香农多样性指数教学教案

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阿尔法多样性指数

阿尔法多样性指数
阿尔法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）
多样性指数及计算公式如下：(Hill et al., 2003)
(1).克隆文库覆盖率（C）：
n为克隆文库中仅一个序列的OTU数，N为单文库中的OTU数。

(2).辛普森指数（D）：
1-N为单个文库中序列数，ni为第i种OTU中包含的序列数，n为单文库中序列数。

(3).香农指数（H）：
Pi为第i种OTU中序列数在单文库序列总数中的比例，n为单文库中OUT个数。

(4).均匀度指数（E）：
H为香农指数，S为单文库中总序列数。

(5).丰富度指数（Schao1）：
Sobs为单文库中OTU个数，F1 和F2分别为克隆文库中只包含1个和2个序列的OTU个数。

景观生态指标及说明

选择指标landscape：1.香农多样性指标SHDI2.丰富度(PRD)：PRD=mA(10,000)(100)m为存在于景观中的斑块类型数量，包括存在的景观边缘，A 为景观区域总面积；PRD使得单位区域为基础的丰富度标准化，减小不同景观间对比的障碍，但本指数在斑块丰富度和相对斑块丰富度存在时为多余的。

3.香农均度指数（SHEI），单位：无，范围：0<=SHEI<=1SHEI等于香农多样性指数除以给定景观丰度下的最大可能多样性（各斑块类型均等分布）。

SHEI=0表明景观仅由一种斑块组成，无多样性；SHEI=1表明各拼块类型均匀分布，有最大多样性。

生态意义：SHEI与SHDI指数一样也是我们比较不同景观或同一景观不同时期多样性变化的一个有力手段。

而且，SHEI与优势度指标（Dominance）之间可以相互转换（即evenness=1-dominance）,即SHEI 值较小时优势度一般较高，可以反映出景观受到一种或少数几种优势拼块类型所支配；SHEI趋近1时优势度低，说明景观中没有明显的优势类型且各拼块类型在景观中均匀分布。

分析：PRD值为0.2249，由于香农指数无上限，且无其他景观作对比，因此无法由SHDI获得。

SHEI值为0.8114，接近于1，表明各类型的斑块类型分布较均匀，多样性较高。

Class:1.斑块数量(NP)：NP =n i , ni 为在整个景观中第i 种类型所包含斑块总数；斑块数量在一定程度上，可以衡量某一特定斑块类型的破碎程度，对于某些生态过程而言，某一特定类型中斑块数量非常重要；同一类型中斑块的数量往往决定着景观中物种动态和分布。

但因其本身不涉及斑块面积、分布、和密集程度到等信息，而有一定局限性。

但当类型面积一定，NP 值与斑块密度和平均斑块面积有同样作用。

四邻规则和八邻规则的选择会对其数值有相应影响。

2. 最大斑块指数(LPI)：LPI =max(a ij )A(100) 最大斑块指数表征了某一类型的最大斑块在整个景观中所占比例。

部分景观指数及其生态学含义

表4.3-6 沁河流域不同水平年景观指数（Landscape）计算结果景观中模地（Matrix）或优势景观元素的依据之一；也是决定景观中的生物多样性、优势种和数量等生态系统指标的重要因素。

拼块个数（NP），单位：无，范围：NP>=1公式描述：NP在类型级别上等于景观中某一拼块类型的拼块总个数；在景观级别上等于景观中所有的拼块总数。

生态意义：NP反映景观的空间格局，经常被用来描述整个景观的异质性，其值的大小与景观的破碎度也有很好的正相关性，一般规律是NP大，破碎度高；NP小，破碎度低。

NP对许多生态过程都有影响，如可以决定景观中各种物种及其次生种的空间分布特征；改变物种间相互作用和协同共生的稳定性。

而且，NP对景观中各种干扰的蔓延程度有重要的影响，如某类拼块数目多且比较分散时，则对某些干扰的蔓延（虫灾、火灾等）有抑制作用。

最大拼块所占景观面积的比例（LPI），单位：百分比，范围：0<LPI<=100公式描述：LPI等于某一拼块类型中的最大拼块占据整个景观面积的比例。

生态意义：有助于确定景观的模地或优势类型等。

其值的大小决定着景观中的优势种、内部种的丰度等生态特征；其值的变化可以改变干扰的强度和频率，反映人类活动的方向和强弱。

拼块平均大小（MPS），单位：ha，范围：MPS>0公式描述：MPS在拼块级别上等于某一拼块类型的总面积除以该类型的拼块数目；在景观级别上等于景观总面积除以各个类型的拼块总数。

生态意义：MPS代表一种平均状况，在景观结构分析中反映两方面的意义：景观中MPS值的分布区间对图像或地图的范围以及对景观中最小拼块粒径的选取有制约作用；另一方面MPS可以指征景观的破碎程度，如我们认为在景观级别上一个具有较小MPS值的景观比一个具有较大MPS值的景观更破碎，同样在拼块级别上，一个具有较小MPS值的拼块类型比一个具有较大MPS值的拼块类型更破碎。

研究发现MPS值的变化能反馈更丰富的景观生态信息，它是反映景观异质性的关键。

部分景观指数及其生态学含义

景‎观中模地（Matri‎x）或优势景观‎元素的依据‎之一；也是决定景‎观中的生物‎多样性、优势种和数‎量等生态系‎统指标的重‎要因素。

拼块个数（NP），单位：无，范围：NP>=1公式描述：NP在类型‎级别上等于‎景观中某一‎拼块类型的‎拼块总个数‎；在景观级别‎上等于景观‎中所有的拼‎块总数。

生态意义：NP反映景‎观的空间格‎局，经常被用来‎描述整个景‎观的异质性‎，其值的大小‎与景观的破‎碎度也有很‎好的正相关‎性，一般规律是‎N P大，破碎度高；NP小，破碎度低。

NP对许多‎生态过程都‎有影响，如可以决定‎景观中各种‎物种及其次‎生种的空间‎分布特征；改变物种间‎相互作用和‎协同共生的‎稳定性。

而且，NP对景观‎中各种干扰‎的蔓延程度‎有重要的影‎响，如某类拼块‎数目多且比‎较分散时，则对某些干‎扰的蔓延（虫灾、火灾等）有抑制作用‎。

最大拼块所‎占景观面积‎的比例（LPI），单位：百分比，范围：0<LPI<=100公式描述：LPI等于‎某一拼块类‎型中的最大‎拼块占据整‎个景观面积‎的比例。

生态意义：有助于确定‎景观的模地‎或优势类型‎等。

其值的大小‎决定着景观‎中的优势种‎、内部种的丰‎度等生态特‎征；其值的变化‎可以改变干‎扰的强度和‎频率，反映人类活‎动的方向和‎强弱。

拼块平均大‎小（MPS），单位：ha，范围：MPS>0公式描述：MPS在拼‎块级别上等‎于某一拼块‎类型的总面‎积除以该类‎型的拼块数‎目；在景观级别‎上等于景观‎总面积除以‎各个类型的‎拼块总数。

生态意义：MPS代表‎一种平均状‎况，在景观结构‎分析中反映‎两方面的意‎义：景观中MP‎S值的分布‎区间对图像‎或地图的范‎围以及对景‎观中最小拼‎块粒径的选‎取有制约作‎用；另一方面M‎P S可以指‎征景观的破‎碎程度，如我们认为‎在景观级别‎上一个具有‎较小MPS‎值的景观比‎一个具有较‎大MPS值‎的景观更破‎碎，同样在拼块‎级别上，一个具有较‎小MPS值‎的拼块类型‎比一个具有‎较大MPS‎值的拼块类‎型更破碎。

天坛公园鸟类调查及多样性分析报告

天坛公园鸟类调查及多样性分析报告天坛公园自然之友观鸟组（李强杨萌付建平高武等）二零零五年十月天坛公园建于明朝永乐十八年(公元1420年),是明清两朝皇帝举行冬至祭天和孟春祈谷等国家祀典的场所。

1961年天坛公园被国务院列入第一批全国重点文物保护单位。

1998年12月,联合国教科文组织世界遗产委员会将天坛公园列入世界遗产名录。

天坛公园座落在北京市的南城，不仅矗立着世界上最大的祭天建筑群，而且还是北京城区面积最大的绿地，具有保护北京市内环境、净化空气和改善小气候的功能。

1.项目背景此次天坛公园鸟类调查项目是“天坛公园生物多样性调查”课题的组成部分，由天坛公园牵头，“自然之友”观鸟组具体实施。

自2003年春季开始至今，为期两年。

本调查主要是在春、夏、秋、冬各季节，进行连续观察和分析，摸清天坛公园各种野生鸟类的种类、数量、居留类型的本底情况，为天坛公园植物保护和绿化工程的可持续发展提供有关的科学数据。

2.环境概况天坛公园是中国古典园林中祭祀园林的代表,占地约200万平方米，绿化面积160万平方米，占公园总面积的80%。

其自然环境较为单一。

天坛公园分为内坛和外坛两部分。

内坛乔木主要有侧柏、桧柏，以及油松、国槐等。

外坛为公园生产用地，有果树地、苗圃地和花卉生产用地。

全园缺乏天然水源和大量复杂的植物群落，特别是灌丛较少。

公园绿地中，乔木占地约49万平方米（30.89%），主要有柏树（20%），油松（5.6%），毛白杨（1.6%），国槐（1.3%），核桃树（1.9%），柿树（0.49%）。

人工草坪占地71万平方米（44.4%），其中，冷季型草坪（早熟禾）占地30万平方米（18.8%），丹麦草占地41万平方米（25.6%）。

此外，还有一些花卉用地。

3.调查概况3.1 调查方法此次天坛公园鸟类调查采用线路法和样带法相结合的方法进行。

首先把天坛公园划分为六个区(见附图)，即:1＃(外坛西北地区),2#(包括双环亭和百花亭),3#(内坛丹陛桥东边区域),4#(皇穹宇和神厨),5#(斋宫及其东边区域),6#(祈年殿西边及月季园)。

香农多样性指数课件

BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
定义与意义
香农多样性指数，也称为Shannon-Wiener指数，是衡量生态系统物种多样性的重要指标。它综合考虑了不同物种的数量和分布情况，能够全面反映生态系统的复杂性和稳定性。
香农多样性指数在生态学、环境科学、生物多样性保护等领域具有广泛的应用价值，为科学家们研究生态系统健康、物种分布和群落结构提供了重要的理论依据。
香农多样性指数在多个领域都有应用，如生态恢复工程、生物多样性保护、环境监测和评估等。
通过香农多样性指数的分析，科学家们可以了解生态系统物种的分布和数量变化，评估生态系统健康状况和预测未来发展趋势，为制定科学合理的生态保护和恢复方案提供依据。
此外，香农多样性指数还可以用于比较不同地区或不同时间点的生态系统多样性，为全球气候变化和人类活动对生态系统的影响研究提供支持。同时，香农多样性指数也是生态学研究中的重要指标之一，被广泛应用于生态学教材、论文和研究报告中。
改进计算方法与优化算法
计算方法的改进
针对香农多样性指数计算过程中存在的不足，研究更为精确和高效的算法，减少计算复杂度，提高计算效率。
算法优化
通过对现有算法进行优化，减少计算误差，提高结果的准确性和可靠性，以满足更广泛的应用需求。
拓展应用领域与跨学科研究
应用领域的拓展
将香农多样性指数的应用范围扩展到其他领域，如生态学、环境科学、社会学等，以促进多学科交叉融合。
指导。
经济学中的市场多样性分析
市场稳定性
在经济学中，市场多样性分析通过香农多样性指数来衡量市场的稳定性。通过分析市场中不同产品或服务的分布和数量，可以了解市场的竞争状况和消费者的选择范围，有助于预测市场变化和制定相应的经济政策。

使用Fragstats-3.3计算景观格局指数的详细步骤

应用Fragstats 3.3 计算景观格局指数的步骤1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。

假设本文在斑块水平选取以下指数：斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、聚集度(AI)、最大斑块指数(LPI)、斑水平景观指数指数全称生态含义取值范围景观香农多样性指数(SHDI)Shannon’sdiversity index反映景观中各斑块类型的复杂性和变异性SHDI≥0香农均匀度指数(SHEI)Shannon’sevenness index反映景观中各斑块在面积上分布的不均匀程度，当值趋于1时，说明各斑块类型在景观中分布均匀0≤SHEI≤1斑块类型斑块数目(NP)Number of patches值的大小与破碎度之间呈正相关性NP≥1平均斑块面积(MPS)Mean patch area描述景观粒度，一定意义上揭示景观破碎化程度MPS>0聚集度(AI)Aggregation index反映景观中不同斑块类型的非随机性或聚集程度0<AI≤100最大斑块指数(LPI)Largest patchindex某一景观类型最大斑块占整个景观面积的比例.有助于确定景观规模或优势类型等0<LPI≤100斑块所占景观面积比例(PLAND)Percentage oflandscape types反映景观中每种斑块类型的丰富度0<PLAND≤100面积加权平均形状指数(AWMSI)Area-weightedmean patch shapeindex反映景观中各斑块的变异性.值越大，说明斑块形状越复杂AWMSI≥12、用ArcView 3.3将Coverage数据转成Grid格式（因为fragstats3.3只识别grid格式。

试过用ArcMap转换，再计算指数，结果失败了，欢迎后来者继续探讨如何用ArcMap转换为可用数据。

）1)打开ArcView 3.3，添加Coverage数据 File Extentions 选中Spatial Analyst，OK2) Theme Convert to Grid 选择存储路径并命名文件 OK “OutputGrid Extent”可选默认“Output Grid Cell Size”选As Specified Below “Cell Size”自行设定OK“Pick field for cell values”选择TYPE，OK3、设置类属性文件class.fdc1) 打开一个记事本，首行输入引号内的内容“ClassID ,ClassName ,Status ,isBackground”，两两之间用空格或英文半角的逗号隔开，也可用空格逗号（此处采用空格逗号形式）2) 另起一行输入，以景观类型名称（因为前面的grid是选择了TYPE）为重点，一类一行，务必输入所有类型，全部输完如下注意：最后一行是必须要有的，把所有的类型输完后，必输入最后一行：类型为其他用地，状态为f，背景为t。

各种生物多样性指数计算

各种生物多样性指数计算生物多样性指数是用来衡量一些生态系统中生物多样性程度的指标。

人们通常使用不同的指数来评估不同的方面，如物种丰富度、物种均匀度和物种多样性。

以下是常见的生物多样性指数及其计算方法：1.物种丰富度指数：物种丰富度指数是用来评估一个区域内物种数量的指标。

常见的物种丰富度指数有物种数目(S)、形态类群数目(M)和多重度指数(D)等。

-物种数目(S)是最简单的物种丰富度指标，是指在其中一特定区域内所记录到的不同物种的数量。

-形态类群数目(M)是指区域内所记录到的形态类群(如科、属、种)的数量。

-多重度指数(D)是指物种在所记录到的形态类群中的分布。

2.物种均匀度指数：物种均匀度指数用来评估不同物种在一个生态系统中的丰富度。

常见的物种均匀度指数有皮尔森相关系数和香农的均匀度指数。

-皮尔森相关系数是用来比较物种相对丰富度的指标。

它通过计算物种相对丰富度的差异来确定物种均匀度。

该指数的取值范围为-1到+1，数值越接近1表示物种分布越均匀，越接近-1则表示物种分布越不均匀。

-香农的均匀度指数是用来测量物种分布均匀性的指标。

它通过将物种丰富度的数量与物种总数做比较来计算。

该指数的取值范围为0到1，数值越接近1表示物种分布越均匀，越接近0则表示物种分布越不均匀。

3.物种多样性指数：物种多样性指数用于评估一个生态系统中的物种多样性程度。

常见的物种多样性指数有物种多样性指数(H)、帕木福斯多样性指数(D)和辛普森多样性指数(C)等。

-物种多样性指数(H)是用来统计一个生态系统中不同物种的数量和相对丰富度的指标。

它综合考虑了物种数目和相对丰富度的差异来计算。

-帕木福斯多样性指数(D)是用来衡量一个生态系统中物种多样性的指标。

它通过计算物种的根数来描述物种多样性程度。

-辛普森多样性指数(C)是用来测量一个生态系统中物种多样性的指标。

它通过计算物种在总丰富度中的比例来统计物种多样性。

这些指数的计算方法可以根据具体的研究设计和数据类型进行调整和修正。

香农-威纳指数

生物多样性评价的香农-威纳指数法的学习2012-02-29 09:14:55| 分类：环评考试| 标签：|字号大中小订阅2012年的《技术方法》考试大纲中，有“了解生物多样性评价的香农-威纳指数法”的内容，有些考生对此不是很了解，我也不是很了解，我在学习过程中找到某网上的例题可以很好地说明这个指数的用法和意义，现与大家共享。

一、导则中关于香农-威纳指数法导则中香农-威纳指数公式是：式中：H——样品的信息含量（彼得/个体）＝群落的多样性指数；S——种数；Pi——样品中属于第i 种的个体比例，如样品总个体数为N，第i 种个体数为n i，则P i=n i/N二、百度百科中搜索到的“香农-威纳指数”例题下述例子的计算公式与导则中的公式有点不同，导则公式是以e为底的对数，而下例是以2为底的对数，但不影响说明其多样性的意义及用法。

以一个假设的简单数字为例，说明香农一威纳指数的含义，设有 A，B，C 三个群落，各有两个种所组成，其中各种个体数组成如下：群落A的香农一威纳指数是：HA =－〔(1.0 log21.0)＋ 0）〕＝0群落B中两个物种各有50个体，其分布是均匀的。

则香农指数是：HB =－〔0.50（log20.50）＋0.50（log20.50）〕＝l群落C的两个物种分别具有99和1个个体。

则香农指数是：HC =一〔0.99（log20.99）＋ 0.01（log20.01）〕＝0.081显然，H值的大小与我们的直觉是相符的：群落B的多样性较群落C大，而群落A的多样性等于零。

在香农-威纳指数中，包含着两个成分：①种数；②各种间个体分配的均匀性。

各种之间，个体分配越均匀，H值就越大。

如果每一个体都属于不同的种，多样性指数就最大；如果每一个体都属于同一种，则其多样性指数就最小。

从上述例题中可知，香农-威纳指数法用以群落物种多样性的比较是很好理解的。

上述例题因为转载，没有对其计算结果进行核对，只是为了说明该公式的意义和用法。

使用Fragstats-3.3计算景观格局指数的详细步骤

应用Fragstats 3.3 计算景观格局指数的步骤1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。

试过用ArcMap转换，再计算指数，结果失败了，欢迎后来者继续探讨如何用ArcMap转换为可用数据。

fragstats-部分景观指数生态学含义

[转载]fragstats 部分景观指数生态学含义2月10日fragstats 部分景观指数生态学含义拼块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某一拼块类型中所有拼块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某拼块类型的总面积。

生态意义：CA度量的是景观的组分，也是计算其它指标的基础。

它有很重要的生态意义，其值的大小制约着以此类型拼块作为聚居地（Habitation）的物种的丰度、数量、食物链及其次生种的繁殖等，如许多生物对其聚居地最小面积的需求是其生存的条件之一；不同类型面积的大小能够反映出其间物种、能量和养分等信息流的差异，一般来说，一个拼块中能量和矿物养分的总量与其面积成正比；为了理解和管理景观，我们往往需要了解拼块的面积大小，如所需要的拼块最小面积和最佳面积是极其重要的两个数据。

景观面积（TA），单位：ha，范围：TA>0公式描述：TA等于一个景观的总面积，除以10000后转化为公顷（ha）。

生态意义：TA决定了景观的范围以及研究和分析的最大尺度，也是计算其它指标的基础。

在自然保护区设计和景观生态建设中，对于维护高数量的物种，维持稀有种、濒危种以及生态系统的稳定，保护区或景观的面积是最重要的因素。

拼块所占景观面积的比例（%LAND），单位：百分比，范围：0< %LAND<=100公式描述：%LAND等于某一拼块类型的总面积占整个景观面积的百分比。

其值趋于0时，说明景观中此拼块类型变得十分稀少；其值等于100时，说明整个景观只由一类拼块组成。

生态意义：%LAND度量的是景观的组分，其在拼块级别上与拼块相似度指标（LSIM）的意义相同。

由于它计算的是某一拼块类型占整个景观的面积的相对比例，因而是帮助我们确定景观中模地（Matrix）或优势景观元素的依据之一；也是决定景观中的生物多样性、优势种和数量等生态系统指标的重要因素。

拼块个数（NP），单位：无，范围：NP>=1公式描述：NP在类型级别上等于景观中某一拼块类型的拼块总个数；在景观级别上等于景观中所有的拼块总数。

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。

香农-威纳指数

则香农指数是：HB =－〔0.50（log20.50）＋0.50（log20.50）〕＝l群落C的两个物种分别具有99和1个个体。

在香农-威纳指数中，包含着两个成分：①种数；②各种间个体分配的均匀性。

各种之间，个体分配越均匀，H值就越大。

如果每一个体都属于不同的种，多样性指数就最大；如果每一个体都属于同一种，则其多样性指数就最小。

从上述例题中可知，香农-威纳指数法用以群落物种多样性的比较是很好理解的。

上述例题因为转载，没有对其计算结果进行核对，只是为了说明该公式的意义和用法。

景观格局指数及各指数意义

第 2章景观结构指标计算方法作者：卢玲转贴自：本站原创点击数：6859您要打印的文件是：第 2章景观结构指标计算方法打印本文第 2章景观结构指标计算方法第 1 节景观结构分析软件FRAGSTATSFRAGSTATS [38]是由美国俄勒冈州立大学森林科学系开发的一个景观指标计算软件，它有两种版本，矢量版本运行在ARC/INFO 环境中，接受ARC/INFO 格式的矢量图层；栅格版本可以接受ARC/INFO 、IDRISI 、ERDAS 等多种格式的格网数据。

两个版本的区别在于：栅格版本可以计算最近距离、邻近指数和蔓延度，而矢量版本不能；另一个区别是对边缘的处理，由于格网化的地图中，拼块边缘总是大于实际的边缘，因此栅格版本在计算边缘参数时，会产生误差，这种误差依赖于网格的分辨率。

FRAGSTATS 软件功能强大，可以计算出59个景观指标（表2-1）。

这些指标被分为三组级别，分别代表了三种不同的应用尺度：（1）拼块级别（patch-level ）指标，反映景观中单个拼块的结构特征，也是计算其它景观级别指标的基础；（2）拼块类型级别（class-level ）指标，反映景观中不同拼块类型各自的结构特征；（3）景观级别（l andscape-level ）指标，反映景观的整体结构特征。

由于许多指标之间具有高度的相关性，只是侧重面有不同，因而使用者在全面了解每个指标所指征的生态意义及其所反映的景观结构侧重面的前提下，可以依据各自研究的目标和数据的来源与精度来选择合适的指标与尺度。

表2-1 FRAGSTATS 提供的景观指标英文缩写指标名称应用尺度英文全称单位面积指标 AREA 拼块面积拼块 Area ha LSIM拼块相似系数拼块 Landscape similarity index % CA拼块类型面积类型 Class area ha %LAND 拼块所占景观面积比例类型Percent of landscape % TA景观面积类型/景观 Total landscape area ha LPI 最大拼块占景观面积比例类型/景观 Largest patch index % 密度大小及差异 NP 拼块数量类型/景观 Number of patches # PD 拼块密度类型/景观 Patch density #/100ha MPS 拼块平均大小类型/景观 Mean patch size ha PSSD拼块面积方差类型/景观 Patch size standard deviation ha PSCV 拼块面积均方差类型/景观 Patch size coefficient of variation % 边缘指标 PERIM 拼块周长拼块 Perimeter m EDCON 边缘对比度拼块Edge contrast index % TE 总边缘长度类型/景观 Total edge m ED 边缘密度类型/景观 Edge density m/ha CWED对比度加权边缘密度类型/景观 Contrast-weighted edge density m/ha TECI 总边缘对比度类型/景观 Total edge contrast index % MECI 平均边缘对比度类型/景观 Mean edge contrast index % AWMECI 面积加权平均边缘对比度类型/景观 Area-weighted mean edge contrast index % 形状指标 SHAPE 形状指标拼块 Shape index FRACT 分维数拼块Fractal dimension LSI 景观形状指标类型/景观 Landscape shape index MSI 平均形状类型/景观 Mean shape index AWMSI面积加权的平均形状指标类型/景观 Area-weighted mean shape index DLFD 双对数分维数类型/景观 Double log fractal dimension MPFD 平均拼块分维数类型/景观 Mean patch fractal dimension AWMPFD 面积加权的平均拼块分形指标类型/景观Area-weighted mean patch fractal dimension第 2 节论文使用的指标及其公式和生态意义本论文的研究目标是从宏观尺度上分析黑河流域的景观结构及其变化。

fragstats软件中景观格局指标解读

景观指数英文及简称索引二景观指数英文及简称索引最近整理的Fragstats3.3软件Grid格式下可以计算的景观指数，希望大家共同学习探讨（注：每个景观指数包含的信息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位）一、面积指标1.Area/Perimeter①AREA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Area——斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha(ha、%) ≥02.Isolation/Proximity①LSIM——Landscape Similarity Index——斑块相似系数——斑块——%3.Area/Density/Edge①CA——Total Class Area——斑块类型面积——类型——ha＞0②PLAND(%LAND)——Percentage of Landscape——斑块所占景观面积比例——类型——% [0,100]③TA——Total Landscape Area——景观面积——景观——ha＞0④LPI——Largest Patch Index——最大斑块占景观面积比例——类型/景观——%二、密度大小及差异1.Area/Density/Edge①NP——Number of Patches——斑块数量——类型/景观——n ≥1②PD——Patch Density——斑块密度——类型/景观——n/100ha③AREA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPS、PSSD、PSCV)——Patch Area （Mean、Standard Deviation、Coefficient of Variation）——斑块大小（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（斑块平均大小、斑块面积方差、斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha，%，%)④GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——类型/景观——m三、边缘指标1.Area/Perimeter①PERIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Perimeter——斑块周长（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——m ≥0②GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——斑块——m2.Contrast①EDCON(同上)——Edge Contrast Index——边缘对比度——斑块——%3.Area/Density/Edge①TE——Total Edge——总边缘长度——类型/景观——m②ED——Edge Density——边缘密度——类型/景观——m/ha4.Contrast①CWED——Contrast-Weighted Edge Density——对比度加权边缘密度——类型/景观——m/ha②TECI——Total Edge Contrast Index——总边缘对比度——类型/景观——%③ECI(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MECI、AWMECI)——Edge Contrast Index（Mean Edge Contrast Index、Area-Weighted Mean Contrast Index）——边缘对比度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均边缘对比度、面积加权平均边缘对比度）——类型/景观——%（%，%）四、形状指标1.Shape①PARA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SHAPE(同上)——Shape Index——形状指标——斑块——无③FRACT(同上)——Fractal Dimension Index——分维数——斑块——无[1,2]④CRICLE(同上)——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——斑块——无⑤CONTIG(同上)——Contiguity Index——聚集指数——斑块——无2.Area/Density/Edge①LSI——Landscape Shape Index——景观形状指数——类型/景观——无②NLSI——Normalize LSI——标准化景观形状指数——类型——无3.Shape①PAFRAC——Perimeter Area Fractal DImension——边缘面积分维——类型/景观——无②PARA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）——类型/景观——无③SHAPE(同上)(MSI、AWMSI)——Shape Index(Mean Shape Index、Area-Weighted Mean Shape Index)——形状指数（平均形状、面积加权的平均形状指标）——类型/景观——无④FRAC(同上)(MPFD、AWMPFD)——Fractal Dimension Index(Mean Patch Fractal Dimension、Area-Weighted Patch Fractal Dimension)——分维数（平均斑块分维数、面积加权的平均斑块分维数）——类型/景观——无[1,2]⑤CRICLE(同上))——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——类型/景观——无⑥DLFD——Double Log Fractal Dimension——双对数分维数——类型/景观——无五、核心面积指标1.Core Area①Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——Core Area——核心斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha②NCORE(同上)——Number of Core Area——核心斑块数量——斑块——n ≥1③CAI(同上)——Core Area Index——核心斑块面积比指标——斑块——%2.Core Area①TCA——Total Core Area——核心斑块总面积——类型/景观——ha②CPLAND(C%LAND)——Core Area Percentage of Landscape——核心斑块占景观面积比——类型——%③NDCA——Number of Disjunct Core Area——独立核心斑块数量——类型/景观——n④DCAD——Disjunct Core Area Density——独立核心斑块密度——类型/景观——n/100ha⑤CORE(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1、CACV1)——Core Area(Mean Core Area、Core Area Standard Deviation、Core Area Coefficient of Variation)——核心斑块面积（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均核心斑块面积、核心斑块面积方差、核心斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑥DCA(同上)(MCA2、CASD2、CACV2)——Disjunct Core Area——独立核心斑块面积（平均独立核心斑块面积、独立核心斑块面积方差、独立核心面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑦CAI(同上)(MCAI)——Core Area Index(Mean Core Area Index)——核心斑块指标（平均核心斑块指标）——类型/景观——%六、邻近度指标1.Isolation/Proximity①PROXIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Proximity Index——邻近度（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——斑块——无③ENN(同上)——Euclidean Nearest Neighbor Index——欧几里得最邻近距离——斑块——m2.Isolation/Proximity①PROXIM(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPI)——Proximity Index(Mean Proximity Index)——邻近度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均邻近度指标）——类型/景观——%(%) ≥0②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——类型/景观——无③ENN(同上)(MNN、NNSD、NNCV)——Euclidean Nearest NeighborIndex(Mean Euclidean Nearest-Neighbor Index、Euclidean Nearest-Neighbor Index Standard Deviation、Euclidean Nearest-Neighbor Index Coefficient of Variation)——欧几里得最邻近距离（平均最近距离、最邻近距离方差、最邻近距离标准差）——类型/景观——m(m,m,%) ＞0七、多样性1.Diversity①PR——Patch Richness——斑块多度（景观丰度）——景观——n ≥1②PRD——Patch Richness Density——斑块多度密度——景观——n/100ha③RPR——Relative Patch Richness——相对斑块多度——景观——%④SHDI——Shannon's Diversity Index——香农多样性指标——景观——无⑤SIDI——Simpson's Diversity Index——Simpson多样性指标——景观——无⑥MSHDI——Modified Simpson's Diversity Index——修正Simpson多样性指标——景观——无⑦SHEI——Shannon's Evenness Index——香农均匀度指标——景观——无[0,1]⑧SIEI——Simpson's Evenness Index——Simpson均匀度指标——景观——无⑨MSIEI——Modified Simpson's Evenness Index——修正Simpson均匀度指标——景观——无八、聚散性1.Contagion/Interspersion①CLUMPY——Clumpiness——丛生度——类型——%②PLADJ——Proportion of Like Adjacency——相似毗邻百分比——类型/景观——% （0,100]③AI——Aggregation Index——聚集度指数——类型/景观——% （0,100]④IJI——Interspersion Juxtaposition Index——散布于并列指数——类型/景观——% （0,100]⑤DIVISION——Landscape Division Index——景观分割度——类型/景观——% （0,100]⑥SPLIT——Splitting Index——分离度指数——类型/景观——% （0,100]⑦MESH——Effective Mesh Size——有效粒度尺寸——景观——% （0,100]2.Connectivity①COHESION——Patch Cohesion Index——斑块结合度——类型/景观——% （0,100]②CONNECT——Connectance Index——连接性指数——类型/景观——% （0,100]3.Contagion/Interspersion①CONTAG——Contagion Index——蔓延度指数——景观——% (0,100]（注：以上仅为参考，具体仍需查阅专业文献）三各种景观指数的生态学含义1.拼块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

较全的景观指数公式

景观指数（1）斑块类型指数①斑块所占景观面积的比例（PLAND）n―a ijPLAND =R 100式中：aj――斑块j的面积；A――所有景观的总面积。

PLAND度量的是景观的组分。

它计算的是某一斑块类型占整个景观的面积的相对比例；是帮助确定景观中优势景观元素的依据之一。

其值趋于0时，说明景观中此斑块类型变得十分稀少，其值等于100时，说明整个景观只由一类斑块组成。

②斑块密度（PD）n PN L 10000 100A式中：n i ――第i类景观要素的总面积；A――所有景观的总面积。

斑块密度是景观格局分析的基本的指数，其单位为斑块数/100公顷，它表达的是单位面积上的斑块数，有利于不同大小景观间的比较。

③周长面积分维数（PAFRAC）式中：內一一斑块ij的面积；Pij――斑块ij的周长；ni――斑块数目。

PAFRAC反映了不同空间尺度的性状的复杂性。

分维数取值范围一般应在 1 —2之间, 其值越接近1，则斑块的形状就越有规律，或者说斑块就越简单，表明受人为干扰的程度越大；反之，其值越接近2，斑块形状就越复杂，受人为干扰程度就越小。

④斑块聚合度（AI）AI - (100)max r g H 式中：9H ――相应景观类型的相似邻接斑块数量AI 基于同类型斑块像元间公共边界长度来计算。

当某类型中所有像元间不存在公共边界时，该类型的聚合程度最低；而当类型中所有像元间存在的公共边界达到最大值时，具有最大的聚合指数。

(2)总体景观指数①香农多样性指数(SHDI )mSHDI — p In pi 丄式中： i ――景观斑块类型1所占据的比率;香农多样性指数在群落生态学中被广泛应用于多样性的检测，该指标能反映景观异质性，特别对景观中各斑块类型非均衡分布状况较为敏感。

另外在比较和分析不同景观或同一景观不同时期的多样性与异质性变化时， SHDI 也是一个敏感指标。

如在一个景观系统中，土地利用越丰富，破碎化程度越高，其步定性的信息含量也越大，计算出的SHDI 值也就越高。

七年级上册科学《物种的多样性》教案、教学设计

这项作业旨在培养学生的信息收集、整理和表达能力，同时拓展学生的生物知识。
在完成作业的过程中，学生可以通过查阅资料、与同学交流、请教老师等方式获取所需信息。我会在课后为学生提供必要的辅导和答疑，确保他们能够顺利完成作业。通过这些作业的布置，希望学生能够更好地掌握生物多样性的相关知识，提高自己的综合素养，为保护生物多样性贡献自己的力量。
（四）课堂练习
课堂练习环节，我将设计以下练习题：
1.列举三种生物分类方法，并简要说明其依据。
2.解释生物多样性的三个层次，并举例说明。
3.分析生物多样性面临的威胁，并提出两条保护措施。
学生独立完成练习题，我会对学生的答题情况进行点评和指导，及时纠正错误，巩固所学知识。
（五）总结归纳
在总结归纳环节，我会带领学生回顾本节课所学的主要内容，概括物种多样性的概念、生物分类方法、生物多样性的价值及保护措施等。
七年级上册科学《物种的多样性》教案、教学设计
一、教学目标
（一）知识与技能
1.知识目标：通过本章节的学习，使学生了解物种的概念、物种多样性的内涵及其重要性；理解生物的分类方法和分类原则；掌握生物多样性的三个层次：遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性。
2.技能目标：培养学生观察、描述生物特征的能力；提高学生运用科学方法研究物种多样性的能力；培养学生运用图表、标本等工具分析生物分类和演化关系的能力。
接着，我会简要介绍本节课的教学目标和内容，强调物种多样性的重要性和学习的必要性。此外，还会通过讲述与生物多样性相关的趣味故事，进一步激发学生的学习兴趣，为接下来的新课学习奠定基础。
（二）讲授新知
在讲授新知环节，我会按照以下步骤进行：
1.物种多样性的概念：介绍物种多样性的定义，解释生物种类的丰富性和物种间的关系。

高中《植物物种多样性的调查》教案、教学设计

3.重点：提高学生的团队合作能力和沟通能力。
难点：如何组织有效的团队合作活动，使学生在实践过程中相互学习、共同成长。
（二）教学设想
1.创设情境，导入新课：通过展示植物物种多样性丰富的图片和视频，激发学生的兴趣，引出本节课的主题。
2.理论知识讲解：采用讲解、举例、讨论等方式，让学生掌握植物物种多样性的概念、层次及其生物学意义。
a.案例背景及生物多样性保护目标；
b.采取的保护措施及实施过程；
c.保护效果评估及原因分析；
d.从中得到的启示和借鉴意义。
3.制作一份关于植物物种多样性保护的宣传海报。海报应包括以下内容：
a.生物多样性保护的主题和口号；
b.植物物种多样性的重要性和保护意义；
c.简要介绍几种常见的保护措施；
d.倡导人们参与生物多样性保护的行动。
高中《植物物种多样性的调查》教案、教学设计
一、教学目标
（一）知识与技能
本章节的核心是让学生掌握植物物种多样性的调查方法，理解生物多样性的重要性，并能够运用所学的知识与技能进行实际的调查分析。《植物物种多样性的调查》这一教案旨在使学生能够：
1.描述植物物种多样性的概念、层次及其生物学意义；
2.掌握样方调查法、物种丰富度指数、物种多样性指数等调查和统计方法；
4.阅读一本关于生物多样性保护的书籍或文章，并撰写一篇读后感。读后感应包括以下内容：
a.作品的主题和观点；
b.对个人生物多样性保护观念的影响；
c.结合实际生活，讨论生物多样性保护的可行性和必要性；
d.倡导更多人关注和参与生物多样性保护。
3.根据所学知识，设计一份生物多样性保护行动计划。
（五）总结归纳，500字
在课堂尾声，我会与学生共同总结本节课的学习内容，巩固知识点。主要包括以下方面：

较全的景观指数公式

景观指数(1)斑块类型指数①斑块所占景观面积的比例（PLAND ）()1001AaP PLAND nj iji ∑===式中:ija --斑块ij 的面积；A ——所有景观的总面积。

PLAND 度量的是景观的组分.它计算的是某一斑块类型占整个景观的面积的相对比例；是帮助确定景观中优势景观元素的依据之一。

其值趋于0时,说明景观中此斑块类型变得十分稀少，其值等于100时，说明整个景观只由一类斑块组成。

②斑块密度（PD ）()()10010000An PN i=式中：in ——第i 类景观要素的总面积；A —-所有景观的总面积。

斑块密度是景观格局分析的基本的指数，其单位为斑块数/100公顷，它表达的是单位面积上的斑块数，有利于不同大小景观间的比较。

③周长面积分维数（PAFRAC ）()2112111ln ln ln ln 2⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑∑∑∑∑=====n j ij n j ij i n j ij n j ij n j ij ij ij p p n a p a p n PAFRAC式中：ija ——斑块ij 的面积;ijp ——斑块ij 的周长；in ——斑块数目。

PAFRAC 反映了不同空间尺度的性状的复杂性。

分维数取值范围一般应在1—2之间,其值越接近1，则斑块的形状就越有规律，或者说斑块就越简单，表明受人为干扰的程度越大;反之,其值越接近2,斑块形状就越复杂，受人为干扰程度就越小。

④斑块聚合度（AI))100(max ⎥⎦⎤⎢⎣⎡→=ii iig g AI式中:iig ——相应景观类型的相似邻接斑块数量AI 基于同类型斑块像元间公共边界长度来计算。

当某类型中所有像元间不存在公共边界时,该类型的聚合程度最低；而当类型中所有像元间存在的公共边界达到最大值时,具有最大的聚合指数。

（2）总体景观指数①香农多样性指数（SHDI ）()i i mi p p SHDI ln 1∑=-=式中：ip ——景观斑块类型i 所占据的比率；香农多样性指数在群落生态学中被广泛应用于多样性的检测，该指标能反映景观异质性，特别对景观中各斑块类型非均衡分布状况较为敏感。