[論文レビュー] A tool for computing diversity and consideration on differences between diversity indices

Ciprian Palaghianu|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2016

Species Distribution and Climate ChangeEnvironmental Science参考文献 1被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、マイクロソフトのVisual Basicで開発された使いやすいソフトウェアツールBIODIVを紹介する。このツールは、シャノン、シンプソン、ピエロウなどの10種類の一般的な生態学的多様性インデックスを計算する。実データセットを用いたテストでは、類似した表現力を持つ2つの明確なインデックスクラスタが明らかになり、生態学的データ解析におけるそれらの相対的行動に関する実用的な洞察を提供する。

ABSTRACT

Diversity represents a key concept in ecology, and there are various methods of assessing it. The multitude of diversity indices are quite puzzling and sometimes difficult to compute for a large volume of data. This paper promotes a computational tool used to assess the diversity of different entities. The BIODIV software is a user-friendly tool, developed using Microsoft Visual Basic. It is capable to compute several diversity indices such as: Shannon, Simpson, Pielou, Brillouin, Berger-Parker, McIntosh, Margalef, Menhinick and Gleason. The software tool was tested using real data sets and the results were analysed in order to make assumption on the indices behaviour. The results showed a clear segregation of indices in two major groups with similar expressivity.

研究の動機と目的

• 研究者や実務家が複数の生態学的多様性インデックスの計算を簡素化する計算ツールを開発すること。
• 実世界のデータセットを用いて、さまざまな多様性インデックスの行動および相対的な表現力の分析を行うこと。
• その感度および出力特性に基づいて、多様性インデックスの間のパターンやグループ化を同定すること。
• 景観管理における生態学的多様性評価のための実用的でアクセスしやすいソフトウェアソリューションを提供すること。
• 実証データ上のパフォーマンスと一貫性を比較することで、多様性インデックスの適切な選択を支援すること。

提案手法

• BIODIVソフトウェアは、10種類の多様性インデックスの使いやすい計算を可能にするためにマイクロソフトのVisual Basicで実装された。
• このツールは、種の豊度またはカウント行列の形で入力データを処理し、シャノン、シンプソン、ピエロウ、ブリルウアンなど、さまざまなインデックスを計算する。
• インデックスは、標準的な数学的定式化を用いて計算され、エントロピーに基づく（例：シャノン）および優占性に基づく（例：シンプソン）アプローチが含まれる。
• 実データセットを用いてソフトウェアをテストし、さまざまな生態学的文脈におけるインデックスの行動を評価した。
• インデックス出力の統計的分析により、感度および表現の類似性を示すクラスタリングパターンが明らかになった。
• 結果の繰り返しテストおよびインデックスタイプ間の比較を通じて、ソフトウェアの妥当性が検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる多様性インデックスは、実生態学的データセットに適用された際にどのように振る舞うか？
• RQ2 どの多様性インデックスが、さまざまなデータセットにおいて類似した表現パターンを示すか？
• RQ3 1つのソフトウェアツールが、一貫性があり使いやすい方法で複数の多様性インデックスを効果的に計算・比較できるか？
• RQ4 一般的に用いられる多様性インデックス間で、感度および出力範囲の主な違いは何か？
• RQ5 多様性インデックスは、その数学的定式化または生態学的解釈に基づいて明確なグループに分類されるか？

主な発見

• テストされた多様性インデックスは、類似した表現力を持つ2つの主要なクラスタに分類され、共通の行動パターンを示していることが示唆された。
• シャノン、シンプソン、ピエロウなどのインデックスは、データセット全体を通して出力トレンドに強く相関していた。
• ソフトウェアは、実データ上ですべての10インデックスを一貫性があり再現可能に計算できた。
• ベルジャーパーカーおよびマクイントッシュインデックスは、しばしば主要クラスタとは異なる行動を示した。
• マルガレフおよびメンヒニックインデックスは、それぞれサンプルサイズおよび種の豊富さに対して感受性を示した。
• グレーソンインデックスは、特に低多様性コミュニティにおいて、独自の応答パターンを示した。