物种多样性指数计算实例
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。
DI值计算公式范文
DI值计算公式范文DI(Diversity Index)是一种用来度量生物多样性的指数，它是根据一个特定区域中所包含的物种多样性来计算的。
DI值越高，意味着该地区的生物多样性越丰富。
计算DI值的公式如下：DI=1/Σ(Pi)^2其中，DI表示生物多样性指数，Σ表示求和操作，Pi表示第i个物种的个体数在总个体数中所占的比例。
为了更深入地理解DI值的计算过程，我们将通过一个具体的示例来演示该公式的计算过程。
假设有一个生态系统中共有5个物种，分别是A、B、C、D和E，它们的个体数分别为100、200、300、150和250。
那么首先我们需要计算每个物种的个体数在总个体数中的比例。
A物种的个体数比例为：100/(100+200+300+150+250)=100/1000=0.1 B物种的个体数比例为：200/(100+200+300+150+250)=200/1000=0.2 C物种的个体数比例为：300/(100+200+300+150+250)=300/1000=0.3 D物种的个体数比例为：150/(100+200+300+150+250)=150/1000=0.15E物种的个体数比例为：250/(100+200+300+150+250)=250/1000=0.25接下来，我们将这些比例值代入DI值的计算公式中：DI=1/(0.1^2+0.2^2+0.3^2+0.15^2+0.25^2)=1/(0.01+0.04+0.09+0.0225+0.0625)=1/0.235因此，该生态系统的DI值为4.255（保留三位小数）。
通过上述计算过程，我们可以了解到如何通过DI值公式来计算生物多样性指数。
通过计算DI值，我们可以对不同生态系统的生物多样性程度进行比较和评估。
一个DI值较高的生态系统表明该地区的物种丰富度较高，生态平衡相对较好，同时也意味着该生态系统对外界环境的变化更具有抵抗力。
因此，DI值的计算公式对于生物多样性的研究和保护具有重要的意义。
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。
(完整word)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 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。
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。
主要指数的意义与公式
多样性主要指数和计算公式：
1 相对多度(relative abundance, RA)：在一个样地内，某一指定类型真菌的个体发生数量占全部真菌总数的百分率，用于比较和判断优势菌群，评估该类型真菌的发生重要性。
2 物种多样性指数（Shannon-Wiener指数）：H＇=-Σ(P i LnP i)，式中：P i是第i种的比例多度，给定为：P i=N i/N；N i为第i种物种个体数，i=1,2,3,4…S。
3 物种丰富度指数（Margalef指数）：R=(S-1)/Log2(N)，式中：S为物种数；N为个体总数。
4 Shannon-Wiener指数（H＇）和Margalef指数（R）被用于分析真菌的菌群多样性。
5 平衡度指数(Pielou指数)：J′= H′/H′max，H′max代表在一个样地真菌群落中各物种数相同时的最大物种多样性。
6 物种均匀度指数：E= H‘/Ln(S) 式中：H′为Shannon-Wiener指数，S为物种数。
平衡度指数和均匀度指数用于度量和评估真菌群落中物种分布的相对集中度和分布的均匀程度。
7 物种组成相似性指数(Sorenson指数, CS)：C S=2j/(a+b)，式中：j为两个样地/组织/季节共有种数或属数；a是一个地区/组织/季节中真菌的种数或属数，b是另一个地区/组织/季节中真菌的种数或属数，用于比较两个地区/组织/季节之间真菌种类组成的相似程度。
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。
γ多样性指数计算实例
γ多样性指数计算实例
γ多样性指数是一种衡量群落或生态系统中物种多样性的指标，用于反映物种的相对丰富度和均匀度。
计算γ多样性指数的方法有很多种，其中一个常用的方法是基于物种丰富度的Simpson指数。
Simpson指数公式为：
D = 1 / ∑(pi^2)
其中，D为Simpson指数，pi为第i个物种在群落中的相对丰富度。
以下是γ多样性指数的计算实例：
假设有一个生态系统中共有5个物种A、B、C、D、E，它们的相对丰富度分别为0.1、0.2、0.3、0.2、0.2。
首先计算每个物种的相对丰富度的平方：
A的相对丰富度的平方为0.1^2=0.01
B的相对丰富度的平方为0.2^2=0.04
C的相对丰富度的平方为0.3^2=0.09
D的相对丰富度的平方为0.2^2=0.04
E的相对丰富度的平方为0.2^2=0.04
然后将它们相加：
0.01 + 0.04 + 0.09 + 0.04 + 0.04 = 0.22
最后计算Simpson指数：
D = 1 / 0.22 ≈4.55
因此这个生态系统的γ多样性指数为4.55。
需要注意的是，这只是γ多样性指数的一种计算方法，不同方法可能会得到不同的结果。
同时，γ多样性指数只是评估物种多样性的一个方面，还有其他指标如α多样性（物种丰富度）和β多样性（物种替代度）也需要综合考虑才能全面评估生态系统的多样性状况。
物种丰富度的统计方法
物种丰富度的统计方法物种丰富度是指某个生态系统或地区中所包含的生物物种的多样性程度。
它是评价生态系统健康状况和生态环境质量的重要指标，同时也是措施和策略制定的基础。
下面，我们来介绍一些常用的物种丰富度的统计方法。
1. Shannon多样性指数Shannon多样性指数是一种比较常用的物种丰富度评价指标。
它的核心思想在于，一个生态系统中的各个物种比例越接近，那么该系统的物种丰富度就越高。
计算公式为：H = - ∑ pi ln pi，其中pi为第i个物种占总物种的比例，ln为自然对数。
2. Simpson多样性指数Simpson多样性指数是另一种常用的物种丰富度评价指标。
它的核心思想是通过计算物种数量和占比来评价生态系统中的物种多样性。
即生态系统中物种越多，多样性指数就越高。
计算公式为：D = ∑pi^2，其中pi为第i个物种占总物种的比例。
3. Pielou均匀度指数Pielou均匀度指数是反映生态系统内物种分布是否均匀的评价指标。
通过计算生态系统中每个物种占据的生境相对于其总生境的比例，来评价生态系统中物种的分布状况。
计算公式为：J = H / ln(S)，其中S为生态系统中的物种数，H为Shannon多样性指数。
以上三种指数并不是唯一的统计方法，还有很多其他的指标，比如Margalef物种丰富度指数、Sørensen物种相似性指数等。
每个指标所适用的场景并不相同。
在实际应用中，需根据所研究的生态系统和关注的问题，选择合适的指标以评价物种丰富度。
总之，物种丰富度的评价是生态研究和环境监测的重要指标之一，它可用于评估生态系统的稳定性、检测生态系统的变化趋势、评价保护区域的管理效果等。
在实际应用中，根据不同的分析场景选择不同的指标可提高评价的准确性。
物种多样性指数——香农、威纳
物种多样性指数——⾹农、威纳2. 多样性指数多样性指数是反映丰富度和均匀度的综合指标。
应指出的是，应⽤多样性指数时，具低丰富度和⾼均匀度的群落与具⾼丰富度与低均匀度的群落，可能得到相同的多样性指数。
下⾯是两个最著名的计算公式：（1）⾟普森多样性指数（Simpson's diversity index）⾟普森在1949年提出过这样的问题：在⽆限⼤⼩的群落中，随机取样得到同样的两个标本，它们的概率是什么呢？如在加拿⼤北部森林中，随机采取两株树标本，属同⼀个种的概率就很⾼。
相反，如在热带⾬林随机取样，两株树同⼀种的概率很低，他从这个想法出发得出多样性指数。
⽤公式表⽰为：⾟普森多样性指数=随机取样的两个个体属于不同种的概率=1-随机取样的两个个体属于同种的概率设种i的个体数占群落中总个体数的⽐例为Pi，那么，随机取种i两个个体的联合概率就为。
如果我们将群落中全部种的概率合起来，就可得到⾟普森指数D，即式中，S为物种数⽬。
⾟普森多样性指数的最低值是0，最⾼值是（1-1／s）。
前⼀种情况出现在全部个体均属于⼀个种的时候，后⼀种情况出现在每个个体分别属于不同种的时候。
例如，甲群落中A、B两个种的个体数分别为99和1，⽽⼄群落中A、B两个种的个体数均为50，按⾟普森多样性指数计算，则甲、⼄两群落的多样性指数分别为：⼄群落的多样性⾼于甲群落。
造成这两个群落多样性差异的主要原因是种的不均匀性，从丰富度来看，两个群落是⼀样的，但均匀度不同。
（2）⾹农-威纳指数（Shannon-Weiner index）信息论中熵的公式原来是表⽰信息的紊乱和不确定程度的，我们也可以⽤来描述种的个体出现的紊乱和不确定性，信息量越⼤，不确定性也越⼤，因⽽多样性也就越⾼。
其计算公式为：式中S为物种数⽬，Pi为属于种i的个体在全部个体中的⽐例，H为物种的多样性指数。
公式中对数的底可取2，e和10，但单位不同，分别为nit，bit和dit。
多样性指数计算范文
多样性指数计算范文多样性指数是评估一个群体或社会中文化、民族、种族等多样性程度的指标。
它主要用于衡量一个群体中不同群体或个体的差异程度。
多样性指数是一个综合的指标，可以通过各种方法计算得出。
下面将介绍两种常用的多样性指数计算方法：Shannon多样性指数和Simpson多样性指数。
Shannon多样性指数是用于衡量物种多样性的常用指标，它考虑了物种的丰富度和均匀度两个方面。
Shannon多样性指数的计算公式如下：H = -Σ(pi * ln(pi))其中，H表示Shannon多样性指数，pi表示第i个物种在整个群体中的相对丰度。
例如，假设一个生态系统中共有5个物种，它们的相对丰度分别是0.1、0.2、0.3、0.2、0.2，那么根据上述公式计算可得：H = -((0.1 * ln(0.1)) + (0.2 * ln(0.2)) + (0.3 * ln(0.3)) +(0.2 * ln(0.2)) + (0.2 * ln(0.2)))通过计算可得，H≈1.489Simpson多样性指数是另一种常用的多样性指数，它主要考虑了物种的相对丰度和物种的种类数目两个方面。
Simpson多样性指数的计算公式如下：D = 1/Σ(pi^2)其中，D表示Simpson多样性指数，pi表示第i个物种在整个群体中的相对丰度。
计算得到的D值越大，表示物种多样性越高。
继续以上面的例子，根据相对丰度计算Simpson多样性指数的公式可得：D=1/((0.1^2)+(0.2^2)+(0.3^2)+(0.2^2)+(0.2^2))通过计算可得，D≈4.545Shannon多样性指数和Simpson多样性指数是常用的多样性指数计算方法，它们在评估群体多样性时提供了一个全面的指标。
然而，这两种指数仅仅是多样性评估的方法之一，还有其他一些指数如Pielou均匀度指数、Berger-Parker指数等，可以根据具体问题的需要选择合适的多样性指数来计算。
多样性计算方法及其应用
多样性计算方法及其应用多样性是指生物群落中各个物种之间的差异程度。
生态学中最常用的多样性指标有物种丰富度、物种均匀度和生物量三种。
物种丰富度是指某一地区内物种的数量，物种均匀度则是指物种分布的均匀程度，而生物量则是指群落中生物的总质量。
因为对生态学非常重要，所以要有一些科学的方法来计算它们。
多样性计算方法1. Shannon指数Shannon指数是用于衡量生态系统物种多样性的指标之一。
它与物种数量、样本大小和相对物种丰富度有关。
Shannon指数计算方法如下：H' = -∑ [ pi(log2pi)]其中，H'是Shannon-Wiener指数，pi是物种i的相对丰度(个体数与所有个体数之比)，log是以2为底的对数。
2. Simpson指数Simpson指数是用于衡量生态系统物种多样性的指标之一。
它是指在n个个体（或多样性的样本）中任取两个个体（即二元组），其种属同的的概率。
Simpson指数计算方法如下：λ = ∑(ni × (ni − 1)) / N(N − 1)其中，λ为Simpson指数，ni为第i个物种的个体数，N为所有物种个体数之和。
3. Pielou指数Pielou指数通常用来衡量物种均匀度。
Pielou指数计算方法如下：J' = H' / ln S其中，J'是Pielou指数，S是样本中物种种类总数，H'是Shannon指数。
应用1. 多样性分析多样性分析是通过对各个物种丰富度、物种均匀度和生物量进行计算，进而得出生态系统、生物群落及生物多样性的分析结果。
它可以指导生态系统的保护和恢复。
例如，若某个生态系统多样性指数较高，那么可以认为该生态系统比较稳定，对环境的逆境承受能力较强。
因此，可以通过评估不同生态系统的多样性指数来比较它们的环境质量差异，从而制定合理的生态保护和恢复措施。
2. 生物多样性保护生物多样性保护是指通过实施一系列科学的措施来维护自然生态系统中物种的多样性，例如人造湿地、人工林等。
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。
最新物种多样性指数计算参考精选
最新物种多样性指数计算参考精选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） N S 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 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??-- ??=∑=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 (6.16) 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)。
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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 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）。