Jaga:
Mis on Shannoni indeks ja mis see on?
The Shannoni indeks, Kirjanduses tuntakse seda ka Shannon-Weaverina, et kvantifitseerida spetsiifilist bioloogilist mitmekesisust. Seda tähistatakse sümboliga H 'ja selle väärtused võnkuvad positiivsete arvude vahel, tavaliselt vahemikus 2, 3 ja 4. Kirjanduses on see indeks bioloogilise mitmekesisuse mõõtmisel üks populaarsemaid.
Indeksis võetakse arvesse proovis esinevate liikide hulka ja iga liigi kohta esinevate üksikisikute suhtelist kogust. See tähendab, et mõtiskle liigi rikkust ja arvukust.
Kuna selle arvutamisel kasutatud valem sisaldab logaritmi, siis indeksi jaoks ei ole maksimaalset väärtust. Minimaalne väärtus on null, mis näitab mitmekesisuse puudumist - olemasolevat seisundit monokultuuris, näiteks juhul, kui on ainult üks liik.
Väärtusi, mis on väiksemad kui 2, tõlgendatakse kui ökosüsteeme, millel on suhteliselt madal liikide mitmekesisus, samas kui need, mis on suuremad kui 3, on kõrged. Kõrbepiirkonnad on näited erinevatest ökosüsteemidest.
Troopikute ja riffide metsad on seevastu ökosüsteemid, mille bioloogiline mitmekesisus on üsna kõrge.
Indeks
- 1 Ajalooline perspektiiv
- 2 Määratlus
- 3 Valem
- 4 Eelised
- 5 Ühtlikkus
- 6 Kohaldatavus
- 7 Viited
Ajalooline perspektiiv
Shannoni indeksit pakkus välja Claude Elwood Shannon (1916 - 2001) eesmärgiga leida meede, mis võiks arvutada entropiat. See teadlane oli matemaatik ja elektriinsener, Ameerika Ühendriikidest pärit.
Indeksi tegeliku nimega on mõningane segadus. Täielik nimi on Shannon-Weiner indeks. Paljudel juhtudel viitavad autorid talle kui Shannon-Weaveri indeksile.
See viga ilmnes osaliselt, sest Claude Shannon töötas mitmel korral koostööd matemaatik Warren Weaveriga.
Määratlus
Mitmekesisus on üks tähtsamaid parameetreid, mida ökosüsteemide kirjeldamiseks kasutatakse.
Shannoni indeks on indeks, mis püüab mõõta liikide mitmekesisust, võttes arvesse nende ühtsust. Tegemist on info teooria rakendamisega ning see põhineb ideel, et suurim mitmekesisus vastab suuremale ebakindlusele teatud liikide valimisel juhuslikult..
Teisisõnu, indeks kujundab tähtsuse väärtuste ühtsuse kõigi proovis olevate liikide abil.
See võib võtta järgmisi miinimum- ja maksimumväärtusi: null näitab, et on ainult üks liik, samas kui logaritm S (proovis olevate liikide koguarv) tähendab, et kõiki liike esindab sama arv inimesi.
Oletame, et meil on hüpoteetiline ökosüsteem, millel on ainult kaks liiki. Arvame ka, et nad on sama sagedusega (nad on võrdselt levinud). Seega on ebakindlus 50%, kuna kaks võimalust on võrdselt võimalikud.
Kindlaksmääramine on teabeühik, mida nimetatakse "bitiks". Kui meil on näiteks neli võrdset sorti, on mitmekesisus kaks bitti.
Valem
Matemaatiliselt arvutame Shannoni indeksi järgmise väljenduse abil:
H ' = - Σ pi Ln pi
Indeksi väljenduses on muutuja pi esindab liigi proportsionaalset arvukust i, arvutatud liigi kuivkaaluna, jagatuna omakorda proovi kuivmassiga.
Sel moel kvantifitseerib indeks indiviidi liikide identiteedi ennustamise ebakindlust, mis võetakse proovist juhuslikult..
Lisaks võib teadlane vabalt valida avalduses kasutatud logaritmi baasi. Shannon ise arutas logaritme alustel 2, 10 ja e, kus igaüks vastas erinevatele mõõtühikutele.
Seega on ühikud binaararvud või bitid, kümnendarvud ja loomulikud numbrid aluste 2, 10 ja 10 jaoks e, vastavalt.
Eelised
Shannoni indeks on üks enim kasutatud ökoloogilistes uuringutes, kuna selle rakendamisel on teatud eeliseid võrreldes teiste mitmekesisuse indeksitega, mis on suhteliselt populaarsed.
Esiteks ei mõjuta valimi suurus oluliselt indeksit. Mitmetes uuringutes on püütud leida valimi suuruse mõju ja nad on jõudnud järeldusele, et valimi suurusel on liigi mitmekesisuse mõõtmisel väga väike mõju..
Teiseks, indeksi rakendamine toob kaasa suure hulga informatsiooni kogumise ainult ühes matemaatilises väljendis. See on väga kasulik funktsioon, kui soovite, et laiale publikule edastataks märkimisväärne hulk teavet.
Lisaks on selle tõlgendamisel otsustava tähtsusega indeksi "konteksti" seadmine. Esimene osa seisneb maksimaalsete ja minimaalsete väärtuste äratundmises. Shannoni indeksis on lihtne visualiseerida, et maksimum vastab logile S, kus S on rikkus ja miinimum on 0.
Ühtsus
Shannoni indeks põhineb väga asjakohasel ökoloogia kontseptsioonil: ühtsus. See parameeter viitab sellele, millises ulatuses on liigid kogu proovis esindatud.
Äärmused katavad ühte domineerivat liiki ja teisi väga madala arvuga liike (ühtluse väärtused, mis on lähedased 0-le), kõikidele liikidele, mida esindab võrdne arv (ühetaolisuse väärtused ligi 1).
Ühtsus mängib mitmekesisuse ökoloogilises analüüsis olulist rolli. Näiteks ühtsemates kogukondades muutub Shannon indeks jõukuse suhtes tundlikumaks.
Kohaldatavus
Mitmekesisuse indekseid kasutatakse laialdaselt ökoloogilise ja ohustatud liikide kaitse seisukohast.
Liikide mitmekesisuse indeksitel on eripära, et võtta kokku suur ja oluline kogus andmeid, mida saab kasutada elanikkonna omaduste kindlakstegemiseks..
Seda indeksit on kasutatud häirete erinevate mõjude uurimiseks ja rõhutamaks kogukondade, nii loomade kui taimede mitmekesisust, kuna see pakub keerulist teavet, mis põhineb liikide arvul ja ühtsusel..
Lõpuks on laialdase arutelu objektiks seos ökosüsteemide mitmekesisuse ja ökosüsteemide vastupidavuse vahel. Mõned uuringud on seda lähenemisviisi kinnitanud.
Viited
- Gliessman, S. R. (2002). Agroökoloogia: ökoloogilised protsessid säästvas põllumajanduses. CATIE.
- Núñez, E. F. (2008). Pinus radiata D. Don'i ja Betula alba L.-ga moodustatud Silvopastoral süsteemid Galicias. Santiago de Compostela ülikool.
- Jorgensen, S. E. (2008). Ökoloogia entsüklopeedia, toimetaja: Sven Erik Jorgensen, Brian D. Fath.
- Kelly, A. (2016). Metoodika arendamine võrdsuse, mitmekesisuse ja konkurentsi jaoks: uued meetmed koolide ja ülikoolide jaoks. Routledge.
- Pal, R., & Choudhury, A. K. (2014). Sissejuhatus fütoplanktonidesse: mitmekesisus ja ökoloogia. Springer.
- Pla, L. (2006). Bioloogiline mitmekesisus: järeldus põhineb Shannoni indeksil ja jõukusel. Interciencia, 31(8), 583-590.
- Pyron, M. (2010) ühenduste iseloomustamine. Loodushariduse teadmised 3 (10): 39