生态学常用指标分析.ppt

生态系统分析-生态学常用指标分析,生态学常用指标分析主要内容,个体常用分析指标种群常用分析指标群落常用分析指标,组成种群的个体在其生活空间中的位置、状态或布局，称为种群的空间格局或内分布型（Internaldistributionpattern）了解不同生物种群空间分布型的差异，不仅可以认识它的生活习性和对环境的适应性，还可以根据不同分布型进行抽样设计和有关生物学实验设计。空间格局是种群的重要属性之一，受种群特性、种群关系和环境条件的综合影响,一、种群空间分布格局及其测度,种群分布格局的几种类型,均匀分布,随机分布,集群分布,玉米地虫卵块,人工种植、动物领域行为,如何定量分析描述？,分析该种群空间分布特征？,(a),(b),(c),每个分布点的总数为16，平均每个取样单位点数m=4。但分布方差不同,分析该种群空间分布特征？,(a)V=0.3;m=3.5,(b)V=6;m=4,(c)V=18.9;m=3.75,m为均值，m=XV为样本方差，V=S2,生物种群空间分布型的聚集度指标,m*=m+(V/m-1),m为均值，m=XV为样本方差，V=S2,m*=2.6,4.5,7.8,生物种群空间分布型的聚集度指标,聚集指数,聚集度,I=-0.9；0.5；4.0,m*/m接近1：随机分布；小于1：规则分布；大于1：集群分布a.0.74;b.1.13;c.2.08,I=V/m-1,生物种群空间分布格局测度指标,C=V/m,C=0.1；1.5；5.0,CA=I/m,-1；0.5；4.3,I=,-0.26；0.13；1.08,CA=,生物种群空间分布格局测度指标,K=m2/(V-m)K=-3.9;8;0.93,m*=10.398m-34.031R2=0.9767,生物种群空间分布格局测度指标,lgV=lga+blgm,Matlab命令计算过程,定义变量p；计算方差V=var(p);计算平均数M=mean(p);p1=M+V/M-1;%平均拥挤度p2=V/M-1;%聚集指数p3=p1/M;%聚集度p4=p2/M;%CA指标p5=V/M;%扩散系数,Matlab计算-自编函数population,functionpopulation(p)V=var(p);M=mean(p);p1=M+V/M-1;%平均拥挤度p2=V/M-1;%聚集指数p3=p1/M;%聚集度p4=p2/M;%CA指标p5=V/M;%扩散系数fprintf(平均拥挤度为-%4.2fn,p1);,fprintf(聚集指数I为-%4.2fn,p2);ifp20fprintf(根据聚集指数，判断种群呈现聚集分布！n);endifp2=0fprintf(根据聚集指数，判断种群呈现随即分布！n);endfprintf(聚集度m*/M为-%4.2fn,p3);ifp31fprintf(根据聚集度，判断种群呈现聚集分布！n);endifp3=1fprintf(根据聚集度，判断种群呈现随即分布！n);end,fprintf(CA指标为-%4.2fn,p4);ifp40fprintf(根据CA指标，判断种群呈现聚集分布！n);endifp4=0fprintf(根据CA指标，判断种群呈现随即分布！n);endfprintf(扩散系数为-%4.2fn,p5);ifp51fprintf(根据扩散系数，判断种群呈现聚集分布！n);endifp5=1fprintf(根据扩散系数，判断种群呈现随即分布！n);endifp20end,键入自编函数population和参数，种群个体分布向量,作业1：请定量描述两种昆虫在田间自然分布的聚集情况。(用Matlab计算V/M;I;M2;M2/M等4种指标。（如果数据量不够，请编加几组数据），说明2个种类的聚集情况。),种类1,种类2,2.群落多样性量度,Shannon指数Simpson指数,A县和B县作物构成比例,单位：%,作物,地点,Shannon指数H=PilogPiPi为第i种类型出现比例。Log可以用2,e或10为底,2.2016,1.4332,0.6628,0.4314,以2为底时,以10为底时,群落多样性量度,从群落中随即排出一个一定个体种的平均不定数,Matlab命令计算过程,1.定义a，b；a=3520101520;b=5040822.计算Pi；api=a/100;bpi=b/100;3.计算logPi；logapi=log(api);logbpi=log(bpi);4.计算-Pi*logPi;A_shannon=-sum(api.*logapi);B_shannon=-sum(bpi.*logbpi);,Matlab自编函数,functiona_shannon=calshannon(a)fori=1:length(a),ifa(i)=0fprintf(错误，组份数量不应为零！n);return;endi=i+1;ends=sum(a);pi=a/s;a_shannon=-sum(pi.*log(pi);,Simpson指数D=N(N-1)/Ni(Ni-1),群落多样性量度,稻田节肢动物群落多样性调查,3.8947,4.1901,2.6602,Ni为每种类型个体数，N=Ni。,从具有N个个体S种的样方中随即抽出两个个体不再放回，此两个个体属于相同种的概率大小。,Matlab命令计算过程,1.定义a；a=02215198;2.计算ni*(ni-1)sumani=sum(a.*(a-1);3.计算nn=sum(a);4.计算N(N-1)/Ni(Ni-1)a_simpson=n*(n-1)/sumani;,Matlab自编函数,functiona_simpson=calsimpson(a)fori=1:length(a),ifa(i)=0fprintf(错误，组份数量为零时应略过！n);return;endi=i+1;endsumani=sum(a.*(a-1);a_simpson=sum(a)*(sum(a)-1)/sumani;,群落多样性的量度,多样性指标的特点：1.各类型比例相等时多样性最大；2.增加类型数量时，如果群落没有这些种，不会改变多样性值；3.如果类型下又分子类型，多样性也可以分解，各层次的多样性加权和等于总的多样性。,群落多样性的量度,多样性可以分解：1.农业收入多样性可分为四产业多样性和各产业内部收入多样性；2.群落品种多样性可以分成属的多样性和各属内品种的多样性；3.群落品种多样性还可以分成生境的多样性和每个生境内品种的多样性。,农业结构多样性的量度,H=PilogPiH1=H2-(A2i*H2i),作业1.根据某市农业收入构成比例，计算各层shannon多样性。,某市农业收入构成比例：,作业2.根据某市农业收入构成比例，计算各层Simpson多样性。,两群落树种普查结果(单位：株),种类,群落,群落相似性的量度,二元数据间的相似性计数数据间的相似性,二、群落关系分析,群落相似性的量度,二元数据间的相似性,群落1,群落2,d是群落A/B都没有的物种的数量。d是否具有生物学意义，有许多争论，因此有人忽略不计。（d=0),二元数据只考虑了群落的共有种的种数,(1).Jaccard(1901)相似系数S1=a/(a+b+c)S1=1?S1=0?,P422.47,P422.46,0Cs1,0S11,P422.44,如果d=0，则同Jaccard系数,P422.45,0C11,-1Cd1,群落相似性分析二元数据间的相似性,Matlab命令计算过程,1.定义两个向量；x1=111110;x2=011010;2.计算a，b，c，d；3.计算相关指标；s1=a/(a+b+c);cs=2*a/(2*a+b+c);c1=(a+d)/length(x1);sb=(sqrt(a*d)+a)/(a+b+c+sqrt(a*d);co=a/(sqrt(a+b)*sqrt(a+c);cd=(a*d-b*c)/(sqrt(a+b)*(c+d)*(a+c)*(b+d);,Matlab自编函数,functioncommsame=commsame(x1,x2)a=0;b=0;c=0;d=0;iflength(x1)=length(x2)fori=1:length(x1),ifx1(i)*x2(i)0a=a+1;elseifx1(i)=0,计数数据间的相似性S5=2*W/(A+B)0S51,群落相似性的量度,Wi为统一调查项目在两个调查对象中较小的一个，W=Wi,S5=2*24/（38+28）=0.727,考虑了群落的种数和数量信息,请用matlab进行计算,作业3:在调查了两个湖泊的甲壳类动物种类后，得到了以下表格，请从二元数据（采用6个指标）和计数数据角度分析两个群落的相似性。,2个群落多点调查结果统计,物种,地点,数量,两个群落都没有的物种，d,温度,温度,水分,生物量或个体数,生态位的概念群落内一个物种的资源利用范围（不仅包括占有的物理空间，还包括在自然群落中的功能作用以及他们在环境梯度中的位置。）,生物量或个体数,三、生态位的定量描述,生态位宽度：被一个有机体单位所利用的各种各样不同资源的总和,生态位宽度指标,1,2,生态位宽度指标计算,有2种狼利用动物资源，按其种类，将资源分为4个等级。调查结果如上，试计算各种狼的生态位宽度。,Matlab命令计算过程-levin,1.定义向量aa=6200;2.计算pi的平方api=(a/sum(a).2;3.计算1/pi2Niche_l=1/sum(api);,如何完成自编函数的计算？请自己考虑！,Matlab命令计算过程-Hurlbert