在森林群落分析中，重要值（Importance Value, IV） 用来综合描述某个物种在群落中的“地位”。常见的做法是将三个相对指标进行合成：
- 相对密度（Relative density）
- 相对频度（Relative frequency）
- 相对优势度（Relative dominance，常用胸高断面积表征）
本笔记使用示例数据 data/群落重要值_示例数据.xlsx（每行一株树木记录），并调用已写好的函数 function/calc_tree_importance_value.R 计算每个物种的 IV。
数据结构（示例）
示例数据包含 3 列：
小样方：样方/小样方编号（用于计算频度）sp.china：物种名称（中文）dbh2011：胸径 DBH（默认按 cm 处理；若你的 DBH 单位不同，可在函数参数中指定）
计算思路与公式
设群落中共有 \(S\) 个物种，第 \(i\) 个物种：
- 个体数：\(n_i\)
- 出现的样方数（频度计数）：\(f_i\)
- 总断面积（优势度）：\(BA_i\)
1）密度与相对密度
\[
RD_i = \\frac{n_i}{\\sum_{k=1}^{S} n_k} \\times 100
\]
2）频度与相对频度
频度这里按“物种在多少个样方中出现”来计数：
\[
RF_i = \\frac{f_i}{\\sum_{k=1}^{S} f_k} \\times 100
\]
3）优势度与相对优势度（断面积）
单株树的胸高断面积（以 \(dbh\) 的米制单位计算）：
\[
BA = \\pi \\left(\\frac{dbh}{2}\\right)^2
\]
物种优势度为其所有个体断面积之和 \(BA_i\)，相对优势度：
\[
RDo_i = \\frac{BA_i}{\\sum_{k=1}^{S} BA_k} \\times 100
\]
4）重要值（IV）
这里采用三个相对指标的算术平均：
\[
IV_i = \\frac{RD_i + RF_i + RDo_i}{3}
\]
R 复现：读取数据并计算 IV
library(readxl)
source("function/calc_tree_importance_value.R")
df <- read_excel("data/群落重要值_示例数据.xlsx")
# 返回 4 列：相对密度、相对频度、相对优势度、重要值（物种名在行名）
iv <- calc_tree_importance_value(df, dbh_unit = "cm")
knitr::kable(head(iv, 10), digits = 2)
| 木荷 |
13.02 |
11.88 |
66.25 |
30.38 |
| 山矾 |
18.93 |
11.88 |
0.88 |
10.56 |
| 栲树 |
8.28 |
10.89 |
6.29 |
8.49 |
| 窄基红褐柃 |
12.43 |
9.90 |
0.48 |
7.60 |
| 苦槠 |
3.55 |
4.95 |
10.55 |
6.35 |
| 石栎 |
1.78 |
2.97 |
10.69 |
5.15 |
| 连蕊茶 |
7.69 |
5.94 |
0.36 |
4.66 |
| 米槠 |
5.92 |
5.94 |
0.45 |
4.10 |
| 老鼠矢 |
4.73 |
5.94 |
0.48 |
3.72 |
| 格药柃 |
5.92 |
4.95 |
0.23 |
3.70 |
结果解读建议
- 相对密度 高：该物种个体数量多。
- 相对频度 高：该物种在样方中分布更广、更常见。
- 相对优势度 高：该物种更“粗壮/占空间”（断面积大）。
- 重要值 作为综合指标，可用于排序、优势种判定或与其他群落比较。
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