香农威纳指数大于1

1. 香农威尔指数公式

香农-威纳指数（Shannon-Weinerindex）

信息论中熵的公式原来是表示信息的紊乱和不确定程度的，我们也可以用来描述种的个体出现的紊乱和不确定性，信息量越大，不确定性也越大，因而多样性也就越高。其计算公式为：

式中S为物种数目，Pi为属于种i的个体在全部个体中的比例，H为物种的多样性指数。公式中对数的底可取2，e和10，但单位不同，分别为nit，bit和dit。

香农-威纳指数包含两个因素：其一是种类数目，即丰富度；其二是种类中个体分配上的均匀性（evenness）。种类数目越多，多样性越大；同样，种类之间个体分配的均匀性增加也会使多样性提高。

2. Excel计算香农威纳指数

工具/材料：Microsoft Office Excel2016版，Excel表格。

1、首先选中Excel表格，双击打开。

3. 香农-威纳指数的指数

在香农-威纳指数中，包含着两个成分：①种数；②各种间个体分配的回均匀性（equiability或evenness）。各答种之间，个体分配越均匀，H值就越大。如果每一个体都属于不同的种，多样性指数就最大；如果每一个体都属于同一种，则其多样性指数就最小。那么，均匀性指数如何来测定呢？可以通过估计群落的理论上的最大多样性指数（Hmax），然后以实际的多样性指数对Hmax的比率，从而获得均匀性指数，具体步骤如下：
Hmax=－S（1/S log21/S）=log2S，其中 Hmax=在最大均匀性条件下的种多样性值，S=群落中种数
如果有S个种，在最大均匀性条件下，即每个种有1/S个体比例，所以在此条件下Pi=1/S，举例说，群落中只有两个种时，则：Hmax=log22=1
这与前面的计算是一致的，因此，我们可以把均匀性指数定义为：E=H/ Hmax，其中 E=均匀性指数，H=实测多样性值，Hmax =最大多样性值= log2S

4. 香农-威纳指数的含义

费歇尔和普雷斯顿的方法所表示的多样性指数仅包括种的多寡一方面。香农-威纳指数和辛普森指数则包括了测量群落的异质性。香农-威纳指数借用了信息论方法。信息论的主要测量对象是系统的序（ order）或无序(disorder)的含量。在通讯工程中，人们要进行预测，预测信息中下一个是什么字母，其不定性的程度有多大。例如，b b b b b b b这样的信息流，都属于同一个字母，要预测下一个字母是什么，没有任何不定性，其信息的不定性含量等于零。如果是a，b，c，d，e，f，g，每个字母都不相同。那么其信息的不定性含量就大。在群落多样性的测度上，就借用了这个信息论中不定性测量方法，就是预测下一个采集的个体属于什么种，如果群落的多样性程度越高，其不定性也就越大。
H' = - ∑ Pi ln Pi Shannon Wiener指数计算公式
J = H' / ln S Pielou 均匀度指数计算公式
其中，H=样品的信息含量（彼得/个体）=群落的多样性指数，S=种数，Pi=样品中属于第i种的个体的比例，如样品总个体数为N，第i种个体数为ni，则Pi=ni/N
下面用一个假设的简单数字为例，说明香农一威纳指数的含义，设有 A，B，C三个群落，各有两个种所组成，其中各种个体数组成如下：
物种甲 物种乙
群落A 100（1.0） 0(0)
群落B 50(0.5) 50(0.5)
群落C 99(0.99) 1(0.01)
括号内数字即 Pi因为群落A的所有个体均属于物种甲，没有任何多样性，从理论上说H应该等于零，其香农一威纳指数是：
H=－〔(1.0 log21.0)+ 0）〕=0
由于在群落B中两个物种各有50个体，其分布是均匀的。它的香农指数是：
H=－〔0.50（log20.50）+0.50（log20.50）〕=l
群落C的两个物种分别具有99和1个个体，则：
H=一〔0.99（log20.99）+ 0.01（log20.01）〕=0.081
显然，H值的大小与我们的直觉是相符的：群落B的多样性较群落C大，而群落A的多样性等于零。

5. 香农-威纳指数的介绍

香农-威纳指数是一个专业术语。

6. “香农维纳指数”和“辛普森指数”的区别是什么

香农-威纳指数和辛普森指数包括了测量群落的异质性。

香农-威纳指数借用了信息论方法。信息论的主要测量对象是系统的序（ order）或无序(disorder)的含量。
香农-威纳指数（Shannon-Weiner index），是用来描述种的个体出现的紊乱和不确定性，不确定性越高，多样性也就越高。

在香农-威纳多样性指数中包含两个因素：
①种类数目，即丰富度；
②种类中个体分配上的平均性（equitability）或均匀性（evenness）。
种类数目多，可增加多样性；同样，种类之间个体分配的均匀性增加也会使多样性提高。
如果每一个体都属于不同的种，多样性指数就最大;如果每一个体都属于同一种，则其多样性指数就最小。
均匀性指数的测定可以通过估计群落的理论上的最大多样性指数(Hmax)，然后以实际的多样性指数对Hmax的比率，从而获得均匀性指数，具体步骤如下:
Hmax=-S(1/S log21/S)=log2S，其中 Hmax=在最大均匀性条件下的种多样性值，S=群落中种数
如果有S个种，在最大均匀性条件下，即每个种有1/S个体比例，所以在此条件下Pi=1/S，举例说，群落中只有两个种时，则:Hmax=log22=1
这与前面的计算是一致的，因此，我们可以把均匀性指数定义为:E=H/ Hmax，其中 E=均匀性指数，H=实测多样性值，Hmax =最大多样性值= log2S

辛普森多样性指数=随机取样的两个个体属于不同种的概率
=1-随机取样的两个个体属于同种的概率
=1-每个物种的物种个数除以总植株个数的平方的加和
例如，甲群落中A、B两个种的个体数分别为99和1，而乙群落中A、B两个种的个体数均为50，按辛普森多样性指数计算，
甲群落的辛普森指数:D甲=1-(0.99^2+0.01^2.)=0.0198
乙群落的辛普森指数:D乙=1-(0.5^2+0.5^2)=0.5
可以看到，群落中种数越多，各种个体分配越均匀，指数越高，指示群落多样性好。

7. 香农-威纳指数、Pielou均匀度指数 算出来之后有什么意义吗能说明什么问题

这两个人所给的公式
主要是给生物多样性指数的比较进行了定量的定义
意义就很简单了，指数越高生物多样性越高

8. 香农维纳指数和辛普森指数的区别

香农-威纳指数和辛普森指数包括了测量群落的异质性。

香农-威纳指数借用了信息论方法。信息论的主要测量对象是系统的序（ order）或无序(disorder)的含量。
香农-威纳指数（Shannon-Weiner index），是用来描述种的个体出现的紊乱和不确定性，不确定性越高，多样性也就越高。

在香农-威纳多样性指数中包含两个因素：
①种类数目，即丰富度；
②种类中个体分配上的平均性（equitability）或均匀性（evenness）。
种类数目多，可增加多样性；同样，种类之间个体分配的均匀性增加也会使多样性提高。
如果每一个体都属于不同的种，多样性指数就最大;如果每一个体都属于同一种，则其多样性指数就最小。
均匀性指数的测定可以通过估计群落的理论上的最大多样性指数(Hmax)，然后以实际的多样性指数对Hmax的比率，从而获得均匀性指数，具体步骤如下:
Hmax=-S(1/S log21/S)=log2S，其中 Hmax=在最大均匀性条件下的种多样性值，S=群落中种数
如果有S个种，在最大均匀性条件下，即每个种有1/S个体比例，所以在此条件下Pi=1/S，举例说，群落中只有两个种时，则:Hmax=log22=1
这与前面的计算是一致的，因此，我们可以把均匀性指数定义为:E=H/ Hmax，其中 E=均匀性指数，H=实测多样性值，Hmax =最大多样性值= log2S

辛普森多样性指数=随机取样的两个个体属于不同种的概率
=1-随机取样的两个个体属于同种的概率
=1-每个物种的物种个数除以总植株个数的平方的加和
例如，甲群落中A、B两个种的个体数分别为99和1，而乙群落中A、B两个种的个体数均为50，按辛普森多样性指数计算，
甲群落的辛普森指数:D甲=1-(0.99^2+0.01^2.)=0.0198
乙群落的辛普森指数:D乙=1-(0.5^2+0.5^2)=0.5
可以看到，群落中种数越多，各种个体分配越均匀，指数越高，指示群落多样性好。

9. 香农维纳指数可不可以大于1

当然可以大于一啦，H大于3才是物种丰富级别的啊

10. 关于物种多样性指数（香农威纳）

物种多样性是生物多样性的重要组成部分，是衡量一个地区生态保护、回生态建设与恢复水答平的较好指标。本指标选择代表性的动植物（鸟类、鱼类、和植物）作为衡量城市物种多样性的标准。
物种指数的计算方法如下：
单项物种指数：pi=（i=1,2,3,分别代表鸟类、鱼类和植物）
其中，Pi为单项物种指数，Nbi为城市建成区内该类物种数，Ni为市域范围内该类物种总数。
综合物种指数为单项物种指数的平均值。
综合物种指数H=,n=3
注:鸟类、鱼类均以自然环境中生存的种类计算，人工饲养者不计。