在探讨镇级人口预测问题时，机械增长率法是一种简单而实用的工具。这种方法基于过去的人口数据，通过计算增长率来推测未来一段时间内的人口变化趋势。尽管其假设较为理想化，但在某些情况下，它依然能够提供有价值的参考信息。

首先，我们需要收集该镇过去几年的人口统计数据。这些数据可以从当地的统计局或相关政府部门获取。确保所选数据的时间跨度足够长，以便更准确地反映人口增长的趋势。

接下来是计算年均增长率。公式如下：

\[ r = \left( \frac{P_t}{P_0} \right)^{\frac{1}{t}} - 1 \]

其中：

- \( P_t \) 是目标年份的人口数量；

- \( P_0 \) 是初始年份的人口数量；

- \( t \) 表示从初始年份到目标年份所经历的时间（以年为单位）。

根据计算出的增长率 \( r \)，我们可以估算未来某一年的人口数。例如，如果预计在未来五年内保持同样的增长率，则可以使用以下公式进行预测：

\[ P_{future} = P_{current} \times (1 + r)^n \]

这里，\( P_{future} \) 表示未来某年的预计人口数；\( n \) 是从当前时间点到预测时间点之间的年数。

需要注意的是，机械增长率法假定所有影响因素都保持不变，包括出生率、死亡率以及迁移情况等。然而，在现实世界中，这些变量往往会受到政策调整、经济发展水平等多种复杂因素的影响。因此，当实际条件发生显著变化时，这种方法可能不再适用。

此外，对于快速发展的地区而言，由于外部环境的变化（如产业转移、基础设施建设等），单纯依靠历史数据来预测未来可能会产生较大偏差。此时，结合其他更为先进的模型和技术手段，比如回归分析、时间序列分析或者机器学习算法，将有助于提高预测精度。

综上所述，虽然机械增长率法因其简便性而在一定程度上被广泛采用，但我们也应该意识到它的局限性，并谨慎对待由此得出的结果。在实际应用过程中，应综合考虑多种因素，力求做出更加科学合理的判断。