Koosluse mitmekesisus liikide arvukuse alusel
Koosluse mitmekesisus (diversity) näitab lihtsalt seletades seda, et kas antud kohas on liikide esinemine ühtlane, või domineerib mõni üksik liik ja teised esinevad väga vähese arvukusega. Aluseks mitmekesisuse leidmisel on liikide arvukuste osakaalud kogu koosluse arvukuse suhtes. Mitmekesisuse indeksitest pakub R vegan pakett välja kahte- Shannon-Wieneri ja Simpsoni indekseid (ka pöördversiooni). Arvutusvalemid on kättesaadavad Internetist või lisamaterjalidest (K. Remm). Enamik kasutajatest on tõdenud, et indeksite väärtused ei erine omavahel oluliselt, mistõttu ei oska praegu ka soovitusi anda, mida eelistada. Põhimõtteliselt võib kõik välja arvutada. Valik on bioloogi, ehk andmete koguja, enda teha. Loomulikult, kui tahetakse võrrelda näiteks kirjanduse või teiste uurijate tulemustega, siis tuleb oma andmete põhjal arvutada just samad indeksid. Võrdlemise kohta veel niipalju, et võrrelda saab ainult indekseid mis on arvutatud samal alusel, kas kogu populatsiooni, rühma, perekonna vms tasemel. Indeksi suuruse kohta võib ütelda nii, et mida rohkem liike, seda suurem indeksi väärtus on, mitmekesisuse alampiir on 0, aga ülempiir pole piiratud. Näiteks, kui meil on kooslus, kus esineb sada liiki, kõik sama osakaaluga, siis on Shannon-Wieneri indeks 4,6; tuhande liigi korral 6,9, kümne liigi korral 2,3. Kui liigid ei ole sama kaaluga, siis indeks omakorda väheneb. Kui 100 võimaliku zooplanktoni liigi seast esineb teatud järves konkreetsel ajal ainult 1 zooplanktoni liik, siis on indeks selle ajajaoks selles järves 0, kui 2 siis 0,6 jne.
Vaatame arvutamise näidet.
Vaatame arvutamise näidet.
NB! Järgnevaid käske läheb vaja iseseisva töö tegemiseks.
R käsud, andmefail sama, mis liigirikkuse teema juures. zoopl_aug.csv
andmed<-read.csv("zoopl_aug.csv", header=T, sep=",", dec=".")
andmed[is.na(andmed)] <- 0
zoo<-andmed[,-c(1,2)]
H <- diversity(zoo,"shannon"); H
Simp <- diversity(zoo, "simpson"); Simp
Tasakaaluindeks (Pielou evenness index)
S <- specnumber(zoo) #liikide arv
J <- H/log(S) ; J #S=1 korral ei saa arvutada
Kui J on 1 siis on kooslus tasakaalus, iga liik esineb sama palju, J väärtused on 0 ja 1 vahel, mida suurem, seda väiksem on varieeruvus liikide arvukuste vahel.
Eeltoodud indeksite omavahelisi seoseid näitab järgmine hajuvusdiagrammide komplekt.
ISESEISEV TÖÖ
Arvuta ise kõik ülaltoodud mitmekesisuse näitajad (H, Simp, J) sellise valimi jaoks, milles on 10 liiki (olgu näiteks kalu), kusjuures iga liigi arvukus on eelmisest 2 korda suurem. (vihje - valim on antud juhul vektor, mille saad R-s lihtsalt sisestada) Kontrolli
R käsud, andmefail sama, mis liigirikkuse teema juures. zoopl_aug.csv
andmed<-read.csv("zoopl_aug.csv", header=T, sep=",", dec=".")
andmed[is.na(andmed)] <- 0
zoo<-andmed[,-c(1,2)]
H <- diversity(zoo,"shannon"); H
Simp <- diversity(zoo, "simpson"); Simp
Tasakaaluindeks (Pielou evenness index)
S <- specnumber(zoo) #liikide arv
J <- H/log(S) ; J #S=1 korral ei saa arvutada
Kui J on 1 siis on kooslus tasakaalus, iga liik esineb sama palju, J väärtused on 0 ja 1 vahel, mida suurem, seda väiksem on varieeruvus liikide arvukuste vahel.
Eeltoodud indeksite omavahelisi seoseid näitab järgmine hajuvusdiagrammide komplekt.
ISESEISEV TÖÖ
Arvuta ise kõik ülaltoodud mitmekesisuse näitajad (H, Simp, J) sellise valimi jaoks, milles on 10 liiki (olgu näiteks kalu), kusjuures iga liigi arvukus on eelmisest 2 korda suurem. (vihje - valim on antud juhul vektor, mille saad R-s lihtsalt sisestada) Kontrolli