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。
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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 ）。