minn (Gates 19 79) Zavala county, Texas (Gates 19 79) 12 0 25 0 10 0 20 0 80 15 0 60 10 0 40 20 0 Số cá thểNđược... chữ nhật: = 1 x 10 = 10 Pa= 5.4 /10 = 0.54 Perpendicular distance from line Khoảng cách vuông góc(x) Xac suat w được phát hiện Số cá thể Frequency Tính xác suất phát hiện 1. 1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0 .2 0 .1 0 f ( x)  g ( x) w  g ( x )dx 0 0 -2 2-4 4-6 6-8 Khoang cach (m) 8 -10 21 Tính mật độ 27 0 2 D  0. 013 5/0.54(con/m ) 2x10x10.000.(0.54) D =13 5/0.54 =26 5 con/ha 22 Xử lý số... cơ sở Xác suất phát hiện Hàm uniform với chuỗi cosin mở rộng Thêm tham số 1. 5 1 + 0 0 20 0 400 600 800 10 00 -0.5 -1 -1. 5 2. 0 1. 5 1. 0 0.5 0.0 Degrees 0 Xác suất phát hiện Cosine 0.5 2. 5 5 10 15 20 25 30 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) 1 .2 1. 0 0.8 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) 34 Xác suất phát... distance in meters 25 30  x2 2 2 1 .2 haz rate 1. 0 0.8 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 Khoảng cách vuông góc(x) Perpendicular distance in meters g ( x)  1  e    x b 35 1. 0 0.6 0.8 Uniform 0 .2 0.4 Half normal Negative exponential 0.0 Detection phátg(y)hiện suấtfunction Xác Lựa chọn hàm xác suất phát hiện như thế nào? 0 20 40 60 80 10 0 1. 0 0.8 0.6 0.4 b =1. 5 0 .2 b =2. 0 b=3.0 0.0 suất... hiện như thế nào? 2. 5 uniform 2. 0 1. 5 1. 0 0.5 0.0 1. 0 half normal 0.8 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 0 5 g ( x)  e 1. 0 Xác suất phát hiện Xác suất phát hiện g ( x )  1/ w neg exp 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) g ( x)  e x  15 20 25 30 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) 0.8 10 Khoảng cách vuông... tốt nhất? 28 Số liệu quan sát? Xác suất phát hiện 1. 0 0.8 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 Perpendicular distance in meters Khoảng cách vuông góc(x) 29 Hàm uniform 1. 0 Xác suất phát hiện 0.8 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 Perpendicular in meters Khoảng cách distance vuông góc(x) 30 Hàm nửa chuẩn (Half-normal) Xác suất phát hiện 1. 0 0.8 0.6 0.4 0 .2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 Perpendicular... 5 10 15 20 25 30 Distance (yards) Khoảng cách vuông góc(x) 50 0 4 6 8 10 12 Khoảng cách vuông góc(x) Zavala county, Texas (Gates 19 79) N u m b e r Số cá thể được phát hiện White-tailed Deer Zavala county, Texas (Gates 19 79) N u m b e r Số cá thể được phát hiện 2 Distance (m) Bobwhite Quail 12 0 10 0 80 60 40 20 0 0 0 3 6 9 12 Distance (m) 15 18 Khoảng cách vuông góc(x) 80 60 40 20 ... thể được phát hiện 16 0 14 0 12 0 10 0 80 60 40 20 0 Số cá thể được phát hiện Impala N u m b e r Số cá thể được phát hiện Cottontails 25 75 12 5 17 5 Distance (yards) 22 5 Khoảng cách vuông góc(x) 27 5 60 50 40 30 20 10 0 0 9.5 19 .5 29 .5 39.5 49.5 59.5 69.5 89.5 Distance (m) Khoảng cách vuông góc(x) 16 Xác suất phát hiện cho phương pháp điều tra theo tuyến 17 Tính xác suất phát ... 0.5 0.4 0.3 0 .2 0 .1 f ( x)  g ( x) w  g ( x )dx 0 -2 2-4 4-6 6-8 Khoang cach (m) 8 -10 21 Tính mật độ 27 0 D  0. 013 5/0.54(con/m ) 2x10x10.000.(0.54) D =13 5/0.54 =26 5 con/ha 22 Xử lý số... So ca the 90 1. 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0 .2 0 .1 f ( x)  70 60 50 40 30 20 10 g ( x) w  g ( x )dx 0 -2 2-4 4-6 6-8 0 -2 2-4 4-6 6-8 Khoang cach (m) Khoang cach (m) 8 -10 20 8 -10 Pˆa  ˆ g... góc(x) 15 Welder W.R., Texas (Gates 19 79) Tanzania (Gates 19 79) N u m b e r 10 12 14 16 Distance (yards) Khoảng cách vuông góc(x) Welder W R., Texas (Gates 19 79) 40 80 12 0 16 0 20 0 24 0 28 0 320