重要值的计算方法
多样性 重要值算法
3.2数据整理与分析3.2.1重要值的计算在森林群落的分析中，重要值（IV）的数值大小可作为群落中植物种优势度的一个度量标志，并可以体现群落中每种植物的相对重要性及植物的最适生境，其计算公式为：（1）xx重要值IVtr(%)相对高度相对显著度3相对多度（3-15）式（3-15）中，相对高度（%）＝100×某个种的高度／所有种的总高度；相对显著度（%）＝100×某个种的基径断面积／所有种的基径断面积之和；相对多度（%）＝100×某个种的株数／所有种的总株数。
（2）灌木和草本植物的重要值IVtr(%)相对盖度相对多度2（3-16）式（3-16）中，相对盖度（%）＝100×某个种的盖度／所有种的总盖度（宋永昌，2002）。
3.2.2多样性分析物种多样性是物种丰富度和分布均匀性的综合反映，体现了群落结构类型、组织水平、发展阶段、稳定程度和生境差异。
本研究采用α多样性测度来测量所查区域内森林群落的物种多样性。
采用以下指数测度α多样性。
（1）物种丰富度指数物种丰富度即物种的总数目，是最简单最古老的物种多样性计测方法，但生物学意义显著。
SA=S（3-17）式（3-17）中，SA表示丰富度指数，S表示样方内物种总数。
（2）物种多样性测度物种多样性考虑了群落中不同物种的重要值，从而比直接的物种丰富度指标更能准确地反映植物群落的多样性特征（马克平等，1994）。
采用物种多样性指数、均匀度及生态优势度作为描述群落的综合特征的指标。
a. Shannon-Wiener指数：H－PilnPi'（3-18）式（3-18）中，Pi为每一物种的多度比例，本研究中用物种的相对重要值来计算多样性。
Shannon-Winner指数是将丰富度和均匀度综合起来的一个量，能较全面的测度物种的多样性，Shannon-Wiener多样性指数假设个体是从一个“无限大”的总体中随机抽取的（Pielou，1975；Magurran，1988），它还假设总体中的所有种都在样本中出现。
植物群落的调查及分析
实验2 植物群落的调查及分析植物群落的调查目的：a.对不同群落相互比较、进行分类，以达到认识和识别群落的目的。
b.将植物群落的分布或变异和生境条件的变化加以比较，阐明群落与环境的联系。
c.对同一群落类型进行分析，阐明它的内部结构与均匀程度。
d.将同一群落在不同时期加以比较，说明它的动态变化规律。
不管要达到哪个目的，都要对群落进行调查。
群落的数量特征是群落调查的重要内容，在植物生态学日益成为定量科学的今天，尤其如此。
植物群落的样方取样法适用于所有主要植物类群，样方法可以取得群落结构、组成的定量数据，是研究植物群落数量特征的主要方法，它所获得的第一手资料详细、可靠，可作为其他调查方法，如估算法、目测法精确程度的对照依据，因而成为最广泛应用的植物群落取样技术。
在野外实习中要求学生必须掌握这个方法，并学会分析、整理样方法所获得的资料，认识实习地区植物群落的特征及分布规律。
1 样方的设置及其面积和数目的确定实习地区的植物群落有多种类型，各类群落所占据的空间和位置不同，或大或小，或连续或分散。
因而在野外进行群落数量特征的研究，涉及的对象是庞大的或无法确知的整体，由于时间、空间和人力的限制，一般不可能，也不需要将全部对象和所有地段进行全面的调查，特别是数量特征，更不可能全部查清。
所以一般采用抽样调查技术完成这一任务，其实质是通过调查具代表性、有一定大小面积的植物群落的各项特征，以此估计、推断此类群落的整体特征。
这种抽样技术选取的测量地块一般为方形或长方形，所以把这种调查方法称为样方法（如果选取的地块为圆形，则称为样圆法）。
用样方法调查植物群落时，将涉及样方的设置（布局）、面积大小、数量等问题。
1.1 样方设置（布局）样方的面积，可能仅占某个植物群落在一个地段总面积的几百分之一或几千分之一，在大范围内怎样合理设置样方，直接影响着调查结果的准确性。
样方的设置有多种方式，这里介绍三种常见的设置方法，可根据调查的目的和群落的实际情况而加以选用。
多样性重要值算法
数据整理与分析重要值的计算在森林群落的分析中，重要值（IV ）的数值大小可作为群落中植物种优势度的一个度量标志，并可以体现群落中每种植物的相对重要性及植物的最适生境，其计算公式为：（1）乔木重要值3(%)相对多度相对显著度相对高度++=tr IV （3-15）式（3-15）中，相对高度（%）＝100×某个种的高度／所有种的总高度；相对显著度（%）＝100×某个种的基径断面积／所有种的基径断面积之和；相对多度（%）＝100×某个种的株数／所有种的总株数。
（2）灌木和草本植物的重要值2(%)相对多度相对盖度+=tr IV （3-16）式（3-16）中，相对盖度（%）＝100×某个种的盖度／所有种的总盖度（宋永昌，2002）。
多样性分析物种多样性是物种丰富度和分布均匀性的综合反映，体现了群落结构类型、组织水平、发展阶段、稳定程度和生境差异。
本研究采用α多样性测度来测量所查区域内森林群落的物种多样性。
α多样性可定义为群落内的多样性（diversity within a community ），从物种组成的角度研究群落的组成和结构的多样化程度，是生物多样性研究的基础，群落的α多样性作为刻划植物群落组成结构的重要指标，一直受到生态学家的关注。
采用以下指数测度α多样性。
（1）物种丰富度指数物种丰富度即物种的总数目，是最简单最古老的物种多样性计测方法，但生物学意义显著。
SA=S （3-17）式（3-17）中，SA 表示丰富度指数，S 表示样方内物种总数。
（2）物种多样性测度物种多样性考虑了群落中不同物种的重要值，从而比直接的物种丰富度指标更能准确地反映植物群落的多样性特征（马克平等，1994）。
采用物种多样性指数、均匀度及生态优势度作为描述群落的综合特征的指标。
a. Shannon-Wiener 指数：'ln i i H P P =∑－ （3-18）式（3-18）中，Pi 为每一物种的多度比例，本研究中用物种的相对重要值来计算多样性。
重要值的计算方法
重要值的计算方法重要值是一种常用的数据分析方法，用于确定数据中的重要性和影响力。
它可以用于各种领域和行业，例如市场营销、投资决策、项目管理等。
下面将介绍一些常见的重要值计算方法。
1.数据相关性分析法：数据相关性分析法是最常见的重要值计算方法之一、它通过分析数据之间的相关性来确定数据的重要性。
相关性通常使用相关系数来度量，常见的相关系数包括Pearson相关系数和Spearman相关系数。
相关系数的值在-1到1之间，绝对值越大代表相关性越强。
当相关系数接近于1时，说明两个变量之间存在强烈的正相关关系，而接近于-1则表示存在强烈的负相关关系。
2.加权平均法：加权平均法是根据数据的重要性分配权重，然后计算加权平均值来确定数据的重要程度。
在加权平均法中，每个数据点的权重是根据其重要性来决定的。
权重可以根据经验或专家判断进行分配，也可以通过数学模型进行计算。
3.经济价值法：经济价值法是一种通过经济意义来确定数据的重要性的方法。
它基于数据对决策和业务结果的贡献来进行评估。
经济价值可以通过多种方式来计算，例如ROI（投资回报率）和ROAS（广告支出回报率）等。
这些指标可以帮助确定数据对实现利润和业绩目标的贡献程度。
4.信息熵法：信息熵法是一种常用的在决策分析中用来评估数据重要性的方法。
它基于信息熵的概念，通过计算数据的熵值来确定其重要性。
熵值越大，数据的重要性越低。
熵值的计算可以使用香农熵公式或其他相关的熵计算方法来实现。
5.敏感性分析法：敏感性分析法用于确定数据对特定变量或条件的敏感性和重要性。
它通过对数据进行不同的变化和模拟来评估其对结果的影响。
敏感性分析法可以使用数值模型或统计模型来进行计算和评估。
通过敏感性分析，可以了解到数据的变化对决策结果的影响程度，从而确定数据的重要性。
以上介绍的重要值计算方法只是一些常见的方法，具体的计算方法和使用场景可以根据实际情况进行选择和调整。
在实际应用中，通常会综合多个方法进行分析，以得到更准确和全面的结果。
实验二 植物群落物种多样性的测定
实验二植物群落物种多样性的测定生物多样性是指生物中的多样化和变异性以及物种生境的生态复杂性。
它包括植物、动物和微生物的所有种及其组成的群落和生态系统。
生物多样性可分为遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性三个层次。
物种多样性具有两种涵义：一是指一个群落或生境中物种数目的多寡（数目或丰富度）；二是指一个群落或生境中全部物种个体的数目分配状况（均匀度）。
群落的复杂性可以用多样性指数来衡量。
植物群落的多样性是群落中所含的不同物种数和它们的多度的函数。
多样性依赖于物种丰富度（物种数）和均匀度或物种多度的均匀性。
两个具有相同物种的群落，可能由于相对多度的分布不同而在结构和多样性上有很大差异。
在不同空间尺度范围内，植物多样性的测度指标是不同的，通常分为α-多样性、β-多样性和γ-多样性三个范畴，其中α-多样性是指在栖息地或群落中的物种多样性。
一实验目的掌握植物群落多样性的α-多样性测定方法；加深物种多样性对植物群落重要意义的认识。
二实验器材1.实验器材样方测绳（100m），皮尺（50m），卷尺，测高仪，GPS，海拔仪，计算器，标本夹等。
2.调查统计表：依照表1、表2和表3印制野外群落调查统计表表1 森林群落样地标本情况调查表调查者：样方号：日期：植物群落型：地理位置纬度：经度：海拔：地貌：土壤类型：坡向：坡度：地形：坡位：群落内地质情况：人为及动物活动情况：表2 森林群落样方乔木层调查表乔灌层：样方面积：总郁闭度：表3 森林群落样方灌草层调查表灌草层：样方面积：总盖度：三方法与步骤1. 样地的选择样地是指能够反映植物群落基本特征的一定地段。
样地的选择标准是：各类成分的分布要均匀一致；群落结构要完整，层次要分明；生境条件要一致（尤其是地形和土壤），最能反映该群落生境特点的地段；样地要设在群落中心的典型部分，避免选在两个类型的过渡地带；样地要有显著的实物标记，以便明确观察范围。
在符合上述五个选择标准的基础上确定样地，并将样地基本情况记入表1中。
用R语言计算植物群落的重要值（IV，Important
⽤R语⾔计算植物群落的重要值（IV，Important Value）假期前往了⼏个⾃然保护区做植物调查，拿到了不少植物群落的数据。
之前都懒得写，最近⽼板突然让交⼀篇论⽂，⼤家都⼿忙脚乱的处理数据QWQ！之前学习R语⾔，还有处理遥感数据的时候都查了不少博客⾥的攻略，让项⽬顺利完成，但是这次就没有查到处理植物群落的攻略，想着⾃⼰的R语⾔也写了挺久了，索性⾃⼰写⼀下吧！关于数据清洗的部分，我会另外写，这篇就只写我是如何计算群落的重要值的。
那么，⾸先给⼤家看⼀下我们在论⽂中写的Method：“按照《植物群落学实验⼿册》（王伯荪等，1996），计算群落中各种群的相对显著度（RD）、相对多度（RA）、相对频度（RF）和重要值（IV）等，其中,乔⽊层重要值=相对显著度+相对频度+相对多度，灌⽊层重要值=相对盖度+相对频度+相对多灌⽊和草本显著度⽤盖度计算（叶万辉等，2008）。
”这⾥提⼀下，频度就是度。
其中，乔⽊显著度⽤胸⾼断⾯积计算乔⽊显著度⽤胸⾼断⾯积计算，灌⽊和草本显著度⽤盖度计算每个物种出现的次数，⽐如⼀个⼤样⽅（40X40的⼤样⽅）中，乐昌含笑在12个样⽅（10X10的样⽅，⼀个⼤样⽅有16个样⽅）中出现，那么乐昌含笑的频度就是12。
然后，再喵⼀眼我们清洗完的数据。
其中，plot就是样⽅编号，num是样⽅内个体的编号（这⾥不会⽤到），spe是种名，p是胸围（cm），h是⾼（m），a是冠幅（mXm）。
然后，就开始甩代码了。
# 1. 读取数据处理包，并设置⼯作⽬录library(xlsx) #这个包是⽤来读取excel表格和分析结果写⼊excel中的setwd("D:\\out of class\\2017年暑假") #设置⼯作⽬录，也就是数据所在的⽂件夹# 2. 读取数据sh <- read.xlsx("cbshm.xlsx", 1, encoding = 'UTF-8') #其中，“cbshm.xlsx”就是数据⽂件啦，“1”是excel中的sheet，在这⾥写1就是乔⽊⼯作表，写2的话就是草本head(sh) # 查看数据前6⾏# 3. 计算各物种相对多度num.spe <- table(unlist(sh$spe)) # 计算物种多度，物种多度就是⼤样⽅内某⼀物种的所有个体数plot(num.spe) # 画出多度分布图，可以省略RA <- num.spe/sum(num.spe) #计算相对多度（RA，relative abundance）# 4. 计算相对显著度sh$p <- as.numeric(sh$p) #将胸围数据转化成数值型，从excel中导⼊，数字应该还是字符型，所以需要转化成数值型sh$area.c <- (sh$p/pi/2)^2*pi #计算个体的胸截⾯积，翻译：(胸围/π/2)^2*πspe.area.c <- tapply(sh$area.c, sh$spe, sum) #计算各物种的总胸截⾯积r.dominance <- spe.area.c/sum(area.c.all) #相对显著度（RD，relative dominance）# 5. 计算相对频度（这⾥仅为我的提取⽅法，应该还有更好得⽅法）library(stringr) #读取⼀个⽂字处理包freq_table <- table(sh$plot, sh$spe) #提取出物种在样⽅中的分布freq_TF <- summary(freq_table >0)[3,] #判断物种在样⽅中是否有分部freq <- as.numeric(str_extract(freq_TF, '[0-9]+')) #⽤正则提取出物种的频数r.freq <- freq/sum(freq) #计算相对频度（RF，relative frequence）# 6. 构建重要值数据框sh.IV <- data.frame(num.spe, RA, r.dominence, r.freq)head(sh.IV) #查看⼀下前6⾏从这⾥就可⼀看到，Var1.1就是相对多度，rdominance就是相对显著度，r.freq就是相对频度# 7. 计算重要值IV，就把这些加起来sh.IV$IV <- sh.IV$Freq.1 + sh.IV$r.dominence + sh.IV$r.freq#好了，搞定，现在导出数据就⾏。
大别山区毛叶山桐子的群落特征及其健康状况评估
大别山区毛叶山桐子的群落特征及其健康状况评估周静波;邱燕宁;赵子睿;唐燕平;徐莹梅【摘要】调查了安徽大别山地区野生毛叶山桐子群落,并对毛叶山桐子成株健康状况进行评估,探究环境因子对群落多样性和毛叶山桐子成株健康状况的影响.结果表明,毛叶山桐子群落的多样性指数和坡位、坡向与人为干扰相关性显著,而与海拔、坡度相关性不显著.毛叶山桐子成株健康状况与坡度因素显著负相关,与其他因素相关性不显著.山桐子的群落多样性及健康状况虽然受多种因素影响,但水分因子对其影响较大.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2016(050)001【总页数】7页(P39-44,55)【关键词】毛叶山桐子;样方法;群落多样性;健康状况【作者】周静波;邱燕宁;赵子睿;唐燕平;徐莹梅【作者单位】安徽林业职业技术学院资源与环境系,安徽合肥230031;中国科学技术大学生命科学学院,安徽合肥230026;上海伯豪生物技术有限公司,上海201203;安徽农业大学林学与园林学院,安徽合肥230036;安徽林业职业技术学院资源与环境系,安徽合肥230031【正文语种】中文【中图分类】S718.54山桐子(Idesia polycarpa)属大风子科山桐子属，为落叶乔木［1］。
其适应性强，果实产量和含油率高，油料富含维生素 E、亚油酸等，营养价值高［2］，工业用途广，市场需求很大，是优良的木本油料树种［3－4］。
此外，其树形美观，树干通直，果实成串下挂，秋季红艳夺目，也是理想的观赏树种［2］。
野生的山桐子主要分布在中国，朝鲜，日本及俄罗斯远东地区，在中国主要分布于秦岭淮河以南各省，在安徽省大别山地区有零星分布，为其变种毛叶山桐子(I.polycarpa var.vestita)。
近 20 年来，人们对于山桐子的研究与开发表现出了浓厚的兴趣［5］。
国内外已有一些对山桐子生物及生态学特性［6－10］，种子和果实化学成分［11-12］及山桐子培育［13－17］等方面的研究，但在野生群落特征方面，研究较少。
种群重要值计算例子
种群重要值计算例子种群特征值从其数量特征描述主要包括物种丰富度、多度与密度、高度、基面积、盖度、频度与重要值等指标。
各特征指数的计算方法如下：（1）物种丰富度是指群落所包含的物种数目。
（2）多度指的是种群内各物种的个体数量。
采用的是样方内估计，5级制：多、较多、中等、较少和少。
（3）密度指单位面积内物种的个体数。
密度（D）=样方内某一物种个体数/样方面积相对密度反映了种群内各物种数目间的比例关系，更利于进行比较。
相对密度（%）=每个物种的密度/所有种的密度和×100%（4）高度反映了物种的生长状况、生长势及竞争合适样的能力。
用测高仪测量即可直接测得高度。
相对高度（%）=每个物种个体的高度/所有种个体高度和×100%（5）基面积是植物基部的平均面积，一般于乔木、灌木、草丛使用这一指标。
而在乔木中多用胸面积代替基面积。
基面积是可通过直接测定获得的。
相对优势度（%）=每个物种所有个体的胸径断面积和/所有种的所有个体胸径断面积和×100%（6）盖度是指植物的地上部分垂直投影的面积占地面的比率。
它是一个重要的植物群落学指标，可通过估计得到。
相对盖度（%）=每个物种的盖度/所有种的盖度和×100%（7）:频度指的是某一物种出现的样方的百分率。
反映的是某物种分布均匀程度的指数。
频度（F）=物种出现的样方数/总样方数×100%相对频度（%）=某一物种频度/全部物种频度之和×100%（8）重要值：即表示每一物种的相对重要性乔木的重要值（IV）=相对密度+相对优势度+相对高度灌木及草本的重要值（IV）=相对高度+相对盖度。
多样性 重要值算法
3.2数据整理与分析3.2.1重要值的计算在森林群落的分析中，重要值（IV ）的数值大小可作为群落中植物种优势度的一个度量标志，并可以体现群落中每种植物的相对重要性及植物的最适生境，其计算公式为：（1）乔木重要值3(%)相对多度相对显著度相对高度++=tr IV （3-15）式（3-15）中，相对高度（%）＝100×某个种的高度／所有种的总高度；相对显著度（%）＝100×某个种的基径断面积／所有种的基径断面积之和；相对多度（%）＝100×某个种的株数／所有种的总株数。
（2）灌木和草本植物的重要值2(%)相对多度相对盖度+=tr IV （3-16）式（3-16）中，相对盖度（%）＝100×某个种的盖度／所有种的总盖度（宋永昌，2002）。
3.2.2多样性分析物种多样性是物种丰富度和分布均匀性的综合反映，体现了群落结构类型、组织水平、发展阶段、稳定程度和生境差异。
本研究采用α多样性测度来测量所查区域内森林群落的物种多样性。
α多样性可定义为群落内的多样性（diversity within a community ），从物种组成的角度研究群落的组成和结构的多样化程度，是生物多样性研究的基础，群落的α多样性作为刻划植物群落组成结构的重要指标，一直受到生态学家的关注。
采用以下指数测度α多样性。
（1）物种丰富度指数物种丰富度即物种的总数目，是最简单最古老的物种多样性计测方法，但生物学意义显著。
SA=S （3-17）式（3-17）中，SA 表示丰富度指数，S 表示样方内物种总数。
（2）物种多样性测度物种多样性考虑了群落中不同物种的重要值，从而比直接的物种丰富度指标更能准确地反映植物群落的多样性特征（马克平等，1994）。
采用物种多样性指数、均匀度及生态优势度作为描述群落的综合特征的指标。
a. Shannon-Wiener 指数：'ln i i H P P =∑－ （3-18）式（3-18）中，Pi 为每一物种的多度比例，本研究中用物种的相对重要值来计算多样性。
重要程度系数和离散系数统计表
重要程度系数和离散系数统计表
重要程度系数是指在统计分析中用来衡量不同变量对总体变异
的贡献程度的指标。
它通常用于多元统计分析中，可以帮助我们理
解各个变量对总体变异的影响程度。
重要程度系数的计算涉及到一
些复杂的统计方法，包括方差分析、回归分析等。
离散系数是用来衡量数据离散程度的统计指标，它可以帮助我
们了解数据的变异程度。
离散系数的计算公式为标准差除以平均值，通常以百分比的形式表示。
离散系数越大，表示数据的离散程度越高，反之则越低。
在统计表中，重要程度系数和离散系数通常会列在各个变量的
统计指标后面，以便帮助分析人员更好地理解数据的特征。
通过对
这些系数的分析，可以帮助我们更好地理解数据的分布情况、变异
程度以及各个变量对总体变异的贡献程度。
在实际应用中，重要程度系数和离散系数可以帮助我们进行数
据的比较和分析，从而更好地指导决策和规划。
通过对这些统计指
标的全面了解，我们可以更好地把握数据的特征和规律，为实际工
作提供更有力的支持。
总之，重要程度系数和离散系数在统计分析中扮演着重要的角色，它们可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，为决策提供更科学的依据。
在实际工作中，我们应该充分利用这些统计指标，从多个角度全面分析数据，为工作提供更有力的支持。
formal-实验六-校园木本植物重要值和生物多样性的测定
2
1
。。。
1 2 。。。
② 。。
2
。。。
浙江师范大学生化学院 3、数据计算： 1）重要值的计算
IV= RD+RF+RC RD = di/∑di（样地内某物种的个体数/样地内所有物种的个体数之和 RF= fi/ ∑fi（群落中某一物种的频度占所有物种频度之和的百分比） RC = ci/ ∑ci（群落中某一物种的基盖度占所有基盖度之和的百分比）
一、实验目的和要求
1、掌握植物群落的调查方法：统计植物群落的种
类组成，测定不同植物种的数量特征；
2、掌握植物群落的物种多样学生化学院
二、实验原理
1、群落的物种组成调查可在一定面积的样方中进行 样方的选择：1）代表性；2）面积要合理
组成群落的种类越丰富，其最小面积越大
1重要值的计算ivrdrfrcrddidi样地内某物种的个体数样地内所有物种的个体数之和rffifi群落中某一物种的频度占所有物种频度之和的百分比rccici群落中某一物种的基盖度占所有基盖度之和的百分比2生物多样性的测定辛普森多样性指数香农威纳指数
浙江师范大学生化学院
实验七 校园木本植物优势度和生物 多样性的测定
物种数
西双版纳热带雨林最小面积为2500M2 北方针叶林为400 M2 落叶阔叶林为100 M2 草原灌丛为25～100 M2 草原为1～4 M2
样方面积
浙江师范大学生化学院
二、实验原理（续）
2、构成群落的物种具有一定的数量特征，如密度、盖度、 高度、干重、优势度、重要值等。
重要值=相对密度+相对频度+相对优势度（相对基盖度） 3、物种多样性可反映植物群落的复杂程度。 含义： 1）种的数目或丰富度（species richness） 2）种的均匀度（species evenness or equitability） 常用的是：辛普森多样性指数、香农-威纳指数
多元统计分析公式速查手册多变量情况下的重要指标计算
多元统计分析公式速查手册多变量情况下的重要指标计算多元统计分析公式速查手册在进行多元统计分析时，常常需要计算各种重要的指标，本文为您提供了一个多元统计分析公式速查手册，方便您在实践中进行准确的计算。
1. 均值（Mean）多元变量X1, X2, ..., Xn的均值可以通过以下公式计算：μ = (ΣXi) / n2. 方差（Variance）方差是一个衡量数据分散程度的指标，可以通过以下公式计算：σ^2 = Σ(Xi - μ)^2 / (n-1)其中，Xi代表第i个变量的取值，μ代表均值，n代表样本容量。
3. 协方差（Covariance）协方差衡量两个变量之间的相关性质，可以通过以下公式计算：Cov(X, Y) = Σ((Xi - μx)(Yi - μy)) / (n-1)其中，X和Y分别代表两个变量，μx和μy分别代表对应变量的均值，n代表样本容量。
4. 相关系数（Correlation coefficient）相关系数度量两个变量之间的线性相关程度，可以通过以下公式计算：r = Cov(X, Y) / (σx * σy)其中，Cov(X, Y)代表协方差，σx和σy代表对应变量的标准差。
5. 多元回归系数（Multivariate regression coefficients）在多元回归分析中，通过最小二乘法可以求得多元回归系数，可以通过以下公式计算：β = (X'X)^(-1)X'Y其中，X代表自变量矩阵，Y代表因变量矩阵，(X'X)^(-1)代表X'X的逆矩阵。
6. 协方差矩阵（Covariance matrix）协方差矩阵用于描述多个变量之间的协方差关系，可以通过以下公式计算：Σ = (X'X)^(-1) * XX' * (X'X)^(-1)其中，X为变量矩阵。
7. 因子分析（Factor analysis）在因子分析中，常需要计算因子载荷矩阵和特征值，计算方法如下： - 因子载荷矩阵：λ = Φ * √D- 特征值：λ = (n-1) * eigvals其中，Φ代表因子旋转矩阵，D代表对角矩阵，eigvals代表特征值。
立地条件对露天矿排土场植被重建的影响
立地条件对露天矿排土场植被重建的影响作者：杨卓周国驰盛世博辛建宝刘娜来源：《安徽农业科学》2021年第22期摘要为了研究不同立地条件对露天矿排土场植被重建的影响，选取了5种不同立地条件下的复垦地进行植物群落调查，结合重要值、Margalef 丰富度指数（Ma）、Shannon-Wiener 多样性指数（H′）、Shannon 优势度指数（D）和Pielou均匀度指数（Jws）等植物多样性指标对5种立地条件下植物群落构成进行了分析，并对群落之间的相似性系数和群落的稳定性指数进行了探讨。
结果表明：5种不同立地条件下共出现植物22种，隶属于8科20属，人工种植的多年生豆科、禾本科植物是排土场植被重建初期的优势种;立地条件对生物多样性影响显著，经客土改良的平面复垦地Ma指数最高且丰富性阈值达到“丰富”水平，地形为坡面的两个样地具有较高的H′指数和Jws指数;立地条件可以对重建植物群落的相似性产生影响，且地表物质性质对群落相似性的影响大于地形对群落相似性的影响;监测的5个群落处于演替初期，群落不稳定，相比之下，客土样地的平面群落稳定性最高。
关键词立地条件;植被重建;群落组成;物种多样性;群落稳定性中图分类号 X-171.4 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2021）22-0080-05doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.22.019开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Influence of Site Conditions on Vegetation Reconstruction of Open Pit DumpYANG Zhuo， ZHOU Guo-chi， SHENG Shi-bo et al（CTEG Shenyang Engineering Company， Shenyang， Liaoning 110015）Abstract In order to study the influence of different site conditions on vegetation reconstruction of open-pit dump， five reclaimed lands with different site conditions were selected for plant community investigation. Combined with the important value， Ma index，H′ index， D index and Jws index， the composition of plant community under five site conditions was analyzed. The similarity coefficient and stability index of communities were discussed. The results show that： there are 22 species of plants in 5 different site conditions， belonging to 8 families and 20 genera. The perennial legumes and Gramineae are the dominant species in the early stage of vegetation reconstruction. Site conditions had a significant impact on biodiversity， and the Ma index of reclaimed land improved by foreign soil was the highest， and the richness threshold reached the “rich” level. The two plots with slope topography had higher H′ index and Jws index. Site conditions can affect the similarity of reconstructed plant communities， and the influence of surface material properties on community similarity is greater than that of topography. The five communities monitored in this study all in the early stage of succession， and the communities are unstable. In contrast， the stability of the plane community in the foreign soil sample plot was the highest.Key words Site conditions;Vegetation reconstruction;Community composition;Species diversity;Community stability露天開采造成土地受损严重，植被恢复被认为是矿区损毁土地生态恢复的前提和基础[1]，内蒙古处于干旱半干旱草原区，相对脆弱的生态环境和恶劣的自然环境使排土场及矿区其他废弃地的生态恢复和重建成为一项艰巨、长期的工作。
关于重要值计算方法的若干问题
关于重要值计算方法的若干问题王育松;上官铁梁【摘要】通过分析大量文献结合实例数据演示的方式,对重要值的计算和统计方法中存在的问题进行了分析,主要问题为:在重要值公式的构建中对几个相对值的选取随意性大;乔木层与灌草层常采用不同的重要值计算公式导致层间物种可比性差;群落中分层统计计算重要值导致层间物种无可比性;传统重要值未反映物种的实际生长状况,导致不同样方间同一物种无可比性.针对上述问题提出了相应的改进方法:(1)强化不同重要值计算公式的生态学意义;(2)在同一群落研究中各层次的重要值计算应尽量使用同一公式;(3)将分层统计方法改为群落整体统计方法;(4)在计算公式中加入能反映物种实际生长状态的因子参数.【期刊名称】《山西大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(033)002【总页数】5页(P312-316)【关键词】重要值;植物群落;计算方法【作者】王育松;上官铁梁【作者单位】山东大学威海分校,应用数学与统计学院,山东,威海,264209;山西大学,环境与资源学院,山西,太原,030006【正文语种】中文【中图分类】Q948植被数量生态学中重要值(Important Value,IV)是由Curtis等研究森林群落时首先提出来的,它是反映某个物种在森林群落中作用和地位的综合数量指标[1].Lindsey[2]和Ayyad等[3]分别将IV用于草原和森林群落的研究,并采用更多或较少的相对值指标构建了IV公式.由于IV能够以简单、量化的方式.计量每一个物种在植物群落中的重要性,所以在植物群落学研究中常被用于优势种集中趋势的分析和群落的数量分类等.自从马克平用IV代替“物种个体数量”计算物种多样性指数后[4],我国大部分研究者都以IV作为计算生物多样性指数的指标.经典的CurtisIV公式是乔木树种构建的,但现在IV的应用对象包括了不同植被地带的乔木、灌木和草本植物,甚至苔藓植物,由于计算IV的工作量较大,除采用经典Curtis公式外,许多研究者在实际应用中更趋向于自己构建IV公式,且依据植物群落的分层情况分别进行统计分析.事实上,以往的IV计算、统计方法存在一定的不足之处,但遗憾的是极少有人对此提出质疑,何兴东曾对IV的计算方法提出改进措施[5],然而,并未涉及其中的一些根本性问题.本文用实例数据分析了目前植被数量生态学中IV计算方法存在的几个问题,并提出了相应的改进意见.2007年10月对威海市区玛珈山黑松(Pinus thunbergii)麻栎(Quercus acutissima)混交林采用典型取样法进行常规群落调查[6],乔木样方面积为10m×10 m,并在每一乔木样方中取1个4 m×4 m的灌木样方和1个1 m×1 m的草本样方,共取乔、灌、草样方各8个.调查内容主要有:乔木的株数、高度、盖度、胸径;灌木的株丛数、高度和盖度;草本植物的株丛数、盖度和高度.然后分别统计各样方内每个种的密度、盖度(包括乔木的基盖度)、高度,并分层统计各个种的频度,再计算各样方内每个种的相对密度(Dr)、相对优势度(Pr)、相对高度(Hr)、相对盖度(Cr)和相对频度(Fr).2.1 IV公式的构建中相对值选取的随意性Curtis的经典IV公式为(Dr+Cr+Pr)/3[1],其中,Pr=某一种的基面积之和/全部种的基面积之和,而日本学者沼田真认为Pr应综合四项指标:即Pr=A r(相对多度)+Cr+Fr+Hr[7],但在实际应用中,研究者极少用到沼田真提出的Pr公式,而大多用Curtis提出的Pr,但对于灌木和草本植物常以盖度来代替基盖度.至此,在IV公式构建中,共引入6个指标,即A r、Dr、Pr、Fr、Cr和Hr,其中,多度与密度虽然概念不同,但由于A r =某一植物种的株数/样方内所有植物种的株数之和,而Dr=某一植物种的密度/样方内所有植物种的密度之和,因此,Ar和Dr的计算结果是相同的,所以在重要值公式的构建中,真正有生态学意义的只有5个指标,即Dr(或A r)、Pr、Fr、Cr和Hr.目前研究者在应用IV时,除经典Curtis公式外,更趋向于自己构建IV公式.表1为文献中常用的IV公式,从中可看出,研究者所用的乔木层公式总数多达8个,而从5个相对指标中任取3个来组合成一个IV公式的最大数量为10个(C35=10),且每个指标最多出现的次数为6次(C24=6),8个乔木层IV公式中Dr、Cr、Pr均出现5次,只有Hr出现4次,充分说明研究者自己构建IV公式时,对5个指标的选取具有一定的随意性,考虑的更多的可能是数据获取的难易程度.灌木层和草本层所用指标总数也分别达到6个和8个,灌木层中有4个公式的构建采用了3个相对指标,另2个公式的构建只采用了2个指标;草本层中有4个公式由3个指标构建, 3个公式的构建采用了2个指标,另有1个公式仅有一个指标.在这两层中,除经典公式外,(Cr+Hr)/2最常被使用,可能是研究者考虑到相对于乔木层,灌草层物种的个体数量难以统计,而Cr和Hr是在野外调查中最容易获得的数据.IV应该能综合地反映一物种在群落中的优势或重要程度,那么,究竟哪个公式更能体现一个物种在群落中的地位,是值得研究的问题.尤其应该指出的是,没有任何一个研究者在研究中对自己所选用公式的生态学意义进行说明,忽略了构建IV公式的这一实质性问题.2.2 群落不同层间IV计算公式的差异弱化了物种间的可比性从表1可以看出,乔、灌、草三层的IV计算公式仅有3个是共用的,它们分别是(Dr+Pr+Fr)/3、(Dr+Cr +Hr)/3和(Dr+Cr+Fr)/3.为了说明层间计算IV的相对值指标选取差异所致的层间物种可比性问题,本研究在灌、草层物种IV计算中选用了3个公式即(Dr+Cr+Fr)/3、(Dr+Cr+Hr)/3和(Cr+Hr)/2,图1是8个样方平均后的灌草层和草本层各物种的3个IV.可以看出,尽管同一层中物种的3个IV的变化趋势大体相同,但3个IV在一些物种间的变化趋势还存在一定差异,不同物种的IV变化幅度表现出明显的差异.由此可见,采用的IV计算公式不同,最后得出同层中同一物种的IV迥然不同,所以在不同的层次采用不同的IV公式计算,即对同一群落中不同物种采用不同的综合标准,会大大弱化层间物种IV的可比性.所以把此方法计算出的IV用于分析群落的其他特征(如物种多样性或分类)就很难保证其结果的准确性了.2.3 分层计算群落IV影响层间物种的可比性具有完整垂直结构的森林群落可分为乔木层、灌木层和草本层三层.目前对森林群落或灌丛群落采用分层取样的野外调查方法,群落的IV也采用分层计算.表2为8个样方均采用IV=(Dr+Cr+Fr)/3分层计算的结果,可以看出,8个样方中有5个样方草本层优势种的IV大于乔木层优势种IV(样方1、5、6、7和8),有2个样方灌木层优势种的IV大于乔木层优势种IV(样方5、6).对8个样方进行数据综合(平均)后同样出现了草本层的优势种羊胡子草(Carex f ilipes)的IV(0.45)大于乔木层优势种黑松IV(0.44)的情况.采用其他IV公式分层统计后也同样出现了上述现象(数据略)。
湿地资源调查技术方法
分布于沿海的12个省区 、市，以杭州湾为界， 以北多为沙质和淤泥质 海滩，由环渤海滨海和 江苏滨海湿地组成；以 南以岩石性海滩为主。
全国库塘湿地分布
分布于我国水利资源比较丰富的东部地区
资源状况－湿地植物和植被
• 湿地植物： 高等植物共2276种 (815属225科) • 湿地植被分类
7个植被型组
• （4）群落类型以草本类型为主 • 绝大多数湿地植物群落均为草本类型， 而仅有杨柳科植物、豆科植物以及柽柳、 火炬树等少数几个木本类型。 • （5） 群落对水依赖性强，结构脆弱不稳定 • 在水分匮乏时，沉水植物群落以及浮 水植物群落将消失，挺水植物群落以及陆 生植物群落亦容易发生退化。相反，当水 分充足时，水生植物群落的恢复发展亦相 当迅速。 • (6)群落容易受外界干扰影响
河流湿地共820.7万公顷
分3型：
永久性河流 季节性或间歇性河流 泛洪平原湿地
浙江河流
河流湿地是围绕天然河流 水体而形成的河床、河滩、 洪泛区、冲积而成的三角 洲、沙洲等自然体的统称。
泛 洪 平 原 湿 地
湖泊湿地共 835.16万公顷 分4型：
永久性淡水湖 永久性咸水湖 季节性淡水湖 季节性咸水湖
3.植被亚型
植被型的辅助或补充单位 在植被型内根据优势层片或指示层片的差异 进一步划分的亚型。 如寒温性针叶林中的寒温性落叶针叶林、寒 温性常绿针叶林 常绿阔叶林中的温性常绿阔叶林
4.群系组
植被型或亚型范围内，根据建群种亲缘关系 近似、生活型近似或生境相近而划分的群系 组 如铁杉针阔叶混交林； 云杉、冷杉林； 寒温性松林； 栲类林； 山地硬叶栎类林
76.8
27.19 5.9
鸟类
爬行类 两栖类
关于重要值计算方法的若干问题
关于重要值计算方法的若干问题嘿，咱今儿就来唠唠这重要值计算方法的那些事儿哈！你说这重要值计算方法，就像是一把神奇的钥匙，能打开好多知识的大门呢！它在好多领域都有着大用场。
比如说，在生态研究里，通过计算不同物种的重要值，咱就能知道哪些物种是关键角色，就像舞台上的主角一样闪闪发光。
那这重要值到底咋算呢？其实啊，就跟咱平时过日子一样，得综合考虑好多方面。
好比说，数量得算进去吧，一个物种数量多，那肯定相对重要些呀；还有它在某个区域出现的频率，老能看见它，那也说明它挺重要呗。
这就好比咱认识的朋友，有的朋友经常能见到，还特别靠谱，那在咱心里的分量肯定就重呀！这计算方法不就是在衡量这些“分量”嘛。
可别小看了这计算，要是算错了，那可就好比是找错了钥匙，门都打不开啦！那可不行，咱得仔细着点儿。
你想想，要是在研究生态系统的时候，把重要值算错了，那对整个生态的理解不就歪了嘛。
就像搭积木，一块放错地方，整个就不稳当了。
而且啊，不同的情况可能还得用不同的方法去算重要值呢。
这就跟咱穿衣服似的，不同场合得穿不同的衣服，总不能穿着睡衣去上班吧！计算重要值的时候，还得注意数据的准确性。
这就好比做饭，食材要是不好，那做出来的菜能好吃吗？数据不准确，算出来的重要值也不靠谱呀。
咱得像爱护宝贝似的对待这些数据，认真核对，不能有一点儿马虎。
不然，算出来个错的重要值，那不就闹笑话啦。
在实际操作中，还得根据具体情况灵活运用这些方法。
不能死脑筋，就知道照搬公式。
就像咱过日子，不能啥都按规矩来，有时候也得变通变通嘛。
总之呢，这重要值计算方法可不是个简单的事儿，得用心去琢磨，去实践。
只有这样，才能真正掌握这把神奇的钥匙，打开知识的大门，发现那些隐藏在数据背后的奥秘。
你说是不是这个理儿呀？咱可不能小瞧了它，得认真对待，才能让它发挥出最大的作用呀！。
小针茅草原三种重要值计算方法的比较
学年实习论文小针茅草原三种重要值计算方法的比拟10级生态班包蕾小针茅草原三种重要值计算方法的比拟班级10级生态班XX 包蕾学号指导教师X颖娟摘要：本文采用三种重要值计算方法对小针茅草原采集的植物样本进展分析处理，从而得出小针茅草原适用的重要值公式及其适用原因。
三种计算公式如下：重要值1=相对密度+相对盖度+相对生物量，重要值2=相对密度+相对盖度+相对体积，重要值3=相对密度+相对盖度+相对高度。
关键词：小针茅草原重要值比拟在2021年7月初，我们在XX自治区西部西苏旗及锡林郭勒盟一带进展了为期十天的实习，在西苏旗附近的X日和镇对荒漠草原中的小针茅草原进展了分析和研究，实地采样和调查。
试验地位于XX自治区乌兰察布盟四子王旗X日和镇，地理坐标为N 42°13.947′,E 112°16.962′,海拔在1262m左右，属于典型的中温带大陆气候，春季干旱多风少雨，夏季炎热。
年降水量为280mm。
而蒸发量是降水量的7～10倍，湿润度为0.15～0.3，降水主要集中在6～7月份，占全年降水量的70%以上，全年盛行北风和西北风，大风主要集中在春季，3～6月大风天数占全年的54%～66%,土壤风蚀模数为2000～9147t/km2.a，属于中强度风蚀[1]。
在我自治区西部，阴山山脉隔断了XX地区，西部地区风沙大，降水少，荒漠草原没有明显的带状分布，原因多样化，下面将对荒漠草原的研究做一些分析和陈述。
1研究区概况荒漠化和气候变化是全球的重大环境问题，我国是世界上受荒漠化危害最为严重的国家之一。
沙质荒漠化主要分布于我国的西北、华北北部和东北北部，生物气候带上主要分布于干旱荒漠的绿洲边缘、半干旱草原和半湿润森林草原地区[2]。
荒漠草原是带干旱气候条件下，旱生、丛生小禾草和小半灌木占优势的植被类型。
荒漠草原是草原类型中最旱化的草原类型，我们在X日和镇对小针茅草原进展采样处理，这里的建群种是小针茅，是禾本科针茅属一种多年生旱生密丛型草本植物，属于亚洲中部荒漠草原种[3]，是荒漠草原地带重要的牧草资源。
南岭国家级自然保护区常绿阔叶林主要树种的种间分离
南岭国家级自然保护区常绿阔叶林主要树种的种间分离胡文强;黄世能;李家湘;周光益;王旭【摘要】种间分离的研究对揭示种间相互作用、群落组成与动态具有重要意义.本研究在南岭国家级自然保护区的常绿阔叶林内,设置了36个样方,以样方内株数≥10的27个物种为研究对象,在样方调查的基础上,运用ArcGIS软件、N×N最近邻体列联表、2×2列联表截表以及Pielou分离指数,研究了群落内27个物种的种间分离规律,采用Clark Evans最近邻体法测定了27个物种的分布格局.结果显示:(1)27个物种中,有3个呈聚集分布,24个呈随机分布;(2)常绿阔叶林植物群落中正分离种对占59.83％,随机毗邻种对占40.17％,没有负分离,群落稳定;(3)正分离主要发生在群落优势种或建群种之间,优势种之间也有随机毗邻发生;(4)呈聚集分布的物种与其它物种主要表现为正分离,一般不表现为负分离;而呈随机分布的物种之间多数表现为随机毗邻,也有部分表现为正分离或负分离;(5)群落内27个物种互相交错分布,是全面不分离的.【期刊名称】《植物科学学报》【年(卷),期】2014(032)005【总页数】8页(P467-474)【关键词】常绿阔叶林;种间分离;最近邻体法;N×N列联表;南岭国家级自然保护区【作者】胡文强;黄世能;李家湘;周光益;王旭【作者单位】中国林业科学研究院热带林业研究所,广州510520;中国林业科学研究院热带林业研究所,广州510520;中南林业科技大学,长沙410026;中国林业科学研究院热带林业研究所,广州510520;中国林业科学研究院热带林业研究所,广州510520【正文语种】中文【中图分类】Q948.12+2.1种间分离(Interspecific segregation)是指种间个体交错分布的程度，它以两个物种个体的邻体关系为基础[1]，种间分离可以是正分离(种A个体罕与种B个体毗邻)、负分离(种A个体常与B个体毗邻)或者是随机毗邻[2]。
重要值的计算方法
重要值的计算方法以综合数值表示植物物种在群落中的相对重要值。
重要值=相对多度+相对频度+相对显著度或，重要值=（相对多度+相对频度+相对显著度)/3补充：针对乔木而言：重要值=（相对密度【即相对多度】+相对频度+相对显著度【即相对优势度】）/3针对灌草而言：重要值=（相对密度【即相对多度】+相对频度+相对盖度【即相对优势度】）/3注：频度：是指一个种在所作的全部样方中出现的频率.相对频度指某种在全部样方中的频度与所有种频度和之比。
相对频度=(该种的频度/所有种的频度总和)×100%显著度【优势度】：指样方内某种植物的胸高断面积除以样地面积。
相对显著度【相对优势度】=(样方中该种个体胸面积和/样方中全部个体胸面积总和)×100%密度（D）=某样方内某种植物的个体数/样方面积相对密度（RD）=（某种植物的密度/全部植物的总密度）×100 =（某种植物的个体数/全部植物的个体数）×100盖度（coverdegree，或cover age）指的是植物地上部分垂直投影面积占样地面积的百分比，即投影盖度。
后来又出现了“基盖度”的概念，即植物基部的覆盖面积。
对于草原群落，常以离地面1英寸（2.54cm）高度的断面计算；对森林群落，则以树木胸高（1.3m处）断面积计算。
基盖度也称真盖度。
乔木的基盖度特称为显著度（domina nt）。
盖度可分为种盖度（分盖度）、层盖度（种组盖度）、总盖度（群落盖度）。
林业上常用郁闭度来表示林木层的盖度。
通常，分盖度或层盖度之和大于总盖度。
群落中某一物种的分盖度占所有分盖度之和的百分比，即相对盖度。
某一物种的盖度占盖度最大物种的盖度的百分比称为盖度比（coverratio）。
密度（densit y）指单位面积或单位空间内的个体数。
多样性 重要值算法
重要值的计算在森林群落的分析中，重要值（IV ）的数值大小可作为群落中植物种优势度的一个度量标志，并可以体现群落中每种植物的相对重要性及植物的最适生境，其计算公式为：（1）乔木重要值3(%)相对多度相对显著度相对高度++=tr IV （3-15）式（3-15）中，相对高度（%）＝100×某个种的高度／所有种的总高度；相对显著度（%）＝100×某个种的基径断面积／所有种的基径断面积之和；相对多度（%）＝100×某个种的株数／所有种的总株数。
（2）灌木和草本植物的重要值2(%)相对多度相对盖度+=tr IV （3-16）式（3-16）中，相对盖度（%）＝100×某个种的盖度／所有种的总盖度（宋永昌，2002）。
多样性分析物种多样性是物种丰富度和分布均匀性的综合反映，体现了群落结构类型、组织水平、发展阶段、稳定程度和生境差异。
本研究采用α多样性测度来测量所查区域内森林群落的物种多样性。
α多样性可定义为群落内的多样性（diversity within a community ），从物种组成的角度研究群落的组成和结构的多样化程度，是生物多样性研究的基础，群落的α多样性作为刻划植物群落组成结构的重要指标，一直受到生态学家的关注。
采用以下指数测度α多样性。
（1）物种丰富度指数物种丰富度即物种的总数目，是最简单最古老的物种多样性计测方法，但生物学意义显著。
SA=S （3-17）式（3-17）中，SA 表示丰富度指数，S 表示样方内物种总数。
（2）物种多样性测度物种多样性考虑了群落中不同物种的重要值，从而比直接的物种丰富度指标更能准确地反映植物群落的多样性特征（马克平等，1994）。
采用物种多样性指数、均匀度及生态优势度作为描述群落的综合特征的指标。
a. Shannon-Wiener 指数：'ln i i H P P =∑－ （3-18）式（3-18）中，Pi 为每一物种的多度比例，本研究中用物种的相对重要值来计算多样性。
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重要值的计算方法
以综合数值表示植物物种在群落中的相对重要值。
重要值=相对多度+相对频度+相对显著度
或，重要值=（相对多度+相对频度+相对显著度）/3
补充：
针对乔木而言：重要值 =（相对密度【即相对多度】+相对频度+相对显
著度【即相对优势度】）/3
针对灌草而言：重要值 =（相对密度【即相对多度】+相对频度+相对盖
度【即相对优势度】）/3
注：
频度：是指一个种在所作的全部样方中出现的频率.相对频度指某种在
全部样方中的频度与所有种频度和之比。
相对频度=（该种的频度/所有种的频度总和）＞100%
显著度【优势度】：指样方内某种植物的胸高断面积除以样地面积。
相对显著度【相对优势度】=（样方中该种个体胸面积和 /样方中全部个
体胸面积总和）X00%
密度（D）=某样方内某种植物的个体数/样方面积
相对密度（RD ）=（某种植物的密度/全部植物的总密度）X100 =（某种
植物的个体数/全部植物的个体数）X100
盖度（cover degree ,或coverage ）指的是植物地上部分垂直投影面积占样地
面积的白分比，即投影盖度。
后来乂出现了基盖度”的概念，即植物基部的覆盖
面积。
对丁草原群落，常以离地面1英寸（2.54cm）高度的断面计算；对
森林群落，则以树木胸高（1.3m处）断面积计算。
基盖度也称真盖度。
乔木的基盖
度特称为显著度（dominant ）。
盖度可分为种盖度（分盖度）、层盖度（种组盖度）、
总盖度（群落盖度）。
林业上常用郁闭度来表示林木层的盖度。
通常，分盖度或层
盖度之和大丁总盖度。
群落中某一物种的分盖度占所有分盖度之和的白分比，即相对盖度。
某一物种的盖度占盖度最大物种的盖度的白分比称为盖度比（cover ratio ）。
密度（density ）指单位面积或单位空间内的个体数丛生草本以植株或株丛计数，根茎植物以地上枝条计数＜数占全部物种个体数的白分比称做相对密度（relative 度占群落中密度最高的物种密度的白分比称为密度比（一般对乔木、濯木和
样地内某一物种的个体density ）。
某一物种的密density ratio ）。