一种树种丰富度归一化测度方法

技术领域

本发明涉及一种树种(物种)丰富度标准化方法，尤其涉及一种树种丰富度归一化测度方法。

背景技术

树种多样性测度是定量评价生物多样性现状和为其保护实践活动提供理论依据的重要工具。寻求有效表达或度量敏锐性高的生物多样性的测度方法与途径已成为生态学研究的挑战。树种多样性测度方法一直是生态学领域中的难点和热点。树种的丰富度和均匀性是构成树种多样性的两个重要组成部分，深刻剖析树种多样性的这两个方面有利于对树种多样性的理解并制定有的放矢的保护策略，更有利于对生态系统稳定性的维护。树种丰富度最简单直观的测度就是树种数。

树种多样性是树种丰富度和均匀性的统一，是对生物系统树种构成的深层次表达，是森林生态系统组成的核心。目前大多数研究集中在应用经典多样性指数测度结果评价生物多样性，或直接利用树种数或丰富度替代多样性进行生物多样性与生产力(碳储量)关系研究。缺乏更深入的剖析组成生物多样性组分(树种丰富度与均匀度)对生物多样性与碳密度贡献的研究，而这正是提出有针对性地生物多样性保护策略的关键。所以，要想阐明树种数或丰富度、树种均匀度以及树种多样性对森林碳汇形成的影响，必须首先科学解析树种多样性，其核心是对生物多样性组分的独立测度和系统整合。而整合的关键技术在于如何将树种的丰富度与均匀度这两个完全不同的度量单位与量级巧妙地统一。核心在于树种丰富度的尺度转换及其归一化问题，一方面消除把不同调查面积上获得的树种数作为丰富度测度的随意性，另一方面消除数值单位和量级差异，实现标准化，使数据处于0-1之间，利于相对比较和直观判断，而这个是目前全球生物多样性研究中至今没有解决的棘手问题。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的是提供了一种树种丰富度归一化测度方法，以解决现有技术中存在的上述技术问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明的树种丰富度归一化测度方法，通过下式计算森林群落树种丰富度SR：

式中，S为树种数，S≥2。

与现有技术相比，本发明所提供的树种丰富度归一化测度方法，实现了量级很大数据的归一化，使其值变成0-1之间的值。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，这并不构成对本发明的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。本发明实施例中未注明具体条件者，按照本领域常规条件或制造商建议的条件进行。本发明实施例中所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。

本发明的树种丰富度归一化测度方法，通过下式计算数量群落树种丰富度SR：

式中，S为树种数，S大于等于2。

所述树种丰富度SR值的范围为：0≤SR≤1，0表示树种丰富度最低，1表示树种丰富度最大。

综上可见，本发明实施例的树种丰富度归一化测度方法，实现了量级很大数据的归一化，使其值变成0-1之间的值。

为了更加清晰地展现出本发明所提供的技术方案及所产生的技术效果，下面以具体实施例对本发明实施例所提供的进行详细描述。

实施例1

本发明的原理是：

无论是大样地方法所获得的树种丰富度，还是小样地调查获得的树种数,其值都大于1，对于一个应用者来讲，无法仅从其值获得该群落树种丰富度是大还是小的概念。所以，需要对计算数值归一化。归一化的目的还在于去掉数值单位并使取值范围标准化，便于数值再进行科学运算处理。虽然有许多数值归一化方法，但考虑到树种丰富度的特殊性：唯一性和逻辑性。唯一性指调查一个群落只能获得对应面积上的一个树种数，而不像群落中树木大小具有(直径或树高等)一个数据系列；逻辑性指两个及以上树种组成的群落才涉及树种多样性问题，也就是≥2个树种的群落才涉及到树种多样性计算问题。

树种(等级)的丰富度通常用树种数(或等级数)S来表达，由于群落中各树种数S通常会发生量级的差异(混交林群落内最小2个树种，最大超过千种)，致使大量级树种(通常为优势种)优先受到关注，而小量级树种(通常为稀有种、濒危种或珍贵种)往往被忽略，这可能使得人们很难认识到不同树种多度对群落树种多样性的影响。其次，直接比较树种多样性时，丰富度和均匀度之间的数量级差异势必强化丰富度对多样性的影响，而弱化或忽略了均匀性的作用。因此，在进行树种多样性比较研究时有必要消除自变量量级差异，而数学上的对数变换恰好可消除这种数量级相差很大所带来的困扰。例如有一个这样的数据系列“10,100,1000,10000，100000”，用常用对数就可以将其转化为“1,2,3,4,5”。所以，我们利用对数实现数据的量级转换。

之所以进行对数转化是基于对数函数在其定义内是单调增函数，这与树种丰富度与树种数的关系一致(树种数越多，丰富度越大)，取对数后既缩小了数据的绝对数值(压缩了变量的尺度，同时使得数值波动相对平稳)，又提高了小数据的敏感程度，但不会改变数据的相对大小关系。用数式表达为

S

公式(1)中除以2的原因和目的在于，既能实现“S＝2时，S

关于

从而使树种丰富度SR取值范围变成：0≤SR≤1。0表示树种丰富度最低，1表示树种丰富度最大。

具体应用施例：

假设人们通过样地调查获得一个树种数等于20，那么用公式(3)进行计算后得归一化值SR＝log(20/2)/3＝0.333，表示这个样地树种丰富度等于0.333，正好为最大丰富度的1/3，该样地的树种丰富度属于中下水平。如果不进行归一化处理，人们仅凭调查样地树种数20就无法得知，这个样地树种丰富度是高还是低的直观印象。这是归一化的一个好处，另一个关键是标准化后的数据可以直接进行后续的数理运算，譬如，归一化后的树种丰富度就可以直接和树种均匀性进行加减等数理运算，以获得基于树种丰富度与均匀性为一体的群落树种多样性的综合值。因为树种多样性是树种丰富度和均匀性的统一，问题是，很难将这两个数量级不同的数据直接进行运算！所以归一化是前提。

本发明就是实现量级很大数据的归一化，使其值变成0-1之间的值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。本文背景技术部分公开的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。