shannon-wiener指数与simpson指数区别
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发布时间：2022-04-23 13:23
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时间：2023-10-15 12:22
通过假设的群落条件及情景设计证明
Simpson指数对物种均匀度更为敏感
Shannon-Wiener指数对物种丰富度更敏感
Simpson指数和Shannon-Wiener指数能够对群落物种组成的丰富度及均匀度进行综合评价，而且数据易于获取，使用灵活、方便，因此，是目前应用最为广泛的两个数量指标。尽管对于两种多样性指数应用很广，但是对于两种多样性指数的特征及其局限性的认识并不深入，因此，在两种多样性指数的使用及解释方面存在一定的局限性。对于Simp-son指数和Shannon-Wiener指数的特点，一些生态学家曾进行过论述，如马克平等指出，Shannon-Wiener指数与丰富度的关系最密切，而Simpson指数则与丰富度关系较远；Simpson指数对于富集种更加敏感，而Shannon-Wiener指数对于稀疏种更为敏感。对于这些特征的论述多是从具体的研究实例出发，缺乏具体的证，而且有的是一种定性的判断，缺乏具体的定量描述，如划分稀疏种和富集种的具体标准是什么。针对这些问题，本研究以一种假设的群落条件及情景变化为基础对两种多样性指数.
根据多样性指数的变化规律提出了“稀释效应”的概念，即在一个群落中增加新的物种时，当新增加物种的相对多度超过一定的范围时，群落的物种多样性指数不但不会增加，反而会有所下降。“稀释效应”的存在说明Simpson指数和Shannon-Wiener指
数在描述群落多样性的变化时，存在一定的局限性。岳天祥等也曾发现类似的现象，他指出Shannon模型变化率为0的点约为0.37，该值与本研究的0.77结果的差别较大，其原因可能是岳天祥等分析的是Shannon模型H’PlnP中的核心函数f（x）=xlnx，忽视了模型中求和对于结果的影响。
本研究通过简单的试验设计对两种多样性指数的若干特征进行了分析，结果将有助于对两种多样性指数的认识、使用和解释。但是，其对于更复杂群落的适用性还需进一步的分析和证明。
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时间：2023-10-15 12:23
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。
Shannon-Wiener指数来源于信息理论。它的计算公式表明，群落中生物种类增多代表了群落的复杂程度增高，即H值愈大，群落所含的信息量愈大。
）Simpson指数
D=1-Σ(Pi^2)
式中Pi种的个体数占群落中总个体数的比例。
Shannon-Wiener指数是指群落种类丰富度，即种类的多少而Shannon-Wiener指数是指是每个种类分布的均匀度。
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时间：2023-10-15 12:22
通过假设的群落条件及情景设计证明
Simpson指数对物种均匀度更为敏感
Shannon-Wiener指数对物种丰富度更敏感
Simpson指数和Shannon-Wiener指数能够对群落物种组成的丰富度及均匀度进行综合评价，而且数据易于获取，使用灵活、方便，因此，是目前应用最为广泛的两个数量指标。尽管对于两种多样性指数应用很广，但是对于两种多样性指数的特征及其局限性的认识并不深入，因此，在两种多样性指数的使用及解释方面存在一定的局限性。对于Simp-son指数和Shannon-Wiener指数的特点，一些生态学家曾进行过论述，如马克平等指出，Shannon-Wiener指数与丰富度的关系最密切，而Simpson指数则与丰富度关系较远；Simpson指数对于富集种更加敏感，而Shannon-Wiener指数对于稀疏种更为敏感。对于这些特征的论述多是从具体的研究实例出发，缺乏具体的证，而且有的是一种定性的判断，缺乏具体的定量描述，如划分稀疏种和富集种的具体标准是什么。针对这些问题，本研究以一种假设的群落条件及情景变化为基础对两种多样性指数.
根据多样性指数的变化规律提出了“稀释效应”的概念，即在一个群落中增加新的物种时，当新增加物种的相对多度超过一定的范围时，群落的物种多样性指数不但不会增加，反而会有所下降。“稀释效应”的存在说明Simpson指数和Shannon-Wiener指
数在描述群落多样性的变化时，存在一定的局限性。岳天祥等也曾发现类似的现象，他指出Shannon模型变化率为0的点约为0.37，该值与本研究的0.77结果的差别较大，其原因可能是岳天祥等分析的是Shannon模型H’PlnP中的核心函数f（x）=xlnx，忽视了模型中求和对于结果的影响。
本研究通过简单的试验设计对两种多样性指数的若干特征进行了分析，结果将有助于对两种多样性指数的认识、使用和解释。但是，其对于更复杂群落的适用性还需进一步的分析和证明。
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时间：2023-10-15 12:23
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。
Shannon-Wiener指数来源于信息理论。它的计算公式表明，群落中生物种类增多代表了群落的复杂程度增高，即H值愈大，群落所含的信息量愈大。
）Simpson指数
D=1-Σ(Pi^2)
式中Pi种的个体数占群落中总个体数的比例。
Shannon-Wiener指数是指群落种类丰富度，即种类的多少而Shannon-Wiener指数是指是每个种类分布的均匀度。
