Оценка численности методом мечения с повторным отловом (Линкольна–Петерсена / Чепмена) | Бесплатный онлайн-инструмент | Elysia Tools
Elysia Tools
Навигация
Health
Оценка численности методом мечения с повторным отловом (Линкольна–Петерсена / Чепмена)
Оценивает размер закрытой популяции методом Петерсена: введите число отмеченных и выпущенных в первой выборке (n₁), общий улов второй выборки (n₂) и число отмеченных при повторном отлове (m₂). Выводит простую оценку Линкольна–Петерсена N̂ = n₁n₂/m₂ и исправленную оценку Чепмена N̂ = (n₁+1)(n₂+1)/(m₂+1)−1, стандартную ошибку Себера, 95%-й доверительный интервал, число никогда не встреченных особей, долю меченых и вероятность поимки. Отклоняет m₂ = 0 или m₂ > min(n₁, n₂). Предполагает закрытую популяцию; при m₂ < 10 интервал приблизителен.
Запуск
Запустить этот инструмент
Заполните форму, запустите инструмент и посмотрите результат на этой же странице.
Примеры
Примеры для этого инструмента
Связано
Продолжить с похожими инструментами и темами
Результат
Готово к запуску
После запуска здесь появятся файлы, текст, структурированные данные или потоковый вывод.
Руководство по использованию инструмента
Узнайте, когда использовать этот инструмент, что он поддерживает и как его применяют пользователи.
Ключевые факты
Категория
Health
Типы ввода
number, select
Тип вывода
json
Покрытие примерами
4
API доступен
Да
Обзор
Калькулятор оценивает численность закрытой популяции по методу мечения с повторным отловом: введите n₁ (отмечено и выпущено), n₂ (второй улов) и m₂ (повторно пойманных с метками). Получите оценку Чепмена или Линкольна–Петерсена, стандартную ошибку Себера, 95%-й доверительный интервал, число никогда не встреченных особей, долю меченых и вероятность поимки.
Когда использовать
Когда нужно оценить размер закрытой популяции по двум сессиям отлова: первая с мечением и выпуском, вторая с повторным учётом меток.
Для полевого учёта диких животных, когда известны n₁, n₂ и m₂ и требуется и простая оценка Линкольна–Петерсена, и исправленная оценка Чепмена.
Если нужно сразу увидеть SE Себера, 95%-й интервал, долю меченых и число особей, которые ни разу не попали в выборки.
Как это работает
1Введите три обязательных числа: n₁ — сколько особей отметили и выпустили в первой выборке, n₂ — общий улов второй выборки, m₂ — сколько из них несли метку.
2Выберите оценку: Чепмен (по умолчанию, с поправкой на смещение) N̂ = (n₁+1)(n₂+1)/(m₂+1)−1 или простую Линкольна–Петерсена N̂ = n₁n₂/m₂.
3Калькулятор отклоняет некорректные данные: m₂ = 0 или m₂ больше min(n₁, n₂). При m₂ < 10 интервал считается приблизительным.
4На выходе — выбранная оценка N̂, SE Себера, 95%-й ДИ, оценка Линкольна–Петерсена (если выбрана Чепмен), число никогда не встреченных особей, доля меченых и вероятность поимки.
Сценарии использования
Полевой учёт мелких млекопитающих: 60 особей отметили и выпустили, во второй сессии поймали 100, из них 15 с метками.
Мониторинг насекомых (например, бабочек): большая первая выборка с мечением и повторный отлов с известным числом меток.
Учебные и отчётные расчёты в популяционной экологии, когда нужны и точечная оценка, и интервал с SE Себера.
N̂ Чепмена ≈ 384.06 (SE 73.59, 95% ДИ 239.83–528.29); простая оценка Линкольна–Петерсена = 400; около 324 особей ни разу не встречены; доля меченых во второй выборке 0.15.
2. Учёт бабочек: 250 отмечено, 180 поймано, 54 повторно
Специалист по мониторингу насекомых
Контекст
Сессия с большим усилием отлова: много отмеченных особей и относительно высокий повторный отлов.
Проблема
Сравнить Чепмена и Линкольна–Петерсена и убедиться, что при m₂ = 54 нормальный интервал достаточно надёжен.
Три целых числа: n₁ (отмечено и выпущено), n₂ (всего поймано во второй сессии) и m₂ (отмеченных в повторном улове). Дополнительно выбирается оценка Чепмена или Линкольна–Петерсена.
Чем Чепмен отличается от Линкольна–Петерсена?
Простая оценка — N̂ = n₁n₂/m₂. Чепмен снижает смещение: N̂ = (n₁+1)(n₂+1)/(m₂+1)−1. По умолчанию используется Чепмен.
Почему калькулятор отклоняет m₂ = 0?
При нуле повторных отловов знаменатель равен нулю, оценка неопределена. Также отклоняется m₂ > min(n₁, n₂) как биологически невозможное.
Насколько точен 95%-й интервал при малом m₂?
При m₂ < 10 нормальный интервал на основе SE Себера лишь приблизителен. Предполагается закрытая популяция без потери меток и без влияния метки на выживаемость и уловистость.
Что ещё выводится кроме N̂?
Стандартная ошибка Себера, границы 95%-го ДИ, простая оценка Линкольна–Петерсена, приблизительное число никогда не встреченных особей, доля меченых и вероятность поимки за сессию.