1、shannonwiener指数和Simpson指数包括对群落异质性的度量。
2、香农维纳指数借用了信息论的方法。信息论的主要度量对象是系统的有序或无序内容。
3、香农-韦纳指数(Shannon-Weinerindex)用于描述个体物种的无序和不确定性。不确定性越高，多样性越高。
4、香农-韦纳多样性指数中有两个因素：
5、物种数量，即丰富度；
6、类别中个体分布的公平性或均匀性。
7、种类很多，可以增加多样性；同样，增加物种间个体分布的均匀性也会提高多样性。
8、如果每个个体属于不同的物种，多样性指数将最大；如果每个个体属于同一物种，其多样性指数最小。
9、均匀度指数可以通过估计群落的理论最大多样性指数(Hmax)来确定，然后通过实际多样性指数与Hmax的比值来获得均匀度指数。具体步骤如下：3360
10、Hmax=-S(1/Slog21/S)=log2S，其中Hmax=最大均匀度条件下的物种多样性，S=群落中的物种数。
11、如果有S个物种，在最大均匀度条件下，即每个物种都有1/S的个体比例，那么在这个条件下，Pi=1/S，比如当群落中只有两个物种时，那么3360HMAX=log22=1。
12、这与前面的计算是一致的，所以我们可以将均匀度指数定义为：E=H/Hmax，其中E=均匀度指数，H=测量的差异值，Hmax=最大差异值=log2S。
13、辛普森多样性指数=两个随机抽样的个体属于不同物种的概率。
14、=1-两个随机抽样的个体属于同一物种的概率
15、=1——每个物种的物种数之和除以植物总数的平方。
16、例如，根据Simpson多样性指数计算，群落A中物种A和B的个体数分别为99和1，而群落B中物种A和B的个体数为50。
17、一个群落的辛普森指数为：DA=1-(0.9920.012。)=0.0198.
18、社区B的辛普森指数为：D。B=1-(0.520.52)=0.5。
19、可以看出，群落中物种越多，各种个体分布越均匀，指数越高，说明群落的多样性良好。