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姓名洪俊班级2013级生物基地学号201300140030 同组者/科目基础生态学实验题目种群在资源有限环境中的逻辑斯蒂增长组别/一．实验目的：1.认识到环境资源是有限的，任何种群数量的动态变化都受到环境条件的制约。
2.了解种群在有限环境中的增长方式，理解环境对种群增长的限制作用，领会逻辑斯蒂模型中生物学特性参数r与环境因子参数—生态学特性参数K的重要作用。
3.学会如何通过实验估计出r、K两个参数和进行曲线拟合的方法。
二．实验原理：由于环境是有限的，种群指数增长只是暂时的，多发生在种群增长的早期阶段，密度很低、资源丰富的情况下。
随着种群密度增大，资源缺乏，影响到种群的增长率，使其降低。
受自身密度影响的种群增长称为与密度有关的增长，分为离散的和连续的两类。
下面介绍常见的连续增长模型与密度有关的连续增长模型两点假设：有一个环境容纳量K，当Nt=K时，种群停止增长，dN/dT = 0；种群增长率随种群密度升高成比例降低，最简单的情况是每增加一个个体，同时产生1/K的抑制效果。
当种群数量为N时，种群增长率下降为原来的（1-N/K）。
结果：导出逻辑斯谛方程。
逻辑斯谛方程（Logistic equation）：)1(ddKNrNtN-=姓名 洪俊 班级 2013级生物基地 学号 201300140030 同组者/ 科目 基础生态学实验 题目 种群在资源有限环境中的逻辑斯蒂增长 组别 /• 其积分式为： rt a t e KN -+=1• 其中0lnN N K a -=• K —理论上的环境容纳量，难以准确测定。
• N 为种群大小，t 为时间，r 为种群的瞬时增长率，K 为环境容纳量，1-N/K 为剩余空间。
密度制约导致种群增长率随密度增加而降低，与非密度制约的情况相反，种群增长曲线不是“J ”型，而是“S ”型。
“S ”型曲线有两个特点：曲线渐近于K 值，即环境容纳量（或平衡密度）。
曲线上升是平滑的。
逻辑斯谛曲线常划分为五个时期： 开始期：种群个体数很少，增长缓慢； 加速期：随着种群个体数增加，增长逐渐加快；转折期：种群个体数达到环境容纳量一半（即K/2）时，增长最快； 减速期：种群个体数超过 K/2以后，增长逐渐放慢； 饱和期：种群个体数达到K 值停止增长。
逻辑斯蒂增长曲线-实验报告实验⽬的：1、使学⽣们认识到环境资源是有限的，任何种群数量的动态变化都受到环境条件的制约。
2、加深对逻辑斯蒂增长模型的理解与认识，深刻领会该模型中⽣物学特性参数r与环境因⼦参数----⽣态学特性参数K的重要作⽤。
3、学会如何通过实验估计出r、K两个参数和进⾏曲线拟合的⽅法。
实验原理：种群在资源有限环境中的数量增长不是⽆限的，当种群在⼀个资源有限的空间中增长时，随着种群密度的上升，对有限空间资源和其他⽣活必需条件的种内竞争也将加强，必然影响到种群的出⽣率和存活率，从⽽降低了种群的实际增长率，直⾄种群停⽌增长，甚⾄使种群数量下降。
逻辑斯蒂增长是种群在资源有限环境下连续增长的⼀种最简单的形式，⼜称阻滞增长。
种群在有限环境中的增长曲线是S型的，它具有两个特点:1、S型增长曲线有⼀个上渐近线，即S型增长曲线逐渐接近于某⼀特定的最⼤值，但不会超过这个最⼤值的⽔平，此值即为种群⽣存的最⼤环境容纳量，通常⽤K表⽰。
当种群⼤⼩到达K值时，将不再增长。
2、S型曲线是逐渐变化的，平滑的，⽽不是骤然变化的。
逻辑斯蒂增长的数学模型：dN dt =rN(K?NK)或dN dt =rN(1?NK)式中:dNdt—种群在单位时间的增长率；N—种群⼤⼩；t—时间；r—种群的瞬时增长率；K—环境容纳量；)—“剩余空间”，即种群还可以继续利⽤的增长空间。
逻辑斯蒂增长模型的积分式：N=K1+e a?rt式中：a—常数；e—常数，⾃然对数的底。
实验器材：恒温光照培养箱、实体显微镜、凹拨⽚、1000毫升烧杯、100毫升量筒、移液枪（50微升），1千⽡电炉、普通天平、⼲稻草、鲁哥⽒固定液、50毫升锥形瓶、纱布、橡⽪筋、⽩胶布条、封⼝膜、标记笔、计数器、⾃制的观测数据记录表格⽅法与步骤：1、准备草履⾍原液从湖泊或⽔渠中采集草履⾍。
2、制备草履⾍培养液（1）制取⼲稻草5g,剪成3~4厘⽶长的⼩段。
（2）在1000毫升烧杯中加⽔800毫升，⽤纱布包裹好⼲稻草，放⼊⽔中煮沸10分钟，直⾄煎出液呈现淡黄⾊。
种群的逻辑斯蒂增长实验报告本次实验所研究的是种群的逻辑斯蒂增长。
逻辑斯蒂增长模型是指在一定环境条件下，种群数量进行上升的模型。
该模型的增长速率受到环境资源的限制，并且在达到极限后，随着资源的减少而逐渐趋于平缓或停滞。
为了更加深入地了解逻辑斯蒂增长的规律和特性，我们进行了一次实验。
实验方法：我们将实验用的种群分成两个组，一组在充足资源的条件下生长，另一组在缺少资源的条件下生长。
充足资源组在适宜的温度、光照强度和氧气含量下生长。
缺乏资源组则在低温、弱光照和高二氧化碳含量的环境下生长。
在实验过程中我们记录每组种群数量的变化情况，直到达到最终的平衡状态。
实验结果：根据实验数据，我们得出以下结论：1. 种群数量增长的速度在充足资源组中更快，而在缺乏资源组中较慢。
2. 在初期，两个组的种群数量增长速度都很快。
但随着种群数量的增长，增长速度逐渐减缓。
3. 在达到最大数量后，充足资源组的种群数量呈现平缓状态，而缺乏资源组的种群数量则停滞。
分析和结论：我们将以上实验数据分析进行如下解释：1. 种群数量增长的速度受到环境资源的限制。
当资源充足时，种群数量增长快；但资源不足时，种群数量增长缓慢。
2. 因为环境资源是有限的，种群数量增加后，需要更多的资源来支撑更多的生命。
因此，增长速度会逐渐减缓，直到达到最大数量。
综上所述，逻辑斯蒂增长模型可以很好地解释种群数量增长的规律。
在自然界中，种群增长也受到各种限制，如食物、栖息地、气候等。
这些因素的作用机制类似于上述的实验结果。
通过这次实验，我们更加深入地理解了逻辑斯蒂增长模型的规律，以及资源限制对种群数量和生存的影响。
生态学实验 海洋学院09级生科4 王唱200900810173实验二 草履虫种群的logistic 增长【实验目的】1. 了解种群增长是受环境条件限制的2. 学习典型的生态学实验方法，种群的数量统计及数学统计与分析方法。
使用计算机拟合曲线的技术。
【实验原理】世代重叠的种群在无限环境中的增长方式为无限增长，表现为指数式增长过程。
当瞬时增长率保持恒定时，其数学模型可描述为d N/d t=r N 。
但在现实生态环境中，种群不可能长期而连续的按集合级数增长，往往受到环境资源和其他必要的生活条件的限制，至一定时候，种群增长率随着密度的上升而下降。
增长的数值，如以图表示则呈现为S 型曲线。
种群在悠闲地环境条件下的连续增长表现形式很多，其中最简单的形式为逻辑斯蒂增长（logistic growth ）。
数学模型为：K N K rN dt dN /)(*/-= 其积分式为：t N )1/(rta eK -+=Logistic 增长模型基于以下两点假设:1) 设想有一个环境条件所允许的最大种群值，称为环境容纳量或负荷量（carryingcapacity ）,通常以K 表示。
当种群大小达到K 值时，将不再增长，即;0/=dt dN 2) 摄像师种群增长率降低的影响是最简单的，即其影响随着密度上升而逐渐地、按比例的增加。
草履虫在18-20℃环境中，每天分裂一次。
实验数据在培养液有限时，其个体的分裂即受到限制，种群增长趋缓，最终达到密度饱和状态。
如果不补充培养液，种群密度即会下降。
活的草履虫在显微镜下计数比较困难，因此需要先将其固定。
【实验材料】1. 纯培养的草履虫；2. 波氏固定液：饱和苦味酸清夜75ml ，加25ml 福尔马林，加3ml 冰醋酸，混匀即可；3. 稻草提取液：10g （以15-20g 为宜）稻草段放于1L 水中煮沸10min ，至煎出液成黄宗策，冷却后待用。
【实验步骤】1. 250ml 烧杯中加入约150ml 稻草培养液备用；2. 取一小培养皿放入适量草履虫培养液，置于解剖镜下吸取约100只草履虫，转移至步骤1的烧杯中液面处标记；3. 在1ml 浮游生物计数框内加入1滴波氏固定液。
华南师范大学实验报告学生姓名 学 号 专 业 年级、班级 课程名称生态学实验 实验项目 种群的逻辑斯蒂增长模型 实验类型 验证 □设计□综合 实验时间 年 月 日 实验指导老师 实验评分种群的逻辑斯蒂增长模型1 实验目的1.1 了解种群在有限环境中的增长方式，理解环境对种群增长的限制作用；1.2 学习种群密度的检测，种群增长模型的建立，参数的估计以及种群增长曲线的拟合等实验技术； 1.3 加深对逻辑斯蒂增长模型的特征及其模型中两个参数r 、k 的理解。
2 材料与方法2.1 材料与试剂草履虫、干稻草、鲁哥氏固定液2.2 实验仪器六孔培养皿、量筒、解剖镜、锥形瓶、烧杯、锥形瓶2.3 实验方法2.3.1 配制人工海水 按表1配制30‰人工海水的人工海水，再将30‰人工海水加矿泉水稀释为20‰的人工海水。
表1 30‰人工海水配方（1升水） 药品 含量 NaCL 28.000g KCL 0.800g MgCl 2·6H 2O 25.000g CaCl 2·H 2O1.200g2.3.2 接种红色伪角毛虫 在六孔平板中的两个孔滴加5ml20‰人工海水，两个孔滴加5ml30‰人工海水→做好标记→每孔分别放两粒米粒→分别在解剖镜中吸取50只红色伪角毛虫→常温下培养→实验开始的7天内，每天定时对培养液中的草履虫密度进行检测。
（每次计数至少重复3次）2.3.3 Logistic 增长模型的拟合 种群在有限环境中的连续增长表现为Logistic 增长，其增长曲线呈S 型。
Logistic 增长数学模型为：）（K N K N N -r dt d =或）（KNN N -1r dt d = 式中：dtd N为种群的增长；N 为种群大小；t 为时间；r 为种群的瞬时增长率；K 为环境容纳量； ）（KN-1为“剩余空间”。
因此，Logistic 模型的积分公式为：rt-a e 1+=KN式中：a 与初始数量0N 有关的常数；e 为自然对数的底。
实验一 昆虫种群逻辑斯蒂增长模型（验证性实验）一、 实验目的逻辑斯蒂曲线是一条S 型曲线，它是生物种群在有限资源环境中（空间和食物）增长到一定程度时，环境阻力逐渐增大，致使种群的最大数量限制在一个固定水平之下，种群将不再继续增长而稳定在环境负荷量K 值左右。
实验已证明S 形曲线是生物界中普遍存在的一种规律，具有广泛的应用价值。
通过实验熟悉种群S 形增长的特点及曲线拟合的方法。
二、 实验原理由逻辑斯蒂增方程 N=erta K -+1取自然对数得a-rt=ln(NNK -) ---Y 则 Y=a-rt首先求得环境负荷量K 值后，再将各N 值换算为ln[(k-n)/n]。
K 值求法有多种，如将接近饱和点附近的n 点N 值平均，而得一个值，或用三等距计算法。
应用三点测定K 值常受所选点位置的影响，因此本实验采用直线回归计算K 值。
该方法是对N n 与N n /N a+1进行回归，得直线回归式：N n /N a+1=A+BN n利用最小二乘法求得A 、B 。
令N n /N a+1=1，代入直线回归式，即表N n =N a+1时，种群个体数不在增加，那么N n 值就视为环境负荷K 值，显然K=BA-1。
A 、B 值求得后，确定K 值，可根据Y=a-rt 回归式，确定参数a 和r 。
三、 实验方法为100克经轻压而裂开的麦粒（约2000粒）中数入5对小谷蠹成虫开始实验，每周把麦粒筛出，弃去粉末状粪物质，并补充以新鲜的经碾压的麦粒，使其重新维持100克，并每两周计算一次成虫数，实验可设3~5个重复。
四、实验结果小谷蠹种群增长结果见表1。
1. K值的确定：设N n/N a+1=Y，N=XK值确定按表2进行。
2. 参数a , r 的确定：K值确定后，表1中ln(N NK-) 可统计出。
设Y= ln(N NK-)，X=t参数a , r的确定按表3进行。
表1 小谷蠹种群增长结果时间t 种群个数N Nn /Nn+1Y=ln((K-N)/N)0 10 0.546448087 4.1632351951 18.3 0.631034483 3.5459227072 29 0.61440678 3.0685202213 47.2 0.663853727 2.5518116434 71.1 0.372056515 2.1018527665 191.1 1.094501718 0.8820998976 174.6 0.678585309 1.0075134717 257.3 0.733675506 0.4298863768 350.7 0.795238095 -0.1492014679 441 0.859146698 -0.73344294810 513.3 0.917098446 -1.30285736811 559.7 0.940988568 -1.79381889312 594.8 0.94502701 -2.32793012713 629.4 0.9834375 -3.29239764914 640 0.982951928 -3.91269345615 651.1 0.993287567 -5.95309417116 655.5 0.99378411217 659.6 0.99667573318 661.8 0.9977385819 663.3表2 N n/N a+1~N n线性回归统计表统计项统计值统计项统计值∑x 7155.5 SSx(SSv) 1227374.369 ∑X23922173.33 SSy(SST) 0.697440815 X376.6052632 SP 762.5136429 y 15.73993636 r 0.824148389 ∑y213.73668274 A 0.594449439 y0.828417703 B 0.000621256∑XY 6690.256518 K=B A-1652.7914211 表中各值的计算公式：SS X=∑X2 -( 1/n)（∑X）2SS Y=∑Y2 –( 1/n)（∑Y）2SP=∑XY–( 1/n)（∑X）（∑Y）r=SP/( SS X * SS Y)1/2B=SP/ SS XA=y-B X表3 ln(N NK-)~t 线性回归统计表统计项统计值统计项统计值∑x 120 SSx(SSv) 340∑X21240 SSy(SST) 124.5577615X7.5 SP -203.2955841y -1.7145938 r( 相关系数) -0.987877489 ∑y2124.7124895 a(A) 4.377299301y-0.107162113 B -0.597928188 ∑XY -216.1550376 r( 参数)=-B 0.597928188 表中各值的计算公式：SS X=∑X2 -( 1/n)（∑X）2SS Y=∑Y2 –( 1/n)（∑Y）2SP=∑XY–( 1/n)（∑X）（∑Y）r（相关系数）=SP/( SS X * SS Y)1/2B=SP/ SS Xa=y-B X五、作业1. 完成表1、2、3的计算。
种群在资源有限环境中的逻辑斯谛增长姓名：学号：系别：生命科学学院生物科学专业班号：2实验日期：4月5日同组同学：实验目的1）认识到任何种群数量的动态变化都受到环境条件的制约（2）领会logistic model 生物学特性参数r与环境因子参数K的重要作用（3）学会通过实验估算这两个参数和进行曲线拟合实验原理•离散种群增长和连续种群增长•种群在有限资源环境下的连续增长的一种最简单的形式就是逻辑斯谛增长逻辑斯谛增长模型是建立在以下两个假设基础上的：①有一个环境容纳量（carrying capacity）（通常以K表示），当Nt=K时，种群为零增长，即dN／dt=0；②增长率随密度上升而降低的变化是按比例的。
最简单的是每增加一个个体，就产生1／K的抑制影响。
例如K=100，每增加一个体，产生0.01影响，或者说，每一个体利用了1／K的“空间”，N个体利用了N／K的“空间”，而可供种群继续增长的“剩余空间”只有（1-N ／K）。
逻辑斯蒂增长的数学模型dN/dT=rN[（K-N）/K]dN/dT=rN（1-N/K）dN/dT···························种群在单位时间内的增长率N·······························种群大小t································时间r································种群的瞬时增长率K·······························环境容纳量1-N/K····························剩余空间逻辑斯蒂增长的数学模型的积分式：N=K/[1+EXP（a-rt）]S”型曲线有两个特点：①曲线渐近于K值，即平衡密度；②曲线上升是平滑的。
基于logistic数学模型的种群增长规律全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：种群增长是生物学中一个重要的研究课题，从古至今，人们一直致力于探索各种生物群体的增长规律。
logistic数学模型被广泛应用于种群增长的研究中。
logistic模型由数学家皮埃尔·弗朗索瓦·热涅提出，用来描述种群在资源有限的情况下的增长趋势。
通过logistic模型，我们可以更好地理解种群增长的规律，并预测未来的发展走势。
让我们来了解一下logistic模型的基本原理。
在logistic模型中，种群数量随着时间的推移呈现出S形曲线的增长趋势。
该模型的基本方程可以表示如下：dN/dt = rN(1 - N/K)dN/dt表示种群数量N随时间t的变化率，r是种群固有的增长速率，K是种群的环境容量。
在这个方程中，第一项rN表示种群的自然增长，第二项-rN^2/K表示种群数量受到环境资源限制的补偿性减少。
当种群数量接近环境容量K时，增长速率趋于零，种群数量稳定在一个平衡值。
通过logistic模型，我们可以得出一些关于种群增长的规律。
种群数量不会一直呈指数增长，而是会在某个阈值处趋于稳定。
这是因为种群在资源有限的情况下，无法无限地增长下去。
种群的增长速率取决于种群固有的增长速率r和环境容量K。
当种群数量接近环境容量时，增长速率会减缓，最终趋于零。
种群数量的波动会受到环境因素的影响，如自然灾害、疾病传播等，从而影响种群的增长走势。
在实际应用中，logistic模型可以帮助我们更好地管理和预测种群的增长情况。
通过对种群数量、环境容量和增长速率等参数的测算，我们可以预测未来种群数量的变化趋势，及时采取控制措施，保护种群的生存和发展。
logistic模型还可以用于研究不同因素对种群增长的影响，为生态环境保护和资源管理提供科学依据。
基于logistic数学模型的种群增长规律，为我们深入了解种群发展的机理提供了重要的理论支撑。
生态学实验指导浙江大学生命科学学院生物科学系生态学课程组2012年2月目录前言 (1)实验一、二种群增长观测及Logistic增长模型 (2)实验三、四代谢生态-群体密度调控指数确定 (4)实验五、六环境诱导细胞钙信号对气孔开闭的调控 (6)实验七、八群落物种多样性测定与计算 (8)实验九、十城市植被与土壤碳特征的关系 (10)实验十一、十二城市树木年龄与生产力关系 (15)实验十三、十四植物吸收水中铵氮能力比较分析 (16)实验十五、十六植物吸收水中硝氮能力比较分析 (18)前言“工欲善其事，必先利其器”——在科学研究的构成中，方法占有极其重要的意义，甚至可以说，一部科学发展的历史就是一部科学方法不断发展的历史。
生态学是生命科学的一个分支学科，同其他学科一样，实验是其最重要的内容。
掌握基本方法，掌握基本技能，对于理解生态学理论，并将之运用于实践，具有重要意义。
在科学方法论中，实验是狭义的。
包括我们经常说到的观察和实验两个内容。
科学观察是指在自然条件下，人们对自然现象进行搜集、描述和记载的一种手段。
在各种科学手段十分发达的今天，观察依然是生态研究中的重要方法。
目前生态学中的观察主要有野外观测（包括野外考察和定位观测）和实验室（包括试验田）观察两大类。
依照研究目的，使用科学仪器和设备，有意义地去控制自然过程条件，模拟自然现象，避开次要矛盾，突出主要因素，在特定条件下去探索客观规律，认识客观世界，这种方法即实验方法。
生态学中的实验方法主要有原地实验和人工控制实验两类。
原地实验是在野外条件下通过某些措施获得某个因素的变化对生物的影响及生物的响应数据。
例如，在牧场进行围栏可以分析出食草动物对群落结构和生产力的影响；在田间人工“小岛”上接种昆虫，以观测昆虫出现后的生态关系变化，等等。
人工控制实验是在受控条件系统中研究单项或多项因子对目标的作用，如人工气候箱中的实验。
在科学研究中实验只是手段，由观察、实验获得的大量第一手资料，需要经过比较与分类，进一步进行归纳、演绎、分析、综合，进行逻辑思维与抽象（经常要用到模型方法，进行逻辑思维与抽象，形成概念，提出假说，发展成理论。
因此，生物科学的研究过程中不能只动手，而应该同时动脑。
生态学实验不是一般的验证实验，而是探索型实验。
同学们必须对实验数据进行充分的比较\综合和分析，最后得出自己的结论。
这期间需要阅读科学文献，共享其他成员和实验组的数据，并按照科学论文的格式进行写作。
迈开了解和参与科学研究的第一步，你的投入越多，你的收获越丰!实验一、二 种群增长观测及Logistic 增长模型一、实验原理自然种群的增长总会受到食物、空间和其它资源或生物的制约，是有限的增长。
在有限的环境条件下，开始时因种群基数小增长缓慢，随后逐渐加快，然后，又由于环境阻力逐渐增加，增长速度又逐渐变缓。
当种群数量达到其环境资源所能维持的最大数量即环境容纳量或平衡水平时，种群停止增长并维持下去。
因此，种群的个体出生率和死亡率都随着种群密度的变化而变化。
由于环境对种群增长的限制作用是逐渐增加的，所以增长曲线呈S 形，其数学模型可用Logistic 方程来描述：)(kN k rN dt dN -=式中dtdN 是种群的瞬时增长量，r 是种群的内禀增长率，N 是种群大小，k 是环境容纳量，kN k -代表环境阻力。
当N ＞k 时，0<-kN k ，种群数量下降；N ＜k 时，0>-kN k ，种群数量上升；N=k时，0=-kN k ，种群数量保持不变。
Logistic 方程的解析解为：rtt e N kN --+=)1(10，N 0是种群起始数量。
利用此式可以求出在Logistic 增长过程中任一时刻的种群数量。
自然界中酵母、果蝇、草履虫、藻类等种群的增长过程比较符合Logistic 增长曲线，其他高等生物的增长，包括人类，也可以应用Logistic 模型研究。
当然，Logistic 模型表示的是一种理想化的状态，受到一些假设条件的限制，在实际运用时还需要加以改进。
本实验选用培养技术环节较为简单的小球藻作为实验材料，通过测定其光密度来观察小球藻种群的增长动态。
在一定的中密度范围内，单位空间的植物种群叶绿素含量与种群大小之间呈正向线性关系，而叶绿素含量与其吸光度之间也存在正向的数量关系，因而小球藻光密度的变化能够反映其种群数量的变化。
二、目的要求1．了解小球藻的培养过程和观察方法2．了解Logistic 模型，掌握Logistic 增长曲线绘制的一般方法。
运用模型进行种群增长的分析。
三、实验设备与材料光照培养箱，三角瓶，分光光度计；小球藻，小球藻培养液。
四、实验准备1．小球藻培养液的配制2．藻种的活化取10 ml 藻种转至三角瓶中，并加入100 ml 培养液，在25℃、12 h 光照条件下，培养一周；然后再按同样方法连续转接培养3-4次，即可用来测定Logistic 增长动态。
五、实验步骤1．取10ml 藻种培养液转移至250 ml 三角瓶中，加入100 ml 培养液，振荡均匀，测定OD 650值（以培养液作为空白对照），重复3次，取其平均值作为起始浓度，；2．三角瓶置于光温培养箱中，在25℃、12 h 光照条件下连续培养一周，每天定时观测一次（测定前振荡均匀），记录OD 650值；3．根据测定的OD 650值绘制小球藻种群的增长曲线。
小球藻培养液观测记录表实验三、四 代谢生态-群体密度调控指数的确定一、目的和原理1意义：代谢生态理论（Brown 2004）中群体密度调控指数的数值与是否恒定是生态学的前沿热点问题之一。
该自疏指数从早年（Yoda, 1963）提出的-3/2到基于分支理论的-4/3，然而，大量学者的研究结果对此提出了质疑和挑战。
所以，学习测定和计算密度调控指数具有重要科学意义，同时，也有广泛农（作物密度调控）、林（森林抚育）、牧（草场和畜群管理）、渔（鱼群密度控制）业应用前景。
2目的：学会如何测定和计算密度调控指数。
3原理：根据代谢生态理论，生物群体的平均个体生物量（w ）与密度（d ）的α次方成比例：w kd α=（1）上式中的α被称为密度调控指数。
对（1）式取对数，得到：lg()lg()lg()w d k α=+(2)所以，对达到或接近环境承载力的生物种群或群落，取样方测定群体的平均个体生物量（w ）和密度（d ），以lg(w )和lg (d ）作图，其斜率就是密度调控指数α。
二、仪器设备1 样方取样绳(或皮尺)：10m×10m, 5m×5m, 2m×2m2 钢卷尺：规格2m ；3 小皮尺：规格2米；4 分析天平，5 台秤，最大称量5公斤；6 干燥箱三、试验材料自然或达到基本稳定的植物群落。
四、试验步骤1 分别选取草本、和木本样方；2 大乔木样方：样方面积10m×10m ， 测定样方内高度超过1.3米的植物的数量，每个植株的胸经（DBH, 根据距地面1.3米高处的树干周长换算）。
对于DBH>10厘米的树木，参照Brown et al. (1995) 提出并被广泛使用的下列公式计算：B = 0.0326 * (DBH)2 * H （3） 对于 (2.5 cm < dbh < 10 cm)的幼树，则使用honzák et al. (1996)的公式计算： B = exp[-3.068 + 0.957 ln (D 2 * H)]（4）对于dbh <2.5 cm 的小苗，则直接取样标定平均个体生物量。
3 小苗圃样方：样方面积5m×5m或2m×2m，测量密度，每株植物的距地面0.3米高处树干的周长；4 草本样方：选择多年的撂荒地，取2m×2m或1m×1m样方，从地面收割取样，计量个体数目(N)，烘干后称总生物量(W)，按WwN计算平均个体生物量，N/面积计算密度。
五、结果分析将各样方的密度（d）和平均个体生物量（w）数据输入Exel表，分别取常用对数后，以lg（d）为横坐标，lg(w)为纵坐标作图，并且取直线回归线的斜率，得到密度调控指数α。
对比本组得到的密度调控指数α值与其他同学数值和文献数值的差异，分析可能的原因，总结试验测定的经验和教训。
六、参考文献Brown J. B., Gillooly J. F., Allen A. P., Savage V. M., West, G. B. 2004. Toward a metabolic theory of ecology. Ecology., 85:1771-1789Brown, I. F., L. A. Martinelli, W. W. Thomas, M. Z. Moreira, C. A. C. Ferreira, and R. A. Victoria. 1995.Uncertainty in the biomass of Amazonian forests: an example from Rondônia, Brazil. Forest Ecology and Management 75:175–189.Deng JM, Wang GX*, E. Morris C., Wei XP, Li DX, Chen BM, Zhao CM, Liu J and WangY.2006. Plant mass-density relationship along a moisture gradient in north-west China. J. of Ecology, 84: 953-958 Enquist BJ, Brown JH &West GB. 1998. Allometric scaling of plant energetics and population density.Nature 395:163-165Honzák, M., R. M. Lucas, I. do Amaral, P. J. Curran, G. M. Foody, and S. Amaral. 1996. Estimation of the leaf area index and total biomass of tropical regenerating forests: a comparison of methodologies.In Amazonian Deforestation and Climate, ed. J. H. C. Gash, C. A. Nobre, J. M. Roberts, and R. C.Victoria, 365-381. Chichester, N.Y.: John Wiley and Sons.Yoda K.,Kira T.,Ogawa H.&Hozumi K. 1963. Intraspecific competition among plants ⅪSelf-thinning in overcrowded pure stands under cultivation and natural conditions. J. Biol. Osaka City University 14:107-129实验五、六环境诱导细胞钙信号对气孔开闭的调控一、意义和目的1 意义：气孔控制着地球生物圈的CO2和水分交换，从而控制着生态系统最重要的初级生产和全球气候变化过程。
