종의 다양성

종 다양성은 주어진 공동체(데이터 세트)에서 표현되는 다른 종의 수입니다.유효 종의 수는 관심 데이터 집합에서 관찰된 것과 동일한 평균 비례 종의 풍요를 얻는 데 필요한 균등하게 풍부한 종의 수를 의미한다(모든 종이 균등하게 풍부하지는 않을 수 있음).종 다양성의 의미는 종의 풍부함, 분류학적 또는 계통학적 다양성 및/또는 종의 균등성을 포함할 수 있다.종의 풍부함은 종의 단순한 숫자이다.분류학적 또는 계통학적 다양성은 다른 종의 그룹들 사이의 유전적 관계이다.종의 균등성은 종의 풍부함이 ^[1][2][3]얼마나 동일한지를 수량화한다.

다양성의 계산

데이터 집합의 종 다양성은 먼저 데이터 집합의 종 비례 풍부성의 가중 평균을 취한 다음 그 역수를 취함으로써 계산할 수 있습니다.계산식은 다음과 같습니다.^[1][2][3]

${\displaystyle {}^{q}\!D={1 \over {\sum _{i=1}^{S}p_{i}p_{i}^q-1}}}$

분모는 지수 q - 1의 가중 일반화 평균을 사용하여 계산한 데이터 집합의 평균 비례 종 풍부도와 같다. 이 공식에서 S는 데이터 집합의 총 종 수(종 풍부도)이며, ith 종의 비례 풍부도는 $({$ style $p_{i$이다.비례량 자체가 무게로 사용된다.방정식은 종종 다음과 같은 형식으로 작성됩니다.

${\displaystyle {}^{q}\!D=\left({\sum _{i=1}^{S}p_{i}^q}\right)^{1/(1-q)}}}$

q의 값에 따라 사용되는 평균이 결정됩니다.q = 0은 ${\displaystyle {가중}_{}}$ 고조파 평균에 해당합니다. $pi$ {\displaystyle p_${i}}$ $값$이 상쇄되어 D가 종 또는 종의 수와 같기 때문에 S. q = 1은 정의되지 않습니다. 단, q가 1에 근접할 때의 한계가 잘 ^[4]정의되어 있는 것은 제외합니다.

$\displaystyle \lim _{q\오른쪽 화살표 1){q}\!D=\exp \left sum _{i=1}^{S}p_{i}\ln p_{i}\right}}$

섀넌 엔트로피의 지수입니다.

q = 2는 산술 평균에 해당합니다.q가 무한대에 가까워지면 일반화 평균은 $최대{\displaystyle {}_{}}$ $(\$}) 값에$$ 근접합니다.실제로 q는 종의 가중치를 수정하여 q가 증가하면 가장 풍부한 종에 부여되는 가중치가 증가하므로 평균 비례 풍부도에 도달하기 위해 필요한 균일한 종의 수가 감소한다.결과적으로, q의 큰 값은 동일한 데이터 세트에 대한 q의 작은 값보다 더 작은 종 다양성으로 이어진다.모든 종이 데이터 집합에서 동등하게 풍부한 경우, q의 값을 변경해도 아무런 영향이 없지만 q의 값에서 종 다양성은 종의 풍부함을 의미한다.

유효 종수(다양성)가 실제 종수(풍부성)를 초과하기 때문에 음수 값인 q는 사용되지 않는다.q가 음의 무한대에 가까워지면 일반화 평균은 $최소{\displaystyle {}_{}}$ $(\$}) 값에$$ 근접합니다.많은 실제 데이터 집합에서 가장 적은 종들은 단일 개체로 표현되며, 그러면 유효 종 수는 데이터 ^[2][3]집합의 개체 수와 같아진다.

동일한 방정식을 사용하여 종뿐만 아니라 모든 분류에 대한 다양성을 계산할 수 있습니다.개체들을 속 또는 기능 유형으로 분류할 경우, $(\$i$$})는 ih속 또는 기능 유형의 비례적 풍요도를 나타내고, D는 속 다양성 또는 기능 유형의 다양성을 나타낸다.

다양성 지수

종종 연구자들은 종의 다양성을 정량화하기 위해 하나 이상의 다양성 지수에 의해 주어진 값을 사용해 왔다.이러한 지수에는 종의 풍부함, 섀넌 지수, 심슨 지수, 심슨 지수(지니 심슨 ^[5][6][7]지수라고도 함)의 보완이 포함된다.

생태학적 용어로 해석할 때, 이러한 지수들은 각각 다른 것에 대응하며, 따라서 그 값들은 직접적으로 비교될 수 없다.종의 풍부함은 종의 유효 수가 아닌 실제 수를 수량화합니다.섀넌 지수는 로그(¹D)와 같으며, 즉 q가 1에 근접하며, 실제로 데이터 집합에서 무작위로 추출된 개인의 종 정체성의 불확실성을 수량화한다.심슨 지수는 1/²D, q = 2와 같으며, 데이터 집합에서 무작위로 추출된 두 개체(두 번째 개체는 두 번째 개체로 대체됨)가 동일한 종을 나타낼 확률을 정량화한다.지니-심슨 지수는 1 - ²1/D와 같으며 무작위로 추출된 두 개체가 다른 ^{[1][2][3][7][8]}종을 나타낼 확률을 정량화한다.

샘플링에 관한 고려사항

종의 다양성을 정량화하는 목적에 따라 계산에 사용되는 데이터 세트는 다른 방법으로 얻을 수 있다.종 다양성은 개인이 종으로 식별된 모든 데이터 세트에 대해 계산할 수 있지만, 의미 있는 생태학적 해석을 위해서는 데이터 세트가 당면한 질문에 적합해야 한다.실제로, 관심은 보통 너무 큰 영역의 종 다양성에 있기 때문에 모든 개체들이 종에 대해 관찰되고 식별되는 것은 아니지만, 관련된 개체의 샘플을 얻어야 한다.표본에서 관심 있는 기본 모집단에 대한 추론은 간단하지 않다. 왜냐하면 이용 가능한 표본의 종 다양성은 일반적으로 전체 모집단의 종 다양성을 과소평가하기 때문이다.다른 표본 추출 방법을 적용하면 동일한 관심 영역에 대해 다른 개체 집합을 관찰할 수 있으며, 각 집합의 종 다양성은 다를 수 있다.데이터 세트에 새로운 개체가 추가되면 아직 나타나지 않은 종을 도입할 수 있습니다.이것이 얼마나 종의 다양성을 증가시키느냐는 q의 값에 따라 달라진다. q = 0일 때, 각각의 새로운 실제 종은 하나의 유효 종만큼 종의 다양성을 증가시키지만, q가 클 때, 데이터 세트에 희귀 종을 추가하는 것은 그 종의 ^[9]다양성에 거의 영향을 미치지 않는다.

일반적으로 개체 수가 많은 세트는 개체 수가 적은 세트보다 종의 다양성이 높을 것으로 예상할 수 있습니다.종 다양성 값을 세트 간에 비교할 때, 비교가 생태학적으로 의미 있는 결과를 도출하기 위해서는 표본 추출 노력을 적절한 방법으로 표준화해야 한다.재샘플링 방법을 사용하여 크기가 다른 샘플을 공통 ^[10][11]기반으로 가져올 수 있습니다.종 발견 곡선과 한 명 또는 소수의 개인에 의해서만 표현되는 종의 수는 샘플이 추출된 ^[12][13]개체군을 얼마나 대표하는지 추정하는데 도움이 될 수 있다.

트렌드

관찰된 종의 다양성은 개체 수뿐만 아니라 표본의 이질성에 의해서도 영향을 받는다.다른 환경 조건(또는 다른 서식처)에서 개체들을 추출하는 경우, 결과 집합의 종 다양성은 모든 개체들이 유사한 환경에서 추출하는 경우보다 더 높을 것으로 예상할 수 있다.표본 추출 면적을 늘리면 표본에 더 많은 개체가 포함되고 넓은 면적이 작은 면적에 비해 환경적으로 더 이질적이기 때문에 관찰된 종의 다양성이 증가한다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

외부 링크

• Harrison, Ian; Laverty, Melina; Sterling, Eleanor. "Species Diversity". Connexions (cnx.org). William and Flora Hewlett Foundation, the Maxfield Foundation, and the Connexions Consortium. Retrieved 1 February 2011. (Creative Commons 1.0 Attribution Generic에 따라 라이센스 부여).