物种多样性指数计算参考
生物多样性指数的计算规则(2023最新版)
生物多样性指数的计算规则(2023最新版)1. 引言生物多样性指数是评估和描述特定地区或生态系统中生物多样性状况的重要工具。
本文档旨在提供关于生物多样性指数计算规则的详细说明和解释。
2. 生物多样性指数的定义生物多样性指数是通过将各种生物群落中物种数量、种类丰富度和相对丰度等参数进行计算而得出的一个统计值。
它可以反映出一个地区或生态系统的生物多样性状况，从而提供决策和管理过程所需的信息。
3. 生物多样性指数的计算方法生物多样性指数的计算方法包括但不限于以下几种常用的指数计算公式：3.1. Shannon-Wiener指数Shannon-Wiener指数是根据各物种的相对丰度计算得出的一个指数。
具体计算公式如下：其中，S表示物种的数量，pi表示第i个物种的相对丰度。
3.2. Simpson指数Simpson指数是根据各物种的相对丰度计算得出的另一个指数。
具体计算公式如下：其中，S表示物种的数量，pi表示第i个物种的相对丰度。
3.3. Pielou均匀度指数Pielou均匀度指数是根据物种的数量和相对丰度计算得出的一个指数，用于反映物种在群落中的均匀分布程度。
具体计算公式如下：其中，S表示物种的数量，pi表示第i个物种的相对丰度。
4. 生物多样性指数的应用生物多样性指数的应用十分广泛，包括但不限于以下几个方面：- 生态系统评估和监测- 自然保护和生物多样性保护- 环境决策和管理5. 结论本文档提供了生物多样性指数的计算规则，包括常用的Shannon-Wiener指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数的计算公式。
生物多样性指数可以帮助我们了解和评估生物多样性状况，为决策和管理提供科学依据。
请注意，本文档所提供的计算规则仅供参考，具体应用时应根据实际情况进行调整和灵活运用。
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。
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。
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。
多样性指数
多样性指数
（1）Margalef丰富度指数(H)：H =(S-1)/lnN
S为藻类植物的属数，N为藻类植物个体总数
S为调查植物的种数，N为全部植物个体总数
（2）Shannon-Wiener多性指数(H′)：H′=- Pilog2Pi
Pi为第i个属的个体数（Ni）占个体数（N）的比值
（3）Pielou均匀度指数(J)：J = H′/lnS
（4）Simpson生态优势度指数(D)：D=1- Pi2
（5）多样性阈值(Dv)：Dv=
式中：S为物种数；N为所有种类总个体数；Pi为第i种的多度比例，即Pi=Ni/N。
优势度（Y）的计算
Y=(Ni/N)fi=fi▪pi
式中:Ni为第 i 种的个体数；N为所有种类的总个体数；fi为第i种在各采样点中出现的频率。Y值大于0.02为优势种。
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。
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。
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。
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参考Newly compiled on November 23, 2020
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。
指数（1958）
（） 指数（1960） N
S D ln = （） 6. Menhinick 指数（1946）
N
S N S D 或ln ln = （） 指数（1967） N
S 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)(ln 3. 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 ） A S i i A N N D -=∑⎪
⎭⎫ ⎝⎛=111
Hill 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=S
S 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)。
Hill 多样性数在生态学解释上较容易（Peet 1974）。
九、多样性指数计算举例
以上所述的种各种多样性指数的计算都比较简单，现以一个简单群落的数据，计算其中的几个指标，作为例子（张金屯 1995）。
假定我们得到一个由6个植物种组成的群落的数据如下：
现分别计算如下：
1. Patrick 指数（）
D =S =6
2. Margalef 指数（）
3. Menhinick 指数（）
4. Simpson 指数（）
5. Shannon-Wiener 指数（6）
33.1]322ln 3223210ln 3210321ln 321321ln 3213215ln 3215323ln 323[)
ln (1=+++++-=-=∑=S i i i P P H 多样性数（）
D 0=S =6
均匀性指数（1）
8.修正的Hill 指数（）。