种群增长率与种群增长速率的辨析

种群增长率、增长速率是生态学重点考查的内容,但是当今中学生物教材没有明确的解析,在平常的教学和练习中,经常混为一谈,错误百出,作者从不同层面进行了辨析。     

种群增长率与增长速率的区别

种群增长率与种群增长速率虽一字之差,但内涵完全不同。增长率是指：单位数量的个体在单位时间内新增加的个体数,其计算公式为：（这一次总数-上一次总数）,上一次总数＊100％=增长率。如某种群现有数量为a,一年后,该种群数为b,那么该种群在当年的增长率为（b-a）／a。增长速率是指单位时间内增长的数量。其计算公式为：（这一次总数-上一次总数）／时间=增长速率。同样某种群现有数量为a,一年后,该种群数为b,其种群增长速率为：（b—a）／1年。即增长率=出生率一死亡率。故增长率不能等同于增长速率。     

种群数量增长速率与增长率的辨析

高中生物学教材介绍了种群数量增长的数学模型,在此基础之上相关的习题中又延伸出了增长速率（即增长速度）和增长率两个概念,而教材并没有对这两个概念加以具体解释,所以一些参考资料在此相关的习题中将这两概念相互混淆,甚至将两概念等同。现将这两概念辨析如下：     

种群数量变化曲线中的种群增长率和增长速率

在高中生物学的生态学部分中,种群数量变化是一个常见的考点。而种群数量变化曲线的种群增长率和增长速率的代换是考试中常见的考查方式。本文例析了种群数量变化的考题,用数学推导和推理的方法,归纳了种群数量的“J”型和“S”型变化的种群增长率和增长速率曲线。     

建构数学模型，理解种群增长率和增长速率

《种群的数量变化》在新课标中的知识性学习目标是“解释”,属理解水平;能力性学习目标是“尝试”,属模仿水平．因此,在考试中必然会以教材上的“建构种群增长的数学模型”为模仿对象设计相关问题,以考查同学们的理解水平和模仿能力,而种群的增长率和增长速率则是高考最容易考查的内容,几乎每年都有所涉及．     

浅析种群增长率与增长速率

在阐述种群增长率和种群增长速率的定义及数学表达式的同时,运用几何画板软件绘制种群"S"型增长率和增长速率曲线。     

“种群增长曲线”难点突破

<正> 种群增长曲线模型有"J"型和"S"型两种,它们表示的种群数量变化规律在生物群落的演替、种群数量变化的预测以及农业生产中有着广泛的应用,是高考的一个重要考点。但学生在学习该部分知识时,经常会遇到以下问题。现对此解析如下。1 种群数量两种增长方式的差异种群"J"型增长曲线是指在理想环境中,空间、资源无限和不存在任何天敌、寄生者和竞争者的条件     

“种群增长率”与“每年增长率”之我见

在种群增长曲线中,分析种群数量增长率的变化通常是以曲线的几何斜率来解释的;在“J”型增长曲线中,假设每年增长率是固定不变的,而描绘出来的曲线斜率却是变化的,这是为何？“种群增长率”与“每年增长率”有别乎？既然“J”型曲线有“每年增长率”,     

种群增长率和增长速率曲线的探讨及应用

用定义法、斜率法、特殊值法和函数法对种群的增长率曲线和增长速率曲线进行了探讨,并归纳了“S”型增长种群增长速率曲线在生物资源利用和有害动物防治中的应用。     

种群与群落专题复习设计的建议

正一、教材分析"种群与群落"是近几年高考的"四大能力要求"的高频考点。根据考试大纲和"新课标"要求,将教材内容分解为两个部分:1.种群的特征及数量变化,种群数量增长规律;2.群落结构。二、教学的三维目标A.知识目标:1.探究种群数量增长规律,解释有关生产的实际问题;2.群落结构。B.能力目标:1.通过看书、讨论有关种群特征和群落结构的相关问题,培养学生查阅、整理的能力     

云南人口增长率与经济发展空间关系分析

传统思想和经济发展水平对人口增长率双重影响,使人口增长率在空间结构上呈现出以经济发展极值区为中心的圈层结构特征。基于这种假设,以滇中经济增长极为基点,对云南省129个县(市)2000、2010年的人口数据和相应的空间距离数据利用傅利叶变换进行空间域谱分解,结果表明,以经济增长极为中心向边沿区带,人口增长率呈现由低到高的圈层变化。     

人口死亡率的灰色预测模型

应用GM(1,1)模型,对十堰市城区人口的死亡率建立灰色预测模型.经检验模型拟合精度高,外推预测效果好.     

中国人口增长预测模型

本文以Logistic人口阻滞增长模型为基础建立了我国人口增长的预测模型,对各年份全国人口总量增长的短、中、长期趋势作出了预测.从而为我国人口的控制与管理提供了一定的依据.     

我国人口增长预测数学模型

将人口增长的微分方程右端近似拟合成四阶多项式,建立了人口增长的改进logistic模型：1/p&#183;dp/dt=0．0028＊P^3-16．82＊P^2＋3．364＊10^4＊P＋2．244＊10^7,通过利用经典K—R四阶微分方程求解出老龄人口关于时间函数的数值解,预测出老龄化人口在总人口中所占的比率,进而对我国人口老龄化的进程进行中短期预测。其次综合考虑诸多因素,建立了一个动态的leslie模型,通过考虑生育妇女的人口数量对人口发展的总趋势及未来人口的数量进行中长期预测,得出总人口关于时间的函数为：X（t＋1）=L&#183;X（t）。     

“修正的克强指数”与GDP增长率时间序列建模分析

本文基于2008²011年的月度时间序列数据,建立了一元时间序列模型和二元时间序列的动态回归ARIMAX模型,运用ADF检验对各变量数据的平稳性进行检验,采用AIC、SBC准则选择相对最优模型.结果表明,可引入"修正的克强指数"对GDP增长率进行二元时间序列分析,并且建立的ARIMAX模型优于一元时间序列模型.     

接触率依赖于总人数的传染病动力学模型

讨论一类具有常数恢复率、接触率依赖于总人数的SIS传染病动力学模型．分析了系统各类平衡点存在的阈值，利用构造Liaponov函数-Lasalle原理得到了平衡点渐近稳定的充分条件．     

基于VAR模型的我国居民收入、人口增长与房地产价格关系的实证分析

利用1992-2014年的时间序列数据,构建向量自回归(VAR)模型,并利用脉冲响应函数、方差分解等工具对我国居民收入、人口增长与房地产价格的关系进行实证分析,并得出结论:房价的波动受自身冲击的影响居于主导地位;居民收入对房价先是产生正的影响,然后是负的影响;人口增长对房价的上涨产生正的较大影响。     

中国人口增长预测

根据已有的数据资料,结合中国人口增长特点,将市、镇、乡不同性别的人口按不同的年龄段分别讨论,建立了Leslie矩阵迭代的人口预测模型,对我国短、中、长期人口进行预测且分别预测出市、镇、乡的各个年龄段男女的人口数.并对中国人口出现的老龄化、男女性别比例、市镇乡人口比例等问题进行具体分析,得到比较理想的预测结果.     

基于神经网络的人口增长多变量时间序列预测模型

人口增长是一个复杂的非线性动态系统,基于神经网络建立人口增长时间序列的预测模型,并通过实例仿真得出预测我国未来人口增长情况．     

中国省区人口增长差异分析

利用近年数据探讨影响中国各省区人口增长差异的原因。结果表明,导致各省区人口增长差异的主要原因是城镇化水平和男女受教育程度的差异,一方面说明计划生育政策在控制人口方面发挥了重大作用,这同一些国外经济学家的观点不一致;另一方面也说明,提高女性的受教育程度特别是女性的中学入学率能够有效控制人口增长。