CaptureRecaptureVerfahren

CaptureRecaptureVerfahren, im deutschsprachigen Raum oft als Fang-Wiederfang-Verfahren bezeichnet, sind statistische Methoden zur Schätzung der Populationsgröße und weiterer demografischer Parameter anhand mehrerer Stichproben, bei denen Individuen markiert, freigelassen und in nachfolgenden Stichproben erneut erfasst werden. Die einfachste Form ist das Two-sample-Lincoln-Petersen-Verfahren, bei dem N geschätzt wird als N_hat = (n1 * n2) / m2, wobei n1 die Anzahl der zunächst gefangenen, n2 die Gesamtzahl der in der zweiten Stichprobe gefangenen, und m2 die Zahl der erneut gefangenen markierten Tiere ist. Zur Bias-Reduktion bei kleinen Stichproben wird oft Chapmans Schätzung verwendet: N_hat = ((n1+1)(n2+1)/(m2+1)) - 1. Fortgeschrittene Anwendungen umfassen mehrere Stichproben, offene Populationen (Jolly-Seber-Modelle) und die Kombination von Parametern wie Überleben, Einwanderung und Emigration. In offenen Modellen können Populationen über längere Zeiträume dynamisch sein; robuste Designs kombinieren kurze geschlossene Perioden mit Schätzungen für Zu- und Abwanderung.

Wichtige Annahmen sind u.a. eine zwischen den Stichproben zeitlich geschlossene Population (bei geschlossenem Modell), konstanter oder erklärbarer Fangwahrscheinlichkeit, keine Verluste oder Beschädigungen von Markierungen, keine Fehlzuordnung markierter Individuen und Unabhängigkeit der Fangereignisse. Verstöße gegen Heterogenität, Verhaltenseffekte oder Migration führen zu Verzerrungen.

Anwendungen finden sich in Wildtierökologie, Fischereiwirtschaft, Epidemiologie und Populationsbiologie. Die Analyse erfolgt häufig durch Maximum-Likelihood- oder Bayes-Verfahren; Softwarepakete wie Rcapture, MARK oder unmarked unterstützen die Auswertung.