Kvadrátos, sávos és vonaltranszekt becslés. Populációbecslések és monitoring 3. gyakorlat

Hasonló dokumentumok
A létszámbecslés szerepe a hasznosítástervezésben. Létszám - sűrűség

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring 1. gyakorlat. Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring 1. gyakorlat. Elvonásos módszerek az adatokat pl. a vadászok is gyűjthetik, olcsóbb

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Mérési hibák

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

A mérési eredmény megadása

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Mintavételi eljárások

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Biomatematika 2 Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

A vegetáció felmérésében. 1. előadás

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Statisztikai becslés

Zaj és rezgésvédelem NGB_KM015_ tanév tavasz Zajmérés. Bedő Anett egyetemi tanársegéd SZE, MTK, BGÉKI, Környezetmérnöki tanszék

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK

PISA2000. Nyilvánosságra hozott feladatok matematikából

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Ütközések vizsgálatához alkalmazható számítási eljárások

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

A nyúlbecslés gyakorlata

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Elemi statisztika fizikusoknak

Biomatematika 2 Orvosi biometria

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

Matematikai geodéziai számítások 5.

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Területi statisztikai elemzések

A maximum likelihood becslésről

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Példa: Háromszög síkidom másodrendű nyomatékainak számítása

Feladatok MATEMATIKÁBÓL II.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Tervezet. Erdei szalonka - monitoring tervezése és végrehajtási lehetőségei Magyarországon

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Populáció nagyságának felmérése, becslése

Matematikai geodéziai számítások 6.

Vízszintes kitűzések gyakorlat: Vízszintes kitűzések

Az elliptikus hengerre írt csavarvonalról

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

A leíró statisztikák

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Egy nyíllövéses feladat

A Statisztika alapjai

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Matematikai geodéziai számítások 10.

Elveszett m²-ek? (Az akaratlanul elveszett információ)

Nehézségi gyorsulás mérése megfordítható ingával

Lehet hogy igaz, de nem biztos. Biztosan igaz. Lehetetlen. A paralelogrammának van szimmetria-középpontja. b) A trapéznak két szimmetriatengelye van.

STATISZTIKA I. Mintavétel fogalmai. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Valószínűségszámítás összefoglaló

Poncelet egy tételéről

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Egyszerű számítási módszer bolygók és kisbolygók oályáj ának meghatározására

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Kísérlettervezés alapfogalmak

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

Populációs paraméterek becslése

Átírás:

Kvadrátos, sávos és vonaltranszekt becslés Populációbecslések és monitoring 3. gyakorlat

Állományfelmérés mintaterületen A mintaterületen történő állományfelmérésnek Csányi (1987) az alábbi előnyeit látja: kevesebb munkát kívánnak csökken a kettős számlálás, vagy az elmaradás valószínűsége nem kell feltétlenül nagyon rövid idő alatt elvégezni a számlálás kevésbé zavarja a populációt. Minél többször ismételjük meg az állományfelmérést, annál nagyobb lesz annak pontossága, s minél inkább kumulatív diszperzió jellemzi az állatokat, annál több felmérésre van szükség a megfelelő pontosság eléréséhez. Az ismételt felmérések alapján kapott eredmények szórását is meg kell adni, mely tájékoztat a módszer megbízhatóságáról. A mintaterületen történő állományfelmérést Demeter és Kovács (1991) két nagy csoportra osztotta aszerint, hogy a mintaterületen teljes, vagy részleges felmérést végzünk-e. Ennek megfelelően az alábbi elkülönítéseket végezhetjük a mintaterületes módszerek során: teljes számlálás kvadrátokban teljes számlálás sáv transzektekben részleges számlálás - vonal transzekt. A teljes állományfelvételeknél is lényeges volt néhány etológiai és ökológiai szempont figyelembevétele a számlálások lefolytatásához, de a relatíve hosszú felmérési időszak, a gyakori ismétlés ehhez viszonylagos szabadságot adott. A mintaterületes felmérés imént ismertetett előnyei azonban igazán csak akkor érvényesülnek, ha az alábbi néhány, a felmérés pontosságát befolyásoló tényezővel számolunk. A felmérés eredménye ugyanis függ: a gyakoriságtól a faj egyedeinek nagyságától, viselkedésétől a tájformációtól és a vegetációtól az egyedszámtól az időráfordítástól a megfigyelő képzettségétől és a technikai felszereltségétől. A tapasztalatok szerint az észlelhetőség valószínűsége, a felmérhetőség nő a ritkasággal és a testnagysággal (Briedermann, 1982). 1. Teljes számlálás kvadrátokban A mintaterületes állományfelmérés a következő alapelven nyugszik. ahol D a populációsűrűség n* - a mintaterületen számlált egyedszám a a mintaterület nagysága N a teljes vizsgálati terület egyedszáma/állománynagysága A a teljes vizsgálati terület nagysága.

A képletnek megfelelően az egységnyi területre eső egyedszám azonos a mintavételi területen és a teljes vizsgálati területen (Demeter és Kovács, 1991). Ha tehát ismerjük a teljes vizsgálati terület nagyságát és meghatározzuk a mintaterületen az egyedszámot, akkor a teljes vizsgálati terület egyedszámát, azaz a populációnagyságot az alábbi képlet adja meg: E feltétel természetesen csak akkor teljesül, ha a populáció diszperziója egyenletes. Ezzel szemben a valóság ettől lényegesen eltérhet (1. ábra). 1. ábra: Eltérő populáció-diszperzió típusok (Demeter és Kovács, 1991 nyomán): a - egyöntetű, b - véletlenszerű, c - feldúsuló. Az A és B kvadrát két mintavételi lehetőséget mutat. Mindezek ellenére a feladatunk az, hogy torzítatlan, a valósághoz legközelebb álló eredményekhez jussunk, melynek az alábbi feltételei vannak: minden egyedet észleljünk, az észlelési valószínűség tehát 100 % nem történik többszörös számlálás, minden egyes egyedet csak egyszer számlálunk a diszperzió egyenletes, vagy a kvadrátok eloszlása véletlenszerű a populáció zárt, amit a vizsgálat rövid volta apróvadnál a. kis otthonterületek mellett fokozottan biztosít. Mivel a felsoroltakból több tényező is bizonytalan lehet, ezért különös gondot kell fordítani a kvadrátok helyének kijelölésére és számának meghatározására. Apróvadjainkkal szerencsénk van abban a tekintetben, hogy általában a terep felszínén tartózkodnak (talán csak a fácán és az üregi nyúl kivétel, előbbi felgallyaz, utóbbi kotorékába bújhat), így a mintavételi hely egy felülettel azonos. A kvadrát, amely a módszer névadója lett, ma már elvont értelemben is használatos, azaz a mintaterület a szigorúan vett négyzet alaktól eltérhet. E kategóriába sorolunk minden olyan alakzatot, melynek kétirányú kiterjedése közel azonos, tehát a négyzet mellett kört, háromszöget és téglalapot is. A mintaterület nagyságát úgy kell meghatározni, hogy abban legalábbis egy állat legyen. Az összmintaterület-nagyság a vizsgálati terület nagyságától, a populáció sűrűségétől, illetve a kívánatos pontosságtól függ (Seber, idézi Demeter és Kovács, 1991):

ahol A az összterület nagysága, N a populáció nagysága és s% a variációs koefficiens. Gerincesek esetében, tehát apróvad fajainknál is elfogadott az 5-10 %-os mintaterületarány. A mintavételi egységek elhelyezése lehet: rendszeres mintavétel véletlenszerű mintavétel rétegzett véletlen mintavétel. A rendszeres mintavétel során valamely előre elhatározott szisztéma szerint jelöljük ki a térképen a területet. Ilyenkor is szerencsés a kiindulópont helyét a véletlenre bízni. A véletlenszerű mintavételnél a kívánt számú kvadrát kijelölését valamely tetszőleges módszerrel határozzuk meg. Mindkét esetben jó szolgálatot tesz, ha van a területről olyan térkép, mely négyzethálós beosztással rendelkezik, mert ezen mindkét mintavételi módszer könnyen megtervezhető. A rétegzett mintavétellel az állatok egyenlőtlen diszperzióját és a minta nagy varianciáját igyekszünk kiküszöbölni. Pontos becslést kaphatunk, ha a területet hozzávetőlegesen azonos sűrűségű (homogén populációsűrűségű) részekre, ún. rétegekre osztjuk, és az egyes rétegekben külön-külön elvégezve a becslést, az így kapott középértékekből számítjuk ki a keresett paramétert az egész vizsgálati területre vonatkoztatva (Demeter és Kovács, 1991). E módszer megkívánja a populációsűrűség eloszlásának bizonyos fokú ismeretét. Ilyen információkhoz relatív módszerekkel is hozzájuthatunk. A réteghatárok pontatlansága nem torzítja, csak pontatlanná teszi a felmérést, de heterogén populációk esetében még mindig pontosabb eredményhez jutunk pontatlan rétegzéssel, mint rétegzés nélküli mintavétellel. 2. ábra: Rendszeres és egyszerű véletlen mintavétel kvadrátokkal (Demeter és Kovács, 1991) Az azonos nagyságú kvadrátokkal végzett felmérés alapján a populációsűrűséget a már ismert képlet módosításával az alábbiakban adhatjuk meg: a 1 = a 2 stb.)., ahol n - a kvadrátokban számolt egyedek átlaga; a i - a kvadrát nagysága (a i =

A becsült populációnagyság, ahol A a vizsgált terület nagysága. Rétegzett véletlen mintavételnél a rétegek populációnagyságainak összege adja a teljes terület populációnagyságát. Azonos kvadrátnagyságok mellett:, ahol j az egyes rétegek szimbóluma k a rétegek száma. Az apróvad populációk meghatározásához alkalmazható a kvadrát módszer, de nagy az emberigénye (hajtók és számlálók). A kvadrátok kijelölésénél igen körültekintően kell eljárni, mert ha jó területek kerülnek túlsúlyba, felülbecslés, ha gyengék, alulbecslés következhet be (Csányi, 1987). 2. Teljes számlálás transzektekben A kvadrát módszernél elmondottak jórészt érvényesek akkor is, ha a vizsgálati területet nem négyzetekre, hanem különböző hosszúságú, de azonos szélességű téglalapokra, azaz sávokra osztjuk. A sávok közül ugyancsak szisztematikusan, vagy véletlenszerűen választhatjuk ki a felmérésben résztvevőket (3. ábra). 3. ábra: Rendszeres és egyszerű véletlen mintavétel sáv transzektekkel (Demeter és Kovács, 1991) Ha a sávok nem egyenlő hosszúságúak, akkor előbb sávonként ki kell számítani a sűrűséget, s az azokból képzett középértékből lehet számolni az állománynagyságot.

A sáv transzekt alkalmazása során a felmérést végzők egy ismert hosszúságú vonal (azaz szakasz) mellett haladnak előre, miközben számlálják a felmérendő fajokat egy ugyancsak standardizált szélességű (rendszerint 100 m-es) sávban. A sűrűség-meghatározásra érvényes egyenletünk eszerint átalakítva az alábbi: A sávszélesség standardizálása mellett a sávhossz eltérő lehet, s ez esetben is lehetőség van a rétegzett mintavételre (4. ábra). 4. ábra: A mintavételi sávok elhelyezkedésének lehetőségei egy területen (Anderson et al, 1979 nyomán Briedermann, 1982) a: szisztematikus sávelhelyezés (az első sáv L 1 a területhatártól véletlenszerűen megválasztott kezdőpontokkal b: párhuzamos sávok véletlenszerűen megválasztott kezdőpontokkal c: véletlen kezdőpontú és véletlen irányú sávok d: változó irányú, de szakaszos sávok, alkalmazkodva a terepviszonyokhoz Változó hosszúságú sávok és rétegzett mintavétel esetén a becsült populációsűrűség az alábbi: ahol n j - a mintavételi egységek átlagos egyed száma a j-edik rétegben S j - a lehetséges sávok száma a j-edik rétegben a j - a sávok átlagos nagysága a j számú rétegben (az így nyert képlet kvadrátok esetében is alkalmazható, ha az egyes rétegekben eltérő kvadrátméreteket alkalmazunk). Ezen sűrűségből a populációnagyságot az alábbi képlet adja:

A sáv transzektnek számtalan változata van a vadbiológiai és vadgazdálkodási gyakorlatban, gyakorlatilag a legelterjedtebb állomány-felmérési módszer. Ezek közül az alábbiakat fogjuk megismerni: Pielowski-féle sávos becslés reflektoros sávos becslés. 2/a Pielowski sávos becslés A sávos becslés legelterjedtebb változatát Zygmund Pielowski lengyel vadbiológus vezette be a vadbiológiai kutatásba és gyakorlatba. Módszere szerint (Pielowski, 1969) a vizsgálati területen egyenes vonalú, a térképen jól azonosítható sávokat jelölnek ki, melyeknek a szélessége rendszerint 100 méter, a hosszúságát pedig a jól azonosítható tereppontok összekötéséből számított útvonalhossz adja meg. Az így kapott területen kell a mezei nyulakat megszámolni. A gyakorlatban ez úgy vitelezhető ki leginkább, hogy 5-6 személy megy egysoros vonalban egymástól 25 illetve 20 méterre, s mindenki feljegyzi az előttük lévő 100 m-es sávból felkelt nyulak számát, s egy-egy szakaszra vonatkozóan feljegyzi azt. A kívülről befutó vagy a sávon átfutó nyulak nem vehetők figyelembe (5. ábra). A számlálás végén minden számláló adatát figyelembe veszik, s egy-egy szakaszra átlagértékeket határoznak meg. Ezek alapján a sáv területére vonatkoztatva megadható a fajlagos sűrűség, amit rendszerint pd/100 ha-ban, azaz pd/km 2 -ben fejezünk ki. A becslés eredményessége azonban Pielowski vizsgálatai szerint "túl jó" azaz mintegy 20 %-os túlbecslés történik, emiatt a fenti képlettel kapott eredményt 20 %-kal csökkenteni szükséges. Ha módszerünk pontosságára vagyunk kíváncsiak, akkor célszerű azt legalább háromszor elvégezni, s e három mérés középértéke és szórása pontosabb állománynagyságot ad, s egyúttal megadja a felmérés módszerbeli korlátaiból eredő hibát (Kovács és Heltay, 1985). Az itt elmondott becslési eljárás könnyen kivitelezhető, de a becslési útvonal meghatározása nagy körültekintést igényel. Kritériumai az alábbiak: a sávok elhelyezése a területen véletlenszerű legyen a sávok a terepen és a térképen azonosíthatók legyenek, s reprezentálják az egész területet nagyságuk az összterület 10 %-át haladja meg.

A magyar vadgazdálkodási gyakorlat viszonylag korán elkezdte alkalmazni a Pielowski-féle sávos állomány-felmérési módszert (Ádámfi, 1976; Kovács és Heltay, 1985), s a jövőt illetően is az egyik ajánlott módszer a mezei nyúl és fogolyállomány nagyságának meghatározására.

A sávos becslést mint említettük, nemcsak mezei nyúlnál, de fogoly esetében is lehet alkalmazni. Francia vizsgálatok azt mutatták (Pepin és Birkan 1981; Birkan, 1991), hogy fogoly esetében a sávos becslést sík, nyílt vidéken lehet alkalmazni olyankor, ha a fogolyállomány-denzitás 10-40 pár/ha. Ha az állománysűrűség 20 pár/100 ha-nál kisebb, akkor alul-, ha magasabb, akkor pedig felülbecslés is történhet (21. ábra). 2/b Reflektoros sávos állománybecslés E felmérő módszer gyakorlatilag a Pielowski-féle becslésnél ismertetett területet kontrolláljuk oly módon, hogy a kitűzött útvonalon egy gépjármű egyenletes sebességgel halad, s a sáv bevilágítása kézi reflektorokkal történik. A sáv kitűzésének ismérvei ugyanazok, mint azt a nappali számlálás során bemutattuk, de előnyként jelentkezik, hogy a mezei nyulak szempontjából aktív időszakban történik, s megkönnyíti a számlálást a nyulak jellegzetes narancssárga szeme is, mely távolból is könnyűvé teszi az észlelést. A nyulak nagyon jól tűrik a gépkocsit és a fényt, így az ismételt számlálásnak gyakorlatilag nincs veszélye (6. ábra). Az időjárási viszonyok lényegesen nem befolyásolják a becslést, kivételt képez ez alól a köd, esős idő és a hóesés. A becslést naplemente után 1-2 órával érdemes elkezdeni, mert ilyenkor nagy valószínűséggel az állomány valamennyi egyede táplálkozik (Kovács és Heltay, 1985). Az útvonalként ajánlott meliorációs utak használata azt a veszélyt rejti magában, hogy a szegélyekben a szegélyhatás következtében feldúsul a nyúllétszám, ami meghamisítja az eredményt. Ezért, ha mód van rá, a nyomvonal térjen el ettől (Kovács, 1986). Kovács (1986) úgy találta, hogy a reflektoros sávos becslés pontosabb értékeket szolgáltat, mint a Pielowski-féle sávos becslés, de ebben az esetben is célszerű a többszöri (háromszori) ismétlés. A számítások során gyakorlatilag ugyanazt a számítási menetet alkalmazzuk, mint a nappali felméréseknél. A reflektoros felmérés igen hatékony, egy gépkocsi és 2 személy átlag 8 km/órás sebességgel haladva 2,5 óra alatt 20 km-t tehet meg, ami 200 m-es sávszélességgel 400 ha-t jelent, ami a 10 %-os mintavételi arányt tekintve 4000 ha-os területre reprezentatív. Háromszori ismétléssel összesen 7,5 órát tesz ki, ami az eredményt ismerve jelentéktelen ráfordítás.

3. Részleges számlálás mintaterületen - vonal transzekt A becslés sajátosságaiból adódóan korántsem biztos, hogy a mintaterületen minden egyedet észreveszünk. A kérdés az, hogy juthatunk az észlelési valószínűség értékéhez (Demeter és Kovács, 1991). Egy megfigyelés során a megfigyelés pontosságát, az észlelhetőséget alapvetően meghatározza a megfigyelő és az észlelni kívánt egyed közti távolság. A megfigyelő útvonalától távolodva egyre csökken az észlelt állatok száma, ami egy bizonyos távolság után 0 lesz. Ha a vizsgálati területen egy kijelölt hosszúságú (L) egyenes mentén haladva jobbra és balra w szélességen belül feljegyezzük az észlelt állatokat, akkor az észlelés helye és a vonal közti távolság x i, ahol i = 1,2,... n (7. ábra). Ennek a meghatározására általában nincs mód, mert az állat eltávolodik, ezért inkább az ún. észlelési távolságot lehet mérni (r), illetve az ún. észlelési szöget (α), mely a haladási vonal és az észlelési irány között képződik (e két adatból az x i = r*sinα képlettel a vonaltól való távolság egyszerűen nyerhető). Az eredményeket jól szemlélteti a 8. ábra a) hisztogramja, ahol az egyes oszlopok a különböző távolság-tartományokban észlelt egyedszámokat jelképezik. Ha feltételezzük, hogy a vonal mellett minden egyedet észleltünk (100 %), akkor módunkban áll egy új hisztogramot szerkeszteni (8/b ábra), mely a relatív észlelési valószínűséget mutatja a különböző távolság-tartományokban. Ha ezen adatsorokra egy g(x) észlelési függvényt fektetünk (8/c ábra), akkor az az észlelhetőség távolságfüggését fejezi ki. Ha pl. g(5) = 0,53, akkor az azt jelenti, hogy a vizsgálat körülményei között egy átlagos egyed észlelésének valószínűsége 53 %. A részletes matematikai levezetés nélkül megadjuk a vonaltranszekt általános becslő képletét: Az f(0)-at az effektív sávszélesség reciprokaként is felfoghatjuk, amikor az effektív sávszélességen egy olyan transzektsáv értendő, ahol az összes egyed észlelhető (Demeter és Kovács, 1991). A vonaltranszekt alkalmazásának feltételei fontossági sorrendben az alábbiak (Burnham et al, 1980, idézi Demeter és Kovács, 1991): a transzekt vonalán és annak közelében minden állat észlelhető, tehát g(0)=1

az állatok addig nem változtatnak helyet, amíg a megfigyelő fel nem jegyzi az észlelési távolságot, vagy a vonaltól mért távolságot, illetve az észlelési szöget a távolság és a szögmérés hiba nélkül elvégezhető egy egyed észlelése független egy másik egyedétől. Legfontosabb az első feltétel teljesülése, ennek hiányában a módszer elégtelen eredményekhez vezet. A teljes észlelést meghiúsíthatja, ha a vizsgált faj földalatti járataiba menekül (pl. üregi nyúl), illetve az, ha az észlelő zavarására az addig vonalközelben tartózkodó egyed eltávolodik attól. Míg előző esetben az egyed kimarad a számlálásból, addig a második esetben csak más távolságba, ezáltal valószínűségi sávba kerül, ami korrekcióval helyrehozható. A vonal-transzekt nem igényli a szélesség (2w) ismeretét, de célszerű egy jól megválasztott w* szélességet kijelölni, amin túl az észlelt egyedeket nem vesszük figyelembe (ezt a módot csonkításnak hívják), de pontosítja a becslést. A negyedik - az észlelés függetlenségére vonatkozó - kritérium a csoportokban élő fajok esetében nem teljesül (pl. a fiókaneveléstől a csapatok felbomlásáig a fogolynál), ilyenkor a csapatot kell függetlennek tekinteni. A távolságbecsléskor a csapat súlypontját tekintjük, majd a kapott sűrűségértéket szorozzuk az átlagos csapatnagysággal. A vonal elhelyezkedésére a vizsgálati/vadász-területeken a sávos becslés során mutatott változatok (4. ábra) az irányadóak. Aki a gyakorlatban kívánja alkalmazni a vonaltranszekt módszerét, annak az adatfeldolgozáshoz be kell szereznie a megfelelő szoftverek valamelyikét.