種の多様性

種の多様性とは、特定のコミュニティ（データセット）に代表される異なる種の数のことである。有効な種数とは、対象のデータセットで観察されるのと同じ平均比例種の豊富さを得るために必要な、同等に豊富な種の数を指す（すべての種が同等に豊富であるわけではない）。種の多様性の意味には、種の豊富さ、分類学上または系統発生上の多様性、種の均等性などが含まれる。種の豊富さは、種の単純な数である。分類学上または系統発生上の多様性は、異なる種のグループ間の遺伝的関係である。種の均等性は、種の豊富さがどれだけ均等であるかを定量化する。^{[1] [2] [3]}

データセット内の種の多様性は、まずデータセット内の種の相対的存在量の加重平均を取り、次にその逆数を取ることで計算できます。式は次のとおりです: ^{[1] [2] [3]}

${\displaystyle {}^{q}\!D={1 \over {\sqrt[{q-1}]{\sum _{i=1}^{S}p_{i}p_{i}^{q-1}}}}}$

分母は、指数q - 1の加重一般化平均で計算されたデータセット内の平均比例種の豊富さに等しくなります。この式では、Sはデータセット内の種の総数 (種の豊富さ) であり、i番目の種の比例豊富さは です。比例豊富さ自体は重みとして使用されます。この式は、多くの場合、同等の形式で記述されます。 ${\displaystyle p_{i}}$

${\displaystyle {}^{q}\!D=\left({\sum _{i=1}^{S}p_{i}^{q}}\right)^{1/(1-q)}}$

qの値によって、どの平均が使用されるかが決まります。q = 0 は加重調和平均に対応し、値が打ち消されるため1/ Sとなり、その結果⁰ Dは種の数または種の豊富さSに等しくなります。q = 1は定義されていませんが、 q が1 に近づくときの限界は明確に定義されています。^[4]${\displaystyle p_{i}}$

${\displaystyle \lim _{q\rightarrow 1}{}^{q}\!D=\exp \left(-\sum _{i=1}^{S}p_{i}\ln p_{i}\right),}$

これはシャノンエントロピーの指数です。

q = 2 は算術平均に相当します。qが無限大に近づくと、一般化平均は最大値に近づきます。実際には、qは種の重み付けを変更します。q が増加すると、最も豊富な種に割り当てられる重みが増加し、平均比例豊富度に達するために必要な、同等に豊富な種の数が少なくなります。その結果、同じデータセットでは、 qの値が大きいと、 qの値が小さい場合よりも種の多様性が小さくなります。データセット内のすべての種が同等に豊富である場合、 qの値を変更しても影響はありませんが、 qのどの値でも種の多様性は種の豊富さに等しくなります。 ${\displaystyle p_{i}}$

qの負の値は使用されません。なぜなら、そうすると、有効な種の数 (多様性) が実際の種の数 (豊かさ) を超えてしまうからです。qが負の無限大に近づくと、一般化平均は最小値に近づきます。多くの実際のデータセットでは、最も豊富でない種は単一の個体で表され、有効な種の数はデータセット内の個体数と等しくなります。^{[2] [3]}${\displaystyle p_{i}}$

同じ式を使用して、種だけでなく、あらゆる分類に関連する多様性を計算することができます。個体が属または機能型に分類される場合、はi番目の属または機能型の相対的存在量を表し、^q D はそれぞれ属の多様性または機能型の多様性に等しくなります。 ${\displaystyle p_{i}}$

研究者は、種の多様性を定量化するために、 1つまたは複数の多様性指数の値を使用することが多い。このような指数には、種の豊富さ、シャノン指数、シンプソン指数、シンプソン指数の補数（ジニシンプソン指数とも呼ばれる）などがある。^{[5] [6] [7]}

生態学的に解釈すると、これらの指標はそれぞれ異なるものに対応するため、その値を直接比較することはできません。種の豊富さは、有効な種の数ではなく実際の種の数を定量化します。シャノン指数はlog(1D)に等しく、^つまりqは1に近づき、実際にはデータセットからランダムに抽出された個体の種のアイデンティティの不確実性を定量化します。シンプソン指数は1/2D、q = 2に等しく^、データセットからランダムに抽出された2つの個体（2番目の個体を取得する前に最初の個体を置き換えます）が同じ種を表す確率を定量化します。ジニシンプソン指数は1-1/2Dに等しく、^ランダムに抽出された2つの個体が異なる種を表す確率を定量化します。^{[1] [2] [3] [7] [8]}

種の多様性を定量化する目的に応じて、計算に使用するデータセットはさまざまな方法で取得できます。個体が種として識別されているデータセットであれば、どのようなデータセットでも種の多様性を計算できますが、意味のある生態学的解釈には、データセットが現在の問題に適切であることが必要です。実際には、すべての個体を観察して種として識別することができないほど広い領域の種の多様性に関心が寄せられますが、関連する個体のサンプルを取得する必要があります。サンプルから対象となる基礎集団への外挿は簡単ではありません。これは、利用可能なサンプルの種の多様性が、集団全体の種の多様性を一般に過小評価するためです。異なるサンプリング方法を適用すると、同じ対象領域で観察される個体のセットが異なり、各セットの種の多様性が異なる可能性があります。データセットに新しい個体が追加されると、それまで代表されていなかった種が導入される可能性があります。これによって種の多様性がどれだけ増加するかはqの値に依存します。q = 0の場合、実際の新しい種ごとに種の多様性が1つの有効な種だけ増加しますが、qが大きい場合、希少種をデータセットに追加しても種の多様性にはほとんど影響がありません。^[9]

一般的に、個体数の多いセットは、個体数の少ないセットよりも種の多様性が高いと予想されます。セット間で種の多様性の値を比較する場合、比較から生態学的に意味のある結果が得られるように、適切な方法でサンプリング作業を標準化する必要があります。再サンプリング法を使用すると、異なるサイズのサンプルを共通の基盤にすることができます。^{[10] [11]} 種の発見曲線と、1つまたは少数の個体によってのみ代表される種の数は、利用可能なサンプルが抽出された集団をどの程度代表しているかを推定するのに役立ちます。^{[12] [13]}

観察される種の多様性は、個体数だけでなく、サンプルの異質性によっても影響を受けます。個体が異なる環境条件 (または異なる生息地) から抽出された場合、結果として得られるセットの種の多様性は、すべての個体が同様の環境から抽出された場合よりも高くなることが期待できます。サンプルの採取領域を増やすと、より多くの個体がサンプルに含まれるため、また、広い領域は狭い領域よりも環境的に異質であるため、観察される種の多様性が増加します。

• ハリソン、イアン、ラバティ、メリナ、スターリング、エレノア。「種の多様性」。Connexions (cnx.org)。ウィリアム・アンド・フローラ・ヒューレット財団、マックスフィールド財団、Connexions コンソーシアム。2011年2 月 1 日閲覧。(Creative Commons 1.0 Attribution Generic ライセンス)。