Tab. 1 in Estimating population parameters of longsnout seahorses, Hippocampus reidi (Teleostei: Syngnathidae) through mark-recapture
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Tab. 1. Robust Design candidate models to estimate survival probability (ϕ), capture probability (p) and temporary emigration probability (γ) for Hippocampus reidi. Models are ranked by the lowest quasi-Akaike’s Information Criterion with a 2 nd- order correction for small sample sizes (QAICc values). Notation: (.) constant; (t) time-dependence; (g) group effect; (p = c) no recapture effect; (γ”= γ’=0) no emigration models; (γ”= γ’) random emigration models; (γ” γ’) Markovian emigration models. ModelQAICcQΔAICcAICc WeightsLikelihoodParametersQDeviance1) ɸ(.) γ’(.)=γ”(.) p (ts)= c (ts)271.670.000.8821.00036268.352) ɸ(g) γ’(.)=γ”(.) p (ts)= c (ts)277.335.650.0520.05939266.753) ɸ(.) γ’(.)γ”(.) p (ts)= c (ts)278.056.370.0360.04139267.474) ɸ(.) γ’(.)= γ”(.)=0 p (ts)= c (ts)279.007.320.0220.02537273.275) ɸ(.) γ’(g) γ”(g) p (ts)= c (ts)281.8410.160.0050.00641266.366) ɸ(t) γ’(.)= γ”(.) p (ts)= c (ts)285.1513.470.0010.00142267.197) ɸ(g*t) γ’(.)= γ”(.) p (ts)= c (ts)294.2722.600.0000.00047263.768) ɸ(.) γ’(.)=γ”(.) p (ts) c (ts)304.4232.750.0000.00056250.449) ɸ(.) γ’(.)= γ”(.) p (g*ts)= c (g*ts)321.4349.750.0000.00062251.1310) ɸ(.) γ’(.)= γ”(.) p (g*ts) c (g*ts)409.69138.010.0000.00098228.70
表1 用于估算雷氏海马（Hippocampus reidi）生存概率（ϕ）、捕获概率（p）及临时迁出概率（γ）的稳健设计（Robust Design）候选模型。模型按校正小样本量的二阶修正拟赤池信息准则（QAICc值）由低到高排序。符号说明：(.) 表示常数项；(t) 表示时间依赖性效应；(g) 表示分组效应；(p = c) 表示无重捕效应；(γ”= γ’=0) 表示无迁出模型；(γ”= γ’) 表示随机迁出模型；(γ”≠ γ’) 表示马尔可夫式迁出模型。表格列依次为：模型、QAICc值、QAICc差值、AICc权重、似然值、参数个数、偏差值。具体模型与对应数值如下：1) 生存概率为常数项，γ’与γ”均为常数项，捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=271.67，ΔQAICc=0.00，AICc权重=0.882，似然值=1.000，参数个数=36，偏差值=268.35；2) 生存概率含分组效应，γ’与γ”均为常数项，捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=277.33，ΔQAICc=5.65，AICc权重=0.052，似然值=0.059，参数个数=39，偏差值=266.75；3) 生存概率为常数项，γ’与γ”为独立参数项，捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=278.05，ΔQAICc=6.37，AICc权重=0.036，似然值=0.041，参数个数=39，偏差值=267.47；4) 生存概率为常数项，γ’与γ”均为0（无迁出），捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=279.00，ΔQAICc=7.32，AICc权重=0.022，似然值=0.025，参数个数=37，偏差值=273.27；5) 生存概率为常数项，γ’与γ”均含分组效应，捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=281.84，ΔQAICc=10.16，AICc权重=0.005，似然值=0.006，参数个数=41，偏差值=266.36；6) 生存概率含时间依赖性效应，γ’与γ”均为常数项，捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=285.15，ΔQAICc=13.47，AICc权重=0.001，似然值=0.001，参数个数=42，偏差值=267.19；7) 生存概率含分组与时间交互效应，γ’与γ”均为常数项，捕获概率p(ts)=c(ts)：QAICc=294.27，ΔQAICc=22.60，AICc权重=0.000，似然值=0.000，参数个数=47，偏差值=263.76；8) 生存概率为常数项，γ’与γ”均为常数项，捕获概率形式为p(ts)与c(ts)：QAICc=304.42，ΔQAICc=32.75，AICc权重=0.000，似然值=0.000，参数个数=56，偏差值=250.44；9) 生存概率为常数项，γ’与γ”均为常数项，捕获概率含分组与时间交互效应：QAICc=321.43，ΔQAICc=49.75，AICc权重=0.000，似然值=0.000，参数个数=62，偏差值=251.13；10) 生存概率为常数项，γ’与γ”均为常数项，捕获概率含分组与时间交互效应：QAICc=409.69，ΔQAICc=138.01，AICc权重=0.000，似然值=0.000，参数个数=98，偏差值=228.70
