物种多样性指数计算实例

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森林群落结构特征分析和物种多样性指数计算公式

森林群落结构特征分析和物种多样性指数计算公式

实验九森林群落基本特征分析
列出调查结果表格,每个大组共享数据(做成excel
表格)。

实验报告上完成调查资料。

标题:
生态因子:
表格内容;样方编号,物种名称,调查指标
重要值计算:重要值(importance value,
IV)是一个重要的群落定量指标, 常用于比较不同群
落间某一物种群落中的重要性。

计算式为:
IV(%)=(相对多度+相对频度+相对优势度)/3 相对多度(%) = 100×某物种的株数/所有种的
总株数;
相对频度(%)=100×某物种在统计样方中出现的
次数/所有种出现的总次数;
相对优势度(%)= 100×某个种的胸高断面积/所
有种的胸高断面积。

在测定灌木的重要值采用IV=相对多度+相对频度
+相对盖度,相对盖度是指样方中某物种的盖度占总
盖度的百分比。

通过数据分析森林群落的基本特征(参考教材相关内容),自己独立完成。

实验十群落物种多样性指数的计算。

物种多样性指数计算实例

物种多样性指数计算实例

物种多样性指数计算实例1.物种丰富度:指的是生态系统中不同物种的数量。

丰富度越高,说明物种多样性越高。

2.物种均匀度:指的是物种数量的分布情况。

如果一些生态系统中的物种数量分布均匀,那么物种均匀度较高。

反之,如果一些物种数量过多,而其他物种数量过少,那么物种均匀度较低。

3.物种相对丰度:指的是一些物种在整个生态系统中所占比例的大小。

如果一些物种的相对丰度较高,那么它在生态系统中的重要性也较高。

下面通过一个实例来计算物种多样性指数。

假设我们要评估一个湿地生态系统的物种多样性,该湿地中包括鸟、鱼、昆虫和水生植物四个类别的物种。

我们采集了一定数量的样本,并统计了各个类别的物种数量如下:-鸟类:20种-鱼类:15种-昆虫:40种-水生植物:30种首先计算物种丰富度。

将各个类别的物种数量相加:物种丰富度=鸟类种数+鱼类种数+昆虫种数+水生植物种数=20+15+40+30=105种接下来计算物种均匀度。

为了计算物种均匀度,我们需要计算各个类别的物种相对丰度。

将各个类别的物种数量除以总的物种丰富度,得到各个类别的物种相对丰度:鸟类相对丰度=20/105≈0.19鱼类相对丰度=15/105≈0.14昆虫相对丰度=40/105≈0.38水生植物相对丰度=30/105≈0.29物种均匀度 = (鸟类相对丰度² + 鱼类相对丰度² + 昆虫相对丰度² + 水生植物相对丰度²) / (数量 of类别 - 1)=(0.19²+0.14²+0.38²+0.29²)/(4-1)=0.098+0.02+0.144+0.086/3=0.326/3≈0.109最后,我们可以将物种丰富度和物种均匀度结合起来,得到最终的物种多样性指数。

=105×0.109≈11.445根据这个计算结果,我们可以得出结论,该湿地生态系统的物种多样性指数为11.445,说明该生态系统的物种多样性较高。

物种多样性指数计算实例

物种多样性指数计算实例

物种多样性指数计算(1)多样性指数的计算公式如下:① Gleason(1922)指数D=S / lnA式中:A为单位面积,S为群落中的物种数目。

② Margalef指数D=(S-1)/ lnN式中S为群落中的总数目,N为观察到的个体总数。

③ Simpson指数D=1-ΣP i2式中Pi种的个体数占群落中总个体数的比例。

④ Shannon-wiener指数H′= -ΣP i lnP i式中:Pi=Ni/N 。

⑤ Pielou均匀度指数E=H/Hmax式中:H为实际观察的物种多样性指数,Hmax为最大的物种多样性指数,Hmax=LnS(S为群落中的总物种数)。

(2)乔木层物种多样性调查区域乔木层物种多样性指数见表6-11和图6-4。

评价范围内各群落乔木层Gleason指数在0.434~0.651之间,Margalef指数在0.254~0.588之间,Simpson 指数在0.111~0.551之间,Shannon-wiener指数在0.224~0.882之间,Pielou指数在0.323~0.803之间。

数据表明评价范围内乔木层的多样性指数较低。

表1 调查区域乔木层物种多样性指数图1 调查区域乔木层物种多样性指数(A:荔枝树群落;B:相思树+银合欢群落;C:相思树群落;D:巨尾桉群落)(3)灌木层物种多样性调查区域灌木层物种多样性指数见表6-12和图6-5。

灌木层各个多样性指数与乔木层变化表现有一定的一致性。

评价范围内各群落灌木层Gleason指数在0.721~2.164之间,Margalef指数在0.211~1.313之间,Simpson指数在0.083~0.671之间,Shannon-wiener指数在0.179~1.195之间,Pielou指数在0.258~0.918之间。

数据表明评价范围内灌木层的多样性指数较低。

表2 调查区域灌木层物种多样性指数图2 调查区域灌木层物种多样性指数(A:荔枝树群落;B:相思树+银合欢群落;C:相思树群落;D:巨尾桉群落)。

各种生物多样性指数计算

各种生物多样性指数计算

Shannon-wiener指数,Simpson指数计算公式生物多样性测定主要有三个空间尺度:α多样性,β多样性,γ多样性。

α多样性主要关注局域均匀生境下的物种数目,因此也被称为生境内的多样性(within-habitat diversity)。

β多样性指沿环境梯度不同生境群落之间物种组成的的相异性或物种沿环境梯度的更替速率也被称为生境间的多样性(between-habitat diversity),控制β多样性的主要生态因子有土壤、地貌及干扰等。

γ多样性描述区域或大陆尺度的多样性,是指区域或大陆尺度的物种数量,也被称为区域多样性(regional diversity)。

控制γ多样性的生态过程主要为水热动态,气候和物种形成及演化的历史。

α多样性a. Gleason(1922)指数D=S/lnA式中A为单位面积,S为群落中的物种数目。

b. Margalef(1951,1957,1958)指数D=(S-1)/lnN式中S为群落中的总数目,N为观察到的个体总数。

(2)Simpson指数D=1-ΣPi2式中Pi种的个体数占群落中总个体数的比例。

(3)种间相遇机率(PIE)指数请计算它的物种多样性指数。

Simpson指数:Dc=1-ΣPi2=1-Σ(Ni/N)2=1-[(99/100)2+(1/100)2]=0.0198 DB=1-[(50/100)2+(50/100)2]=0.5000Shannon-wiener指数:HC=-ΣNi/N ln Ni/N i=-(0.99×ln0.99+0.01×ln0.01)=0.056HB=-(0.50×ln0.50+0.50×ln0.50)=0.69Pielou均匀度指数:Hmax=lnS=ln2=0.69EA= H/Hmax=-[(1.0×ln1.0)+0]/0.69=0EB=-(0.50×ln0.50+0.50×ln0.50)/0.69=0.69/0.69=1EC=0.056/0.69=0.081从上面的计算可以看出,群落的物种多样性指数与以下两个因素有关:①种类数目,即丰富度;②种类中个体分配上的均匀性β多样性β多样性可以定义为沿着环境梯度的变化物种替代的程度。

最新物种多样性指数计算参考

最新物种多样性指数计算参考

最新物种多样性指数计算参考1.生物多样性指数:- Shannon-Wiener指数: 该指数考虑了物种的数量和相对丰度,根据物种相对丰度的信息计算出一个数值,用来衡量整个群落的多样性。

- Simpson指数: 该指数是物种的相对丰度的平方和,数值越小表示多样性越高。

- Pielou均匀度指数: 该指数结合了Shannon-Wiener指数和Simpson指数,用于评估物种的均匀度和多样性。

2.物种丰富度指标:- Chao1指数: 该指数是通过物种的丰富度和相对稀有度来估计隐藏种的数量。

该指数通常用来评估物种丰富度。

- Jackknife1指数: 该指数是通过不同的样本数来估计隐藏种的数量,用于评估物种丰富度。

3.物种相似性和差异性指标:- Jaccard指数: 该指数用于评估两个样本之间的物种共有性,通过计算物种共有的物种数量除以总物种数量得到一个0-1之间的数值。

- Bray-Curtis指数: 该指数用于评估两个样本之间的差异性,通过计算两个样本物种的相对丰度之差来得到一个0-1之间的数值。

4.物种分布模式指标:- Janko's L: 该指数用于评估物种的聚集程度,通过计算物种的间距和自身聚集程度之间的比值得到一个数值,数值越大表示物种的聚集程度越高。

- Clark-Evans指数: 该指数用于评估物种的聚集程度,通过计算物种的间距和平均间距之间的比值得到一个数值。

除了以上指标,还有许多其他的物种多样性指数和计算方法,例如: Margalef指数、Sorensen指数、Whittaker指数等,每个指标都有其独特的优缺点和适用范围。

综上所述,最新物种多样性指数的计算参考可以根据具体的研究对象、目的和数据类型选择合适的指标和方法。

同时,还应考虑因素如数据采集方法、物种鉴定准确性、样本大小和空间尺度等对计算结果的影响,以确保计算结果的准确性和可比性。

物种多样性指数计算参考

物种多样性指数计算参考

物种多样性指数计算参考Last revised by LE LE in 2021物种多样性计算方法参考二. 以种的数目和全部种的个体总数表示的多样性在多数生态学着作中,称这类种多样性指数为种丰富度指数。

这类指数不需要考虑() NS D ln = () 6. Menhinick 指数(1946)NS N S D 或ln ln = () 指数(1967)NS D =() 式中S 为物种数,N 为全部种的个体总数。

这类丰富度指数以Margalef 指数和Menhinnick 指数最为常用。

三. 种的数目、全部种的个体总数及每个种的个体数综合表示的多样性 这些指数综合反映了群落中种的丰富程度和均匀程度,是应用较普遍的一类多样性指数。

这里N i 是i 的个体数,其他字母同前。

1.Simpson 指数 (1949)=1, 2, …,S )或者() 2. 修正的Simpson 指数(Romme 1982)⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=S i i N N D 12)(ln3. Pielou 指数(1969)(i =1,2,…S ) ()可见()和()式关系极为密切,有人将以上三式通称为Simpson 指数。

4.McIntosh 指数(1967)N N N N D S i i--=∑=12(i =1,2,…,S )5.Hurlbert(1971)指数⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑=S i i N N N N D 1211 (i =1,2,…,S ) () 或者这一指数也叫种间机遇率。

(1973)多样性数(Hill’s dirversity numbe r ) AS i i A N N D -=∑⎪⎭⎫ ⎝⎛=111Hill 多样性数的第0,1,2阶(在()式中A =0, 1, 2)正好符合三个重要的多样性测定值,即:数0:D 0=SS 为种的总数,该数等同于()式 数1:H e D =1 ()H 是信息指数(见下面)数2:Simpson D D 12= ()D S i mpson 是指Simpson 指数以这些种数为单位的多样性测定,Hill 称之为物种的有效数(effective number of species)。

物种多样性指数计算

物种多样性指数计算

物种多样性指数计算1. 物种丰富度指数(Species richness index):物种丰富度指数是用来描述生物物种数量的指标,通常是指一些地区或区域内所包含的所有物种的数量。

物种丰富度指数越高,说明该地区或区域的生物物种种类越多。

物种丰富度指数的计算公式为:S=N/s,其中S为物种丰富度指数,N为所考察地区或区域内所包含的全部物种数量,s 为样本的数量。

2. 物种均匀度指数(Species evenness index):物种均匀度指数是用来描述生物物种数量均匀程度的指标,即不同物种的个体数目是否均衡。

物种均匀度指数越高,说明不同物种的个体数目越均衡。

物种均匀度指数的计算公式为:E = H/s,其中E为物种均匀度指数,H为Pielou指数(也叫Shannon多样性指数),s为样本的数量。

3. 物种多样性指数(Species diversity index):- Simpson指数(Simpson's diversity index):Simpson指数是描述生物物种多样性和均匀度的重要指标之一,它用于衡量随机抽取两个个体属于同一物种的概率。

Simpson指数的计算公式为:D = 1 - Σ(n(n-1))/(N(N-1)),其中D为Simpson指数,n为第i 个物种的个体数目,N为总个体数目。

- Shannon-Wiener指数(Shannon-Wiener diversity index):Shannon-Wiener指数是另一个常用的物种多样性指数,它通过计算信息熵来评估物种多样性。

Shannon-Wiener指数的计算公式为:H = -Σ(Pi * ln(Pi)),其中H为Shannon-Wiener指数,Pi为第i个物种的个体数目占总个体数目的比例,ln为自然对数。

物种多样性指数的计算对于生物多样性保护和管理具有重要意义。

通过对不同地区或区域的物种多样性指数进行比较,可以评估不同地区或区域之间的生物物种多样性差异,有助于制定相应的保护和管理策略,提高生物多样性保护的效果。

植物生态学中的多样性指数计算方法比较

植物生态学中的多样性指数计算方法比较

植物生态学中的多样性指数计算方法比较在植物生态学中,多样性被视为评价生态系统健康状况和功能稳定性的核心指标。

多样性指数旨在衡量群落中物种的物种丰富度和组合多样性。

本文将探讨植物生态学中常用的多样性指数以及它们的计算方法和优劣比较。

1. Shannon-Wiener指数Shannon-Wiener指数是植物生态学中最常用的多样性指数之一。

该指数同时考虑了物种的丰富度和均匀度。

数学公式为:H' = -∑(p_i × ln p_i)其中,p_i为物种i的相对丰度。

Shannon-Wiener指数越高,表示群落中物种丰富度和均匀度越高。

2. Simpson指数Simpson指数也是常用的多样性指数,它重点关注优势种对群落多样性的影响。

数学公式为:D = 1/∑(p_i)^2其中,p_i为物种i的相对丰度。

Simpson指数越接近0,表示群落中分布均匀,物种的相对丰富度差别不大;越接近1,表示群落中有1-2种优势种,相对丰富度非常高。

3. Margalef指数Margalef指数旨在衡量群落中的物种数目与相应的群落大小之间的关系。

数学公式为:DM = (S - 1) / log N其中,S为群落中的物种数目,N为样本容量。

Margalef指数越高,表示群落中物种数目与样本大小关系越密切。

4. Pielou指数Pielou指数是用来衡量群落中物种分布的均匀程度,也称为均匀度指数。

数学公式为:J = H' / ln S其中,H'为Shannon-Wiener指数,S为群落中的物种数目。

Pielou指数越接近1,表示群落中物种分布越均匀。

5. Berger-Parker指数Berger-Parker指数是另一种重点关注优势种的多样性指数。

它计算群落中相对丰度最高的物种在总丰度中所占的比例。

数学公式为:d = N_max / N其中,N_max为相对丰度最高的物种的丰度,N为总丰度。

丰富度指数计算公式

丰富度指数计算公式

物种多样性可用一定空间范围内的物种数量的分布频率来衡量,常用物种丰富度表示。

物种丰富度指数就是物种多样性指数,即辛普森多样性指数计算:
公式是D=1-Σ(ni/N)^2(Σ上面是S,Σ下面是i=1)其中D是多样性指数,N是所有物种的个体总数,ni表示第i个物种的个体数,S是物种的数目(种数)
扩展:
物种多样性计算公式
(1)丰富度指数R=s;
(2)Gini多样性指数D1=1-∑(Pi×Pi);
(3)Shannon-Wiener多样性指数HP=-∑(Pi×lnPi);
(4)Simpson多样性指数D=1-∑Ni(Ni-1)/〔N(N-1)〕;
(5)生态优势度C=Ni(Ni-1)/〔N(N-1)〕;
(6)Pielou均匀度指数JSW=-∑(PilnPi)/lns.式中s为样方中观察的物种数;Pi=Ni/N,N为样方中各物种多度指标总和,Ni为第i个种的多度指标.。

辛普森指数公式

辛普森指数公式

辛普森指数公式
辛普森指数,也称为辛普森多样性指数,是用来衡量一个生态系统中物种多样性的指标。

它是由生态学家路德维格·辛普森提出的,以确定某一生态系统中元素之间的多样性和相互关系。

辛普森指数的计算公式为:D = 1 -Σ(ni/N)^2,其中D表示辛普森指数,ni 表示第i个物种的个体数,N表示所有物种的个体数之和。

这个公式可以理解为:1减去所有物种中每个物种个体数占总个体数比例的平方和。

辛普森指数的值域在0到1之间,越接近1表示多样性越大,越接近0表示多样性越小。

这是因为当所有物种的个体数都相等时,每个物种的比例都是1/n (n为物种数),其平方和最小,此时D值最大,表示多样性最大;而当只有一个物种时,其比例为1,平方和也为1,此时D值为0,表示多样性最小。

辛普森指数在生态学研究中的应用非常广泛。

它可以用来比较不同生态系统或区域的物种多样性水平,也可以用来研究生态服务功能和生态系统的恢复能力等方面。

此外,值得注意的是,在实际运用中,根据具体的研究背景和需求,可以选择使用D(抽出相同种的概率)或1-D来计算辛普森指数。

因此,在使用辛普森指数时,需要明确具体的研究目的和方法,以确保结果的准确性和可靠性。

物种多样性指数计算参考

物种多样性指数计算参考

物种多样性计算方法参考二。

以种的数目和全部种的个体总数 表示的多样性 在多数生态学著作中,称这类种多样性指数为种丰富度指数.这类指数不需要考虑研究面积的大小,而是以一个群落中的种数和个体总数的关系为基础的.(6。

6) 2.Odum 指数(1960)NS D ln = (6.7) 6. Menhinick 指数(1946)NS N S D 或ln ln = (6.8) 4。

Monk 指数(1967) N S D =(6。

9) 式中S 为物种数,N 为全部种的个体总数。

这类丰富度指数以Margalef 指数和Menhinnick 指数最为常用。

三. 种的数目、全部种的个体总数及每个种的个体数综合表示的多样性这些指数综合反映了群落中种的丰富程度和均匀程度,是应用较普遍的一类多样性指数。

这里N i 是i 的个体数,其他字母同前.1. Simpson 指数 (1949)=1, 2, …,S ) (6。

10)或者(6。

11) 2. 修正的Simpson 指数(Romme 1982)⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=S i i N N D 12)(ln (6.12) 3. Pielou 指数(1969)(i =1,2,…S ) (6.13) 可见(6.11)和(6.13)式关系极为密切,有人将以上三式通称为Simpson 指数。

4。

McIntosh 指数(1967)N N N N D S i i--=∑=12(i =1,2,…,S ) (6.14) 5.Hurlbert (1971)指数⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑=S i i N N N N D 1211 (i =1,2,…,S ) (6.15) 或者⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=11N N N N N D i Si i这一指数也叫种间机遇率.6.Hill(1973)多样性数(Hill’s dirversity numbe r ) A S i i A N N D -=∑⎪⎭⎫ ⎝⎛=111 (6。

物种多样性指数计算实例

物种多样性指数计算实例

物种多样性指数计算(1)多样性指数的计算公式如下:① Gleason(1922)指数D=S / lnA式中:A为单位面积,S为群落中的物种数目。

② Margalef指数D=(S-1)/ lnN式中S为群落中的总数目,N为观察到的个体总数。

③ Simpson指数D=1-ΣP i2式中Pi种的个体数占群落中总个体数的比例。

④ Shannon-wiener指数H′= -ΣP i lnP i式中:Pi=Ni/N 。

⑤ Pielou均匀度指数E=H/Hmax式中:H为实际观察的物种多样性指数,Hmax为最大的物种多样性指数,Hmax=LnS(S为群落中的总物种数)。

(2)乔木层物种多样性调查区域乔木层物种多样性指数见表6-11和图6-4。

评价范围内各群落乔木层Gleason指数在0.434~0.651之间,Margalef指数在0.254~0.588之间,Simpson 指数在0.111~0.551之间,Shannon-wiener指数在0.224~0.882之间,Pielou指数在0.323~0.803之间。

数据表明评价范围内乔木层的多样性指数较低。

表1 调查区域乔木层物种多样性指数图1 调查区域乔木层物种多样性指数(A:荔枝树群落;B:相思树+银合欢群落;C:相思树群落;D:巨尾桉群落)(3)灌木层物种多样性调查区域灌木层物种多样性指数见表6-12和图6-5。

灌木层各个多样性指数与乔木层变化表现有一定的一致性。

评价范围内各群落灌木层Gleason指数在0.721~2.164之间,Margalef指数在0.211~1.313之间,Simpson指数在0.083~0.671之间,Shannon-wiener指数在0.179~1.195之间,Pielou指数在0.258~0.918之间。

数据表明评价范围内灌木层的多样性指数较低。

表2 调查区域灌木层物种多样性指数图2 调查区域灌木层物种多样性指数(A:荔枝树群落;B:相思树+银合欢群落;C:相思树群落;D:巨尾桉群落)Shannon-Wiener指数(H):H= -∑ |ni ∕ Nln(ni / N)|式中:ni——第i个种的个体数目,N——群落中所有种的个体总数。

物种多样性指数计算参考

物种多样性指数计算参考

物种多样性计算方法参考二. 以种的数目和全部种的个体总数?表示的多样性在多数生态学着作中,称这类种多样性指数为种丰富度指数。

这类指数不需要考虑研究面积的大小,而是以一个群落中的种数和个体总数的关系为基础的。

(6.6) 2.Odum 指数(1960) NS D ln = (6.7) 6. Menhinick 指数(1946) N S N S D 或ln ln =(6.8) 4.Monk 指数(1967)NS D = (6.9) 式中S 为物种数,N 为全部种的个体总数。

这类丰富度指数以Margalef 指数和Menhinnick 指数最为常用。

三. 种的数目、全部种的个体总数及每个种的个体数综合表示的多样性 这些指数综合反映了群落中种的丰富程度和均匀程度,是应用较普遍的一类多样性指数。

这里N i 是i 的个体数,其他字母同前。

=1, 2, …,S ) (6.10)或者(6.11) 2. 修正的Simpson 指数(Romme 1982)⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=S i i N N D 12)(ln (6.12)(i =1,2,…S ) (6.13) 可见(6.11)和(6.13)式关系极为密切,有人将以上三式通称为Simpson 指数。

4.McIntosh 指数(1967)N N N N D S i i --=∑=12 (i =1,2,…,S ) (6.14)5.Hurlbert(1971)指数⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑=S i i N N N N D 1211 (i =1,2,…,S ) (6.15) 或者这一指数也叫种间机遇率。

6.Hill(1973)多样性数(Hill’s dirversity numbe r )A S i i A N N D -=∑⎪⎭⎫ ⎝⎛=111 (6.16)Hill 多样性数的第0,1,2阶(在(6.16)式中A =0, 1, 2)正好符合三个重要的多样性测定值,即: 数0:D 0=S (6.17)S 为种的总数,该数等同于(6.31)式数1:H e D =1 (6.18)H 是信息指数(见下面)数2:Simpson D D 12=(6.19)D S i mpson 是指Simpson 指数以这些种数为单位的多样性测定,Hill 称之为物种的有效数(effective number of species)。

生物多样性指数计算及R语言代码

生物多样性指数计算及R语言代码

(1)生物多样性指数计算①α多样性指数计算α多样性是指在栖息地或群落中的物种多样性,用以测度群落内的物种多样性。

α多样性采用物种丰富度(物种数量)、辛普森(Simpson)指数、香农-维纳(Shannon-Wiener)指数和均匀度指数。

辛普森(Simpson)指数(D)计算:D=1-∑P i2香农-维纳(Shannon-Wiener)指数(H’)计算:H’=-∑P i lnP i均匀度指数(J)计算:J=-∑P i lnP i/lnS式中:P i为物种i的个体数占群落内总个体数的比例,i=1,2,...,S;S为群落中物种种类数。

②β多样性指数计算β多样性是指沿着环境梯度的变化物种替代的程度,用以测度群落的物种多样性沿着环境梯度变化的速率或群落间的多样性,可用群落相似性指数等表示。

Sørensen 群落相似性指数当A、B两个群落的种类完全相同时,相似性为100%;反之,两个群落不存在共有物种,则相似性为零。

Sørensen 群落相似性指数计算:C S=2j/(a+b)式中,C S为Sørensen指数,(%);j为两个群落共有种数;a为群落A的物种数;b为群落B的物种数。

Jaccard群落相似性指数计算:C S=j/(a+b-j)式中,C S为Jaccard指数,(%);j为两个群落共有种数;a为群落A的物种数;b为群落B的物种数。

下面是R语言计算生物多样性的代码# 用R语言进行生物多样性指数计算library(vegan) #调用数据分析使用的vegan包#如果没有安装,需要执行install.packages("vegan") 命令,安装vegan包# data(BCI) #导入vegan 自带示例数据集# head(BCI) #查看数据前几行,重点查看数据集格式library (openxlsx)# 如果没有安装,需要执行install.packages("openxlsx")data1<-read.xlsx("dataxixifd1.xlsx",sheet=1) #读入Excel表格中自己的实验数据,一般行名为采样点样方名称,列名为物种名,中间数据为生物的多度、生物量或盖度数据head(data1)data2<-data1[,-1]head(data2) #计算生物多样性指数时,输入数据需要为数值,将第一列样点名称去掉####α多样性指数计算#####shannon多样性指数计算shannon<-diversity(data2,MARGIN = 1) #shannon多样性指数,margin=1计算行的多样性,一般行名为采样点样方名称,列名为物种名,中间数据为生物的生物量、盖度或多度数据;index默认为“shannon”shannon#Simpson多样性指数计算simpson<-diversity(data2,index = "simpson",MARGIN = 1) #Simpson多样性指数计算simpson#物种丰富度计算SR<-specnumber(data2,MARGIN = 1)SR#Pielou均匀度指数计算Pielou<-shannon/log(SR)Pielou#结果合并diversity<-data.frame(SR,shannon,simpson,Pielou) #将物种丰富度、shannon多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀度指数放置在一个数据框中write.csv(diversity,"diversity.csv") #将计算结果导出成Excel表####β多样性指数计算#Sørensen 群落相似性指数#Jaccard群落相似性指数计算#样方相似性计算#二元数据的相似系数计算方法有很多种,在R语言中直接计算出来的一般是距离系数(相异系数)#定量数据spe.db<-vegdist(data2) #Bray-Curtis 相异系数#在计算物种之间的距离时,需要行名为物种名,列名为样方号spe.dbspe.dc<-dist(decostand(data2,"nor")) #弦距离spe.dcspe.ds<-vegdist(data2,binnary=TRUE) #计算Sorensen相异矩阵#所有二元距离函数在计算时,均会自动对数据进行二元转化,这里需要设定binnary=TRUEspe.dsspe.dj<-vegdist(data2,"jac",binnary=TRUE) #计算Jaccard相异矩阵spe.dj#图解关联矩阵#结合gclus包运用coldiss()函数对相异矩阵进行可视化library(gclus)#install.packages("gclus")source("coldiss.R")library(export)coldiss(spe.db,byrank=TRUE,diag=TRUE) #图解不同样方间的BC 距离。

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物种多样性指数计算
(1)多样性指数的计算公式如下:
① Gleason(1922)指数
D=S / lnA
式中:A为单位面积,S为群落中的物种数目。

② Margalef指数
D=(S-1)/ lnN
式中S为群落中的总数目,N为观察到的个体总数。

③ Simpson指数
D=1-ΣP
i
2
式中Pi种的个体数占群落中总个体数的比例。

④ Shannon-wiener指数
H′= -ΣP
i lnP
i
式中:Pi=Ni/N 。

⑤ Pielou均匀度指数
E=H/Hmax
式中:H为实际观察的物种多样性指数,Hmax为最大的物种多样性指数,Hmax=LnS(S为群落中的总物种数)。

(2)乔木层物种多样性
调查区域乔木层物种多样性指数见表6-11和图6-4。

评价范围内各群落乔木层Gleason指数在~之间,Margalef指数在~之间,Simpson指数在~之间,Shannon-wiener指数在~之间,Pielou指数在~之间。

数据表明评价范围内乔木层的多样性指数较低。

表1 调查区域乔木层物种多样性指数
图1 调查区域乔木层物种多样性指数
(A:荔枝树群落;B:相思树+银合欢群落;C:相思树群落;D:巨尾桉群落)
(3)灌木层物种多样性
调查区域灌木层物种多样性指数见表6-12和图6-5。

灌木层各个多样性指数与乔木层变化表现有一定的一致性。

评价范围内各群落灌木层Gleason指数在~之间,Margalef指数在~之间,Simpson指数在~之间,Shannon-wiener指数在~之间,Pielou指数在~之间。

数据表明评价范围内灌木层的多样性指数较低。

表2 调查区域灌木层物种多样性指数
图2 调查区域灌木层物种多样性指数
(A:荔枝树群落;B:相思树+银合欢群落;C:相思树群落;D:巨尾桉群落)。

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