अल्फा विविधता
पारिस्थितिकी में, अल्फा विविधता (α-विविधता) स्थानीय स्तर पर साइटों या आवासों में औसत प्रजाति विविधता है। शब्द बीटा विविधता (β-विविधता) और गामा विविधता (γ-विविधता) शब्दों के साथ आर एच व्हिटेकर द्वारा पेश किया गया था। व्हिटेकर का विचार था कि एक परिदृश्य (गामा विविधता) में कुल प्रजातियों की विविधता दो अलग-अलग चीजों से निर्धारित होती है, अधिक स्थानीय पैमाने पर साइटों या आवासों में औसत प्रजाति विविधता (अल्फा विविधता) और उन आवासों (बीटा विविधता) के बीच भेदभाव है।
रुचि के क्षेत्र या परिदृश्य और इसके भीतर के स्थल या आवास दोनों अलग-अलग स्थितियों में बहुत भिन्न आकार के हो सकते हैं, और इस बात पर कोई सहमति नहीं बन पाई है कि अल्फा विविधता को मापने के लिए कौन से स्थानिक पैमाने उपयुक्त हैं। इसलिए यह प्रस्तावित किया गया है कि अल्फा विविधता की परिभाषा को एक विशिष्ट स्थानिक पैमाने से बंधे रहने की आवश्यकता नहीं है: अल्फा विविधता को मौजूदा डेटासेट के लिए मापा जा सकता है जिसमें किसी भी पैमाने पर सब यूनिट होते हैं। सबयूनिट, उदाहरण के लिए, नमूनाकरण इकाइयाँ हो सकती हैं जो पहले से ही इन्वेंट्री को पूरा करते समय क्षेत्र में उपयोग की जाती थीं, या ग्रिड सेल जो केवल विश्लेषण के उद्देश्य से सीमांकित की जाती हैं। यदि परिणाम वास्तविक अवलोकनों से परे हैं, तो यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि उप-इकाइयों में प्रजातियों की विविधता आम तौर पर बड़े क्षेत्रों में प्रजातियों की विविधता को कम करके आंकती है।
पारिस्थितिकीविदों ने अल्फा विविधता की कई अलग-अलग परिभाषाओं का उपयोग किया है। व्हिटेकर ने स्वयं इस शब्द का प्रयोग एकल उपइकाई में प्रजातियों की विविधता के लिए और उप-इकाइयों के संग्रह में माध्य प्रजाति विविधता के लिए किया है। यह तर्क दिया गया है कि सभी प्रासंगिक उप-इकाइयों में एक माध्य के रूप में अल्फा विविधता को परिभाषित करना बेहतर है, क्योंकि यह व्हिटेकर के इस विचार से बेहतर सहमत है कि कुल प्रजातियों की विविधता में अल्फा और बीटा घटक होते हैं।
अल्फा विविधता की परिभाषाएँ इस बात में भी भिन्न हो सकती हैं कि वे प्रजाति विविधता को क्या मानते हैं। अक्सर शोधकर्ता एक या अधिक विविधता सूचकांकों द्वारा दिए गए मूल्यों का उपयोग करते हैं, जैसे कि प्रजाति समृद्धि (जो कि केवल प्रजातियों की एक गिनती है), शैनन इंडेक्स या सिम्पसन इंडेक्स (जो प्रजातियों के आनुपातिक बहुतायत को भी ध्यान में रखते हैं)। हालांकि, यह तर्क दिया गया है कि प्रजातियों की विविधता के सार्वभौमिक उपाय के रूप में प्रजातियों की प्रभावी संख्या का उपयोग करना बेहतर होगा। यह उपाय दुर्लभ और प्रचुर प्रजातियों को अलग-अलग तरीकों से भारित करने की अनुमति देता है, जैसे कि विविधता सूचकांक सामूहिक रूप से करते हैं, लेकिन इसका अर्थ सहज रूप से समझना आसान है। प्रजातियों की प्रभावी संख्या समान रूप से प्रचुर प्रजातियों की संख्या है जो समान आनुपातिक प्रजातियों की बहुतायत प्राप्त करने के लिए आवश्यक है जैसा कि ब्याज के डेटासेट में देखा गया है (जहां सभी प्रजातियां समान रूप से प्रचुर मात्रा में नहीं हो सकती हैं)। मान लीजिए कि प्रजातियों की विविधता प्रजातियों की प्रभावी संख्या के बराबर है, और अल्फा विविधता प्रति उप इकाई औसत प्रजाति विविधता के साथ है। फिर अल्फा विविधता की गणना दो अलग-अलग तरीकों से की जा सकती है जो एक ही परिणाम देते हैं। पहला दृष्टिकोण सबयूनिट प्रजातियों के आनुपातिक बहुतायत के भारित सामान्यीकृत माध्य की गणना करना है, और फिर इस माध्य का व्युत्क्रम लेना है। दूसरा तरीका यह है कि प्रत्येक उप-इकाई के लिए अलग-अलग प्रजातियों की विविधता की गणना की जाए, और फिर इनका भारित सामान्यीकृत माध्य लिया जाए
यदि पहले दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है, तो समीकरण है:
समीकरण में, "N" सबयूनिट्स की कुल संख्या है और "S" डेटासेट में प्रजातियों (प्रजातियों की समृद्धि) की कुल संख्या है। "j"th सबयूनिट में "i"th स्पीशीज की आनुपातिक बहुतायत है formula_2. इन आनुपातिक बहुतायत को डेटा के अनुपात से भारित किया जाता है जो प्रत्येक सबयूनिट डेटासेट में योगदान देता है,formula_3, जहां formula_4 डेटासेट में व्यक्तियों की कुल संख्या है, और formula_5 सबयूनिट j में व्यक्तियों की कुल संख्या है। इसलिए भाजक सबयूनिट्स के भीतर माध्य आनुपातिक प्रजातियों की बहुतायत के बराबर होता है(अर्थformula_2)घातांक के साथ भारित सामान्यीकृत माध्य के साथ गणना के रूप में "q" - 1.है
यदि दूसरे दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है, तो समीकरण है:
यह भी एक भारित सामान्यीकृत माध्य के बराबर होता है लेकिन घातांक 1 - "q" के साथ। यहाँ माध्य "D" मानों से लिया गया है, जिनमें से प्रत्येक प्रभावी प्रजाति घनत्व (प्रजाति विविधता) का प्रतिनिधित्व करता है प्रति सबयूनिट) एक सबयूनिट "जे" में। "j"वें सबयूनिट का नाममात्र वजन formula_8 है, जो डेटा के अनुपात के बराबर है जो सबयूनिट डेटासेट में योगदान देता है।
"क्यू" के बड़े मान "क्यू" के छोटे मूल्यों की तुलना में छोटी अल्फा विविधता की ओर ले जाते हैं, क्योंकि "क्यू" बढ़ने से उन प्रजातियों को दिए गए प्रभावी वजन में वृद्धि होती है जिनमें उच्चतम आनुपातिक बहुतायत होती है और उन उप इकाइयों को सबसे कम प्रजातीय विविधता होती है.