SlideShare a Scribd company logo

Methodology for-assessment-biodiversity

1 of 12
Download to read offline
Methodology for Assessing Biodiversity 


                                                           Prof. S. Ajmal Khan 
                                   Centre of Advanced Study in Marine Biology 
                                                         Annamalai University 
 

T   he biodiversity has remained as one of the central themes of ecology 
    since  many  years.  However  after  the  Rio’s  Earth  Summit,  it  has 
become the main theme for not only ecologists, but the whole biological 
community,  environmentalists,  planners  and  administrators.  As  many 
countries  including  India  are  party  to  the  Convention  on  Biological 
Diversity,  each  nation  has  the  solemn  and  sincere  responsibility  to 
record  the  species  of  plants  and  animals  occurring  in  their  respective 
countries  assess  the  biodiversity  properly  and  evolve  suitable 
management  strategies  for  conserving  the  biodiversity  which  is  often 
described  as  the  Living  Heritage  of  Man.  The  metholodology  used  for 
biodiversity assessment is elaborated here.  

Why to Study Biodiversity? 
There  are  mainly  three  reasons  why  biodiversity  should  be  studied. 
First,  the  need  has  come  as  many  countries  are  signatories  to  the 
Convention  on  Biological  Diversity.  For  various  reasons  the  mangrove 
forests have been ruthlessly exploited and cleared. Coral reefs have been 
indiscriminately mined. The fishery resources have been overexploited. 
Many  other  organisms  have  been  exterminated  for  ornamental  and 
medicinal  purposes.  There  has  been  widespread  degradation  of  the 
habitats. Due to industrial development and large scale use of pesticides 
and  insecticides  in  agriculture,  the  pollution  load  has  increased  in  the 
estuaries,  mangroves  backwaters  and  seas.  Measures  of  diversity  are 
frequently  seen  as  indicators  of  the  wellbeing  of  ecological  systems. 
Secondly,  despite  changing  fashions  and  preoccupations,  diversity  has 
remained the central theme of ecology. The well documented patterns of 
spatial  and  temporal  variation  in  diversity  which  intrigued  the  early 
investigators  of  the  natural  world  continue  to  stimulate  the  minds  of 
ecologists  today.  Thirdly,  considerable  debate  surrounds  the 
measurement  of  diversity.  It  is  mainly  due  to  the  fact  that  ecologists 
have  devised  a  huge  range  of  indices  and  models  for  measuring 
diversity.  So  for  the  various  environments,  habitats  and  situations  the 
species abundance models and diversity indices should be used and the 
suitability evaluated. 

Biodiversity Indices   
Given  the  large  number  of  indices,  it  is  often  difficult  to  decide  which 
the best method of measuring diversity is. One good way to get a feel for 
diversity  measures  is  to  test  their  performance  with  one’s  own  data.  A 
rather  more  scientific  method  of  selecting  a  diversity  index  is  on  the 
basis of whether it fulfils certain functions criteria‐ability to discriminate 
between sites, dependence on sample size, what component of diversity 
is  being  measured,  and  whether  the  index  is  widely  used  and 
understood. The various diversity measures are given below.  

Species Richness Indices 
Simpson’s Index 
Simpson gave the probability of any two individuals drawn at random 
from  an  infinitely  large  community  belonging  to  different  species.  The 
Simpson index is therefore expressed as 1‐D or 1/D. Simpson’s index is 
heavily weighed towards the most abundant species in the sample while 
being less sensitive to species richness. It has been shown that once the 
number  of  species  exceeds  10  the  underlying  species  abundance 
distribution is important in determining whether the index has a high or 
low  value.  The  D  value  which  is  standing  for  the  dominance  index  is 
used  in  pollution  monitoring  studies.  As  D  increases,  diversity 
decreases.  That  way  it  is  effectively  used  in  Environmental  Impact 
Assessment to identify perturbation. 

Margalef Index 
It is having a very good discriminating ability. However it is sensitive to 
sample size. It is a measure of the number of species present for a given 
number of individuals. 
         However it is weighed towards species richness. The advantage 
of this index over the  
       Simpson index is that the values can come more than 1 unlike in 
the other index where the values will be varying from 0 to 1. This way 
comparing the species richness between different samples collected from 
various habitats is easy. 
Berger‐Parker Index 
This simple intrinsic index expresses the proportional importance of the 
most abundant species. As with the Simpson index, the reciprocal form 
of the Berger‐Parker index is usually adopted so that an increase in the 
value of the index accompanies an increase in diversity and a reduction 
in dominance.   

Rarefaction Index 
Even though it is used for standardizing the sample size, it is also used 
an index (Hsieh and Li, 1998). This index relates sample size (number of 
organisms)  with  numbers  of  species.  This  is  very  much  helpful  in 
comparing  the  diversity  of  organisms  living  in  healthy  and  degraded 
environments.  

Species Diversity Indices 
Shannon‐Wiener Index 
Shannon  and  Wiener  independently  derived  the  function  which  has 
become known as Shannon index of diversity. This indeed assumes that 
individuals  are  randomly  sampled  from  an  independently  large 
population. The index also assumes that all the species are represented 
in the sample. Log2    is often used for calculating this diversity index but 
any log base may be used. It is of course essential to be consistent in the 
choice  of  log  base  when  comparing  diversity  between  samples  or 
estimating evenness. The value of Shannon diversity is usually found to 
fall  between  1.5  and  3.5  and  only  rarely  it  surpasses  4.5.  It  has  been 
reported that under log normal distribution, 105 species will be needed to 
produce  a  value  of  Shannon  diversity  more  than  5.  Expected  Shannon 
diversity  is  also  used  (Exp  H’)  as  an  alternative  to  H’.  Exp  H’  is 
equivalent  to  the  number  of  equally  common  species  required  to 
produce  the  value  of  H’  given  by  the  sample.  The  observed  diversity 
(H’) is always compared with maximum Shannon diversity (Hmax) which 
could  possibly  occur  in  a  situation  where  all  species  were  equally 
abundant. 
        Shannon  diversity  is  the  very  widely  used  index  for  comparing 
diversity between various habitats (Clarke and Warwick, 2001). 

Brillouin Index 
The Brillouin index is used instead of the Shannon index when diversity 
of  non‐random  samples  or  collections  is  being  estimated.  For  instance, 
fishes collected using the light produce biased samples since not all the 
fishes  are  attracted  by  the  light.  The  Brillouin  index  is  used  here  to 
calculate  the  diversity  of  fishes  collected  by  gears  which  use  light  for 
fishing.  

Log series Index 
This  popular  method  is  very  widely  used  because  of  its  good 
discriminant  ability  and  the  fact  that,  it  is  not  unduly  influenced  by 
sample size. It is reported to be a satisfactory measure of diversity, even 
when  the  underlying  species  abundances  do  not  follow  a  log  series 
distribution and it is less affected by the abundances of the commonest 
species. 

Log Normal Diversity 
It  is  reported  to  be  independent  of  the  sample  size  and  that  way  very 
efficient  for  comparing  the  biodiversity  of  one  habitat  from  another. 
However  it  can  not  be  accurately  estimated  when  the  sample  size  is 
small.  Therefore  it can be used when  the  sample size is  large. It is  also 
used as a measure of evenness. 

McIntosh’s Measure of Diversity 
Mcintosh  proposed  that  a  community could  be  envisaged as a point in 
an  S  dimensional  hyper  volume  and  that  the  Euclidian  distance  of  the 
assemblage from the origin could be used as a measure of diversity. 

Jackknife Index 
It is a technique which allows the estimate of virtually any statistic to be 
improved.  The  beauty  of  this  method  is  that  it  makes  no  assumption 
about  the  underlying  distribution.  Instead  a  series  of  Jack‐knife 
estimates  and  pseudo  values  are  produced.  The  pseudo  values  are 
normally  distributed  and  their  mean  forms  the  best  estimate  of  the 
statistic. Confidence limits can also be attached to the estimate. 

Q Statistic 
An  interesting  approach  to  the  measurements  of  diversity  which  takes 
into account the distribution of species abundances but does not actually 
entail fitting a model is the Q statistic. This index is the measure of the 
inter‐quartile  slope  of  the  cumulative  species  abundance  curve  and 
provides  an  indication  of  the  diversity  of  the  community  with    no 
weighting either towards very abundant or very rare species.  

Species Evenness Indices 
Evenness index is also an important component of the diversity indices. 
This  expresses  how  evenly  the  individuals  are  distributed  among  the 
different  species.  Pielou’s  evenness  index  is  commonly  used.  Heip 
evenness index is also there but comparatively less used.  

Hill Numbers  
Hill  (1973b)  proposed  a  unification  of  several  diversity  measures  in  a 
single  statistic.  While  N1  is  the  equivalent  of  Shannon  diversity,  N2  the 
reciprocal of Simpson’s ¥ë and N¡Ä is the evenness index. The advantage 
is  that  instead  of  calculating  various  indices  for  diversity,  richness  and 
evenness,  it  can  be  used  to  calculate  all  these  measures.  That  is  its 
advantage. 

Caswell Neutral Model /‘V’ Statistics  
This  is  helpful  in  comparing  the  observed  diversity  with  the  diversity 
provided by the neutral model (Caswell, 1976). This model constructs an 
ecologically  neutral  community  with  the  same  number  of  species  and 
individuals  as  the  observed  community  assuming  certain  community 
assembly        rules      (random        birth/deaths       and        random 
immigration/emigrations  and  no  interactions  between  species).  The 
deviation statistics ‘V’ is then determined which compares the observed 
diversity (H’) with that predicted from the neutral model [E(H)]. While 
the ‘V’ value of zero indicates neutrality, positive values indicate greater 
diversity  than  predicted  and  negative  values  lower  diversity.  Values  > 
+2 or <‐2 indicate significant departure from neutrality. This is helpful in 
comparing the coral associated organisms inhabiting healthy corals and 
degraded or mined corals.  

Newly Introduced Indices  
Taking  into  consideration  the  demerits  of  the  routinely  used 
conventional  indices,  new  indices  have  been  recently  introduced. 
Conventional  indices  are  heavily  dependent  on  sample  size/  effort. 
Indices with similar effort only can be compared. But with respect to the 
conventional  indices,  the  effort  is  not  mentioned.    Also  the  old  indices 
do  not  reflect  the  phylogenetic  diversity.  There  is  also  no  statistical 
framework for testing the departure from expectation and the response 
of  species  richness  to  environmental  degradation  is  not  monotonic. 
Lastly  there  is  no  way  of  distinguishing  natural  variation  to 
anthropogenic  disturbance.  The  newly  introduced  diversity  measures 
(Warwick and Clarke, 1995) do not have these demerits. 

Taxonomic Diversity Index 
It  is  defined  as  the  average  taxonomic  distance  between  any  two 
individuals (conditional that they must belong to two different species) 
chosen  at  random  along  the  taxonomic  tree  drawn  following  the 
Linnaean  classification.  When  the  sample  has  many  species,  the  values 
are on the higher side reflecting the taxonomic breadth. 

Taxonomic Distinctness Index 
It  is  defined  as  the  average  path  length  between  any  two  individuals 
(conditional  that  these  must  belong  to  two  different  species)  chosen  at 
random  along  the  taxonomic  tree  drawn  using  the  Linnaean 
classification. Here also the higher values reflect the higher diversity of 
samples.  Another  advantage  of  this  index  is  that  making  use  of  the 
average  taxonomic  distinctness  and  variation  in  taxonomic  distinctness 
index,  biodiversity  between  healthy,  moderately  degraded  and  heavily 
degraded  habitats  could  be  compared  using  the  95%  histogram,  95% 
funnel  and  ellipse  plot.  Another  feature  of  this  index  is  that  in  the 
absence of quantitative data, the above could be accomplished based on 
qualitative data.   

Phylogenetic Diversity Index 
The  total  phylogenetic  diversity  index  denotes  the  taxonomic  breadth/ 
total  taxonomic  path  length  and  the  average  phylogenetic  index  is 
obtained  by  dividing  the  total  phylogenetic  diversity  index  by  the 
number  of  species.  In  healthy  environment  due  to  rich  faunal 
assemblages,  (taxonomic  breadth)  the  total  phylogenetic  diversity  and 
average phylogenetic diversity are always more. 
        The  following  hypothetical  data  of  mangroves  explain  the 
efficiency of the newly used diversity indices which capture the higher 
level diversity also efficiently (genera and families). In island 1 there are 
12 species of mangroves, belonging to 12 genera and 12 families. But in 
island  2,  the  same  number  of  species  are  there  but  belonging  only  to  5 
genera and 4 families (Tables 1‐4). 
Ad

Recommended

Ecological indices report 2222222
Ecological indices report 2222222Ecological indices report 2222222
Ecological indices report 2222222Hotaru Imai
 
biodiversity indices
 biodiversity indices biodiversity indices
biodiversity indicesArun Konduri
 
The measurement of biodiversity
 The measurement of biodiversity The measurement of biodiversity
The measurement of biodiversityMuhammed sadiq
 
Adaptive Radiations
Adaptive RadiationsAdaptive Radiations
Adaptive Radiationsuog
 
Measuring biodiversity
Measuring biodiversityMeasuring biodiversity
Measuring biodiversityvjcummins
 

More Related Content

What's hot

Community ecology
Community ecology Community ecology
Community ecology Smawi GH
 
Lesson 7 Environmental carrying capacity
Lesson 7   Environmental carrying capacityLesson 7   Environmental carrying capacity
Lesson 7 Environmental carrying capacityDr. P.B.Dharmasena
 
Protected Areas of Pakistan.
Protected Areas of Pakistan. Protected Areas of Pakistan.
Protected Areas of Pakistan. Mishkat Noor
 
Hot spots of biodiversity
Hot spots of biodiversityHot spots of biodiversity
Hot spots of biodiversitymutturaj13
 
Branches of zoogeographic .
Branches of zoogeographic .Branches of zoogeographic .
Branches of zoogeographic .Shahida Aziz
 
A BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENT
A BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENTA BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENT
A BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENTPintu Kabiraj
 
Conservation biology
Conservation biologyConservation biology
Conservation biologyQamar iqbal
 
Importance of biodiversity
Importance of biodiversityImportance of biodiversity
Importance of biodiversityDaman Singh
 
Wildlife management techniques and methods of wildlife conservation
Wildlife management   techniques and methods of wildlife conservationWildlife management   techniques and methods of wildlife conservation
Wildlife management techniques and methods of wildlife conservationAnish Gawande
 
BIODIVERSITY & ITS TYPES
BIODIVERSITY & ITS TYPESBIODIVERSITY & ITS TYPES
BIODIVERSITY & ITS TYPESAKHIL MADANKAR
 
Lotka volterra model
Lotka   volterra modelLotka   volterra model
Lotka volterra modelSandeep Kumar
 
Biodiversity and its conservation
Biodiversity and its conservationBiodiversity and its conservation
Biodiversity and its conservationRaman Temre
 
National and international agencies involved in wildlife conservation and ma...
National and international  agencies involved in wildlife conservation and ma...National and international  agencies involved in wildlife conservation and ma...
National and international agencies involved in wildlife conservation and ma...Noor Zada
 
Type of biodiversity
Type of biodiversityType of biodiversity
Type of biodiversityShekhar Tidke
 

What's hot (20)

Biodiversity hotspot
Biodiversity hotspot     Biodiversity hotspot
Biodiversity hotspot
 
Community ecology
Community ecology Community ecology
Community ecology
 
Conservation, management and restoration of wetlands
Conservation, management and restoration of wetlandsConservation, management and restoration of wetlands
Conservation, management and restoration of wetlands
 
Lesson 7 Environmental carrying capacity
Lesson 7   Environmental carrying capacityLesson 7   Environmental carrying capacity
Lesson 7 Environmental carrying capacity
 
Protected Areas of Pakistan.
Protected Areas of Pakistan. Protected Areas of Pakistan.
Protected Areas of Pakistan.
 
Hot spots of biodiversity
Hot spots of biodiversityHot spots of biodiversity
Hot spots of biodiversity
 
Branches of zoogeographic .
Branches of zoogeographic .Branches of zoogeographic .
Branches of zoogeographic .
 
A BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENT
A BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENTA BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENT
A BRIEF OVERVIEW ON WILDLIFE MANAGEMENT
 
Conservation biology
Conservation biologyConservation biology
Conservation biology
 
Succsion in plants
Succsion in plantsSuccsion in plants
Succsion in plants
 
Simpson index
Simpson indexSimpson index
Simpson index
 
Importance of biodiversity
Importance of biodiversityImportance of biodiversity
Importance of biodiversity
 
Protected areas
Protected areasProtected areas
Protected areas
 
Measuring Biodiversity
Measuring BiodiversityMeasuring Biodiversity
Measuring Biodiversity
 
Wildlife management techniques and methods of wildlife conservation
Wildlife management   techniques and methods of wildlife conservationWildlife management   techniques and methods of wildlife conservation
Wildlife management techniques and methods of wildlife conservation
 
BIODIVERSITY & ITS TYPES
BIODIVERSITY & ITS TYPESBIODIVERSITY & ITS TYPES
BIODIVERSITY & ITS TYPES
 
Lotka volterra model
Lotka   volterra modelLotka   volterra model
Lotka volterra model
 
Biodiversity and its conservation
Biodiversity and its conservationBiodiversity and its conservation
Biodiversity and its conservation
 
National and international agencies involved in wildlife conservation and ma...
National and international  agencies involved in wildlife conservation and ma...National and international  agencies involved in wildlife conservation and ma...
National and international agencies involved in wildlife conservation and ma...
 
Type of biodiversity
Type of biodiversityType of biodiversity
Type of biodiversity
 

Similar to Methodology for-assessment-biodiversity

The genetic component of biodiversity in forest ecosystems
The genetic component of biodiversity in forest ecosystemsThe genetic component of biodiversity in forest ecosystems
The genetic component of biodiversity in forest ecosystemsAristotelis C. Papageorgiou
 
Ecoinformatics application in wildlife conservation and management
Ecoinformatics application in wildlife conservation and managementEcoinformatics application in wildlife conservation and management
Ecoinformatics application in wildlife conservation and managementTessaRaju
 
Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...
Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...
Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...Jessica Deakin
 
Biodiversidad: Indicadores
Biodiversidad: IndicadoresBiodiversidad: Indicadores
Biodiversidad: Indicadoreszntno1
 
Lab Report Biodiversity
Lab Report BiodiversityLab Report Biodiversity
Lab Report BiodiversityDotha Keller
 
jwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdf
jwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdfjwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdf
jwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdfHassan Yousaf
 
The Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity ConservationThe Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity ConservationJennifer Simmons
 
Biodiversity quantification ppt @ rp sir.
Biodiversity quantification ppt @ rp sir.Biodiversity quantification ppt @ rp sir.
Biodiversity quantification ppt @ rp sir.EAMANISIVASURYATEJA
 
biodiversity indices ppt.pptx
biodiversity indices ppt.pptxbiodiversity indices ppt.pptx
biodiversity indices ppt.pptxPragatiInwati
 
Biodiversity And Its Effects On Biodiversity
Biodiversity And Its Effects On BiodiversityBiodiversity And Its Effects On Biodiversity
Biodiversity And Its Effects On BiodiversityBrenda Thomas
 
The Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity ConservationThe Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity ConservationBuy Custom Paper UK
 
Lecture note on Biodiversity conservation
Lecture note on Biodiversity conservationLecture note on Biodiversity conservation
Lecture note on Biodiversity conservationTalemos Seta
 
Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...
Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...
Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...Hilton Ritch
 

Similar to Methodology for-assessment-biodiversity (20)

What is biodiversity
What is biodiversityWhat is biodiversity
What is biodiversity
 
The genetic component of biodiversity in forest ecosystems
The genetic component of biodiversity in forest ecosystemsThe genetic component of biodiversity in forest ecosystems
The genetic component of biodiversity in forest ecosystems
 
Ecoinformatics application in wildlife conservation and management
Ecoinformatics application in wildlife conservation and managementEcoinformatics application in wildlife conservation and management
Ecoinformatics application in wildlife conservation and management
 
Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...
Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...
Relationship Between Sampling Area, Sampling Size Vs...
 
Bijoy Nandan S - UEI Day 2 - Kochi Jan18
Bijoy Nandan S - UEI Day 2 - Kochi Jan18Bijoy Nandan S - UEI Day 2 - Kochi Jan18
Bijoy Nandan S - UEI Day 2 - Kochi Jan18
 
Biodiversidad: Indicadores
Biodiversidad: IndicadoresBiodiversidad: Indicadores
Biodiversidad: Indicadores
 
Lab Report Biodiversity
Lab Report BiodiversityLab Report Biodiversity
Lab Report Biodiversity
 
jwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdf
jwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdfjwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdf
jwl330_princ_of_biodiv_conserv_muchai_notes_sep_2019_ok_final.pdf
 
Lab Report Biodiversity
Lab Report BiodiversityLab Report Biodiversity
Lab Report Biodiversity
 
The Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity ConservationThe Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity Conservation
 
Biodiversity quantification ppt @ rp sir.
Biodiversity quantification ppt @ rp sir.Biodiversity quantification ppt @ rp sir.
Biodiversity quantification ppt @ rp sir.
 
biodiversity indices ppt.pptx
biodiversity indices ppt.pptxbiodiversity indices ppt.pptx
biodiversity indices ppt.pptx
 
Coastal Prairies
Coastal PrairiesCoastal Prairies
Coastal Prairies
 
UNIT 1.pptx
UNIT  1.pptxUNIT  1.pptx
UNIT 1.pptx
 
Population Ecology
Population EcologyPopulation Ecology
Population Ecology
 
What does ecology have to do with me
What does ecology have to do with meWhat does ecology have to do with me
What does ecology have to do with me
 
Biodiversity And Its Effects On Biodiversity
Biodiversity And Its Effects On BiodiversityBiodiversity And Its Effects On Biodiversity
Biodiversity And Its Effects On Biodiversity
 
The Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity ConservationThe Issue Of Biodiversity Conservation
The Issue Of Biodiversity Conservation
 
Lecture note on Biodiversity conservation
Lecture note on Biodiversity conservationLecture note on Biodiversity conservation
Lecture note on Biodiversity conservation
 
Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...
Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...
Cape biology uni 2 -_ecosystems_population_ecology_and_practical_methods_of_e...
 

More from Bruno Mmassy

Family rhabdoviridae
Family rhabdoviridaeFamily rhabdoviridae
Family rhabdoviridaeBruno Mmassy
 
Processing the crime scene
Processing the crime sceneProcessing the crime scene
Processing the crime sceneBruno Mmassy
 
Molecular forensics 2
Molecular forensics 2Molecular forensics 2
Molecular forensics 2Bruno Mmassy
 
Medical aspects of human identification
Medical aspects of human identificationMedical aspects of human identification
Medical aspects of human identificationBruno Mmassy
 
Forensic chemistry introduction
Forensic chemistry introductionForensic chemistry introduction
Forensic chemistry introductionBruno Mmassy
 
Sero and phage typing bls 206
Sero and phage typing bls 206Sero and phage typing bls 206
Sero and phage typing bls 206Bruno Mmassy
 
Selected gram positives bls 206
Selected gram positives bls 206Selected gram positives bls 206
Selected gram positives bls 206Bruno Mmassy
 
Rickettsia & chlamydia bls 206
Rickettsia & chlamydia bls 206Rickettsia & chlamydia bls 206
Rickettsia & chlamydia bls 206Bruno Mmassy
 
Pathogenic anaerobe gram positive bls 206
Pathogenic anaerobe gram positive bls 206Pathogenic anaerobe gram positive bls 206
Pathogenic anaerobe gram positive bls 206Bruno Mmassy
 
Lecture 2 diagnostic molecular microbiology bls
Lecture 2 diagnostic molecular microbiology blsLecture 2 diagnostic molecular microbiology bls
Lecture 2 diagnostic molecular microbiology blsBruno Mmassy
 
Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206
Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206
Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206Bruno Mmassy
 
Antimicrobial agents and mechanisms of action 2
Antimicrobial agents and mechanisms of action 2Antimicrobial agents and mechanisms of action 2
Antimicrobial agents and mechanisms of action 2Bruno Mmassy
 
Antibiotics lecture may 2010
Antibiotics lecture may 2010Antibiotics lecture may 2010
Antibiotics lecture may 2010Bruno Mmassy
 
Streptococci and enterococci bls 206
Streptococci and enterococci bls 206Streptococci and enterococci bls 206
Streptococci and enterococci bls 206Bruno Mmassy
 
Bls 107 general microbiology
Bls 107 general microbiologyBls 107 general microbiology
Bls 107 general microbiologyBruno Mmassy
 

More from Bruno Mmassy (20)

Family rhabdoviridae
Family rhabdoviridaeFamily rhabdoviridae
Family rhabdoviridae
 
Antiviral 1
Antiviral 1Antiviral 1
Antiviral 1
 
Processing the crime scene
Processing the crime sceneProcessing the crime scene
Processing the crime scene
 
Molecular forensics 2
Molecular forensics 2Molecular forensics 2
Molecular forensics 2
 
Medical aspects of human identification
Medical aspects of human identificationMedical aspects of human identification
Medical aspects of human identification
 
Forensic
ForensicForensic
Forensic
 
Forensic chemistry introduction
Forensic chemistry introductionForensic chemistry introduction
Forensic chemistry introduction
 
Dna forensic
Dna forensicDna forensic
Dna forensic
 
Sero and phage typing bls 206
Sero and phage typing bls 206Sero and phage typing bls 206
Sero and phage typing bls 206
 
Selected gram positives bls 206
Selected gram positives bls 206Selected gram positives bls 206
Selected gram positives bls 206
 
Rickettsia & chlamydia bls 206
Rickettsia & chlamydia bls 206Rickettsia & chlamydia bls 206
Rickettsia & chlamydia bls 206
 
Pathogenic anaerobe gram positive bls 206
Pathogenic anaerobe gram positive bls 206Pathogenic anaerobe gram positive bls 206
Pathogenic anaerobe gram positive bls 206
 
Lecture 2 diagnostic molecular microbiology bls
Lecture 2 diagnostic molecular microbiology blsLecture 2 diagnostic molecular microbiology bls
Lecture 2 diagnostic molecular microbiology bls
 
Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206
Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206
Antimicrobial susceptibility test and assay bls 206
 
Antimicrobial agents and mechanisms of action 2
Antimicrobial agents and mechanisms of action 2Antimicrobial agents and mechanisms of action 2
Antimicrobial agents and mechanisms of action 2
 
Antibiotics lecture may 2010
Antibiotics lecture may 2010Antibiotics lecture may 2010
Antibiotics lecture may 2010
 
Streptococci and enterococci bls 206
Streptococci and enterococci bls 206Streptococci and enterococci bls 206
Streptococci and enterococci bls 206
 
Bls 107 general microbiology
Bls 107 general microbiologyBls 107 general microbiology
Bls 107 general microbiology
 
Bacteriophage 1
Bacteriophage 1Bacteriophage 1
Bacteriophage 1
 
Bacterial toxins
Bacterial toxinsBacterial toxins
Bacterial toxins
 

Recently uploaded

Power of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdf
Power of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdfPower of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdf
Power of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdfkatalinjordans1
 
Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...
Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...
Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...Product School
 
Dynamical systems simulation in Python for science and engineering
Dynamical systems simulation in Python for science and engineeringDynamical systems simulation in Python for science and engineering
Dynamical systems simulation in Python for science and engineeringMassimo Talia
 
How AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptx
How AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptxHow AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptx
How AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptxInfosec
 
"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google
"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google
"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, GoogleISPMAIndia
 
Bringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptx
Bringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptxBringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptx
Bringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptxMaarten Balliauw
 
"How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions...
"How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions..."How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions...
"How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions...Fwdays
 
Introduction to Multimodal LLMs with LLaVA
Introduction to Multimodal LLMs with LLaVAIntroduction to Multimodal LLMs with LLaVA
Introduction to Multimodal LLMs with LLaVARobert McDermott
 
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?MENGSAYLOEM1
 
AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...
AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...
AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...ISPMAIndia
 
How we think about an advisor tech stack
How we think about an advisor tech stackHow we think about an advisor tech stack
How we think about an advisor tech stackSummit
 
Battle of React State Managers in frontend applications
Battle of React State Managers in frontend applicationsBattle of React State Managers in frontend applications
Battle of React State Managers in frontend applicationsEvangelia Mitsopoulou
 
Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...
Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...
Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...Adrian Sanabria
 
Bit N Build Poland
Bit N Build PolandBit N Build Poland
Bit N Build PolandGDSC PJATK
 
Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24
Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24
Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24Umar Saif
 
AI Act & Standardization: UNINFO involvement
AI Act & Standardization: UNINFO involvementAI Act & Standardization: UNINFO involvement
AI Act & Standardization: UNINFO involvementMimmo Squillace
 
Automate Your Master Data Processes for Shared Service Center Excellence
Automate Your Master Data Processes for Shared Service Center ExcellenceAutomate Your Master Data Processes for Shared Service Center Excellence
Automate Your Master Data Processes for Shared Service Center ExcellencePrecisely
 
"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin
"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin
"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro KozhevinFwdays
 
Curtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdf
Curtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdfCurtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdf
Curtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdfDomotica daVinci
 

Recently uploaded (20)

Power of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdf
Power of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdfPower of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdf
Power of 2024 - WITforce Odyssey.pptx.pdf
 
In sharing we trust. Taking advantage of a diverse consortium to build a tran...
In sharing we trust. Taking advantage of a diverse consortium to build a tran...In sharing we trust. Taking advantage of a diverse consortium to build a tran...
In sharing we trust. Taking advantage of a diverse consortium to build a tran...
 
Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...
Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...
Synergy in Leadership and Product Excellence: A Blueprint for Growth by CPO, ...
 
Dynamical systems simulation in Python for science and engineering
Dynamical systems simulation in Python for science and engineeringDynamical systems simulation in Python for science and engineering
Dynamical systems simulation in Python for science and engineering
 
How AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptx
How AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptxHow AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptx
How AI and ChatGPT are changing cybersecurity forever.pptx
 
"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google
"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google
"The Transformative Power of AI and Open Challenges" by Dr. Manish Gupta, Google
 
Bringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptx
Bringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptxBringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptx
Bringing nullability into existing code - dammit is not the answer.pptx
 
"How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions...
"How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions..."How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions...
"How we created an SRE team in Temabit as a part of FOZZY Group in conditions...
 
Introduction to Multimodal LLMs with LLaVA
Introduction to Multimodal LLMs with LLaVAIntroduction to Multimodal LLMs with LLaVA
Introduction to Multimodal LLMs with LLaVA
 
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning?
 
AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...
AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...
AI MODELS USAGE IN FINTECH PRODUCTS: PM APPROACH & BEST PRACTICES by Kasthuri...
 
How we think about an advisor tech stack
How we think about an advisor tech stackHow we think about an advisor tech stack
How we think about an advisor tech stack
 
Battle of React State Managers in frontend applications
Battle of React State Managers in frontend applicationsBattle of React State Managers in frontend applications
Battle of React State Managers in frontend applications
 
Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...
Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...
Early Tech Adoption: Foolish or Pragmatic? - 17th ISACA South Florida WOW Con...
 
Bit N Build Poland
Bit N Build PolandBit N Build Poland
Bit N Build Poland
 
Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24
Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24
Progress Report: Ministry of IT under Dr. Umar Saif Aug 23-Feb'24
 
AI Act & Standardization: UNINFO involvement
AI Act & Standardization: UNINFO involvementAI Act & Standardization: UNINFO involvement
AI Act & Standardization: UNINFO involvement
 
Automate Your Master Data Processes for Shared Service Center Excellence
Automate Your Master Data Processes for Shared Service Center ExcellenceAutomate Your Master Data Processes for Shared Service Center Excellence
Automate Your Master Data Processes for Shared Service Center Excellence
 
"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin
"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin
"DevOps Practisting Platform on EKS with Karpenter autoscaling", Dmytro Kozhevin
 
Curtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdf
Curtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdfCurtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdf
Curtain Module Manual Zigbee Neo CS01-1C.pdf
 

Methodology for-assessment-biodiversity

  • 1. Methodology for Assessing Biodiversity  Prof. S. Ajmal Khan  Centre of Advanced Study in Marine Biology   Annamalai University    T  he biodiversity has remained as one of the central themes of ecology  since  many  years.  However  after  the  Rio’s  Earth  Summit,  it  has  become the main theme for not only ecologists, but the whole biological  community,  environmentalists,  planners  and  administrators.  As  many  countries  including  India  are  party  to  the  Convention  on  Biological  Diversity,  each  nation  has  the  solemn  and  sincere  responsibility  to  record  the  species  of  plants  and  animals  occurring  in  their  respective  countries  assess  the  biodiversity  properly  and  evolve  suitable  management  strategies  for  conserving  the  biodiversity  which  is  often  described  as  the  Living  Heritage  of  Man.  The  metholodology  used  for  biodiversity assessment is elaborated here.   Why to Study Biodiversity?  There  are  mainly  three  reasons  why  biodiversity  should  be  studied.  First,  the  need  has  come  as  many  countries  are  signatories  to  the  Convention  on  Biological  Diversity.  For  various  reasons  the  mangrove  forests have been ruthlessly exploited and cleared. Coral reefs have been  indiscriminately mined. The fishery resources have been overexploited.  Many  other  organisms  have  been  exterminated  for  ornamental  and  medicinal  purposes.  There  has  been  widespread  degradation  of  the  habitats. Due to industrial development and large scale use of pesticides  and  insecticides  in  agriculture,  the  pollution  load  has  increased  in  the  estuaries,  mangroves  backwaters  and  seas.  Measures  of  diversity  are  frequently  seen  as  indicators  of  the  wellbeing  of  ecological  systems.  Secondly,  despite  changing  fashions  and  preoccupations,  diversity  has  remained the central theme of ecology. The well documented patterns of  spatial  and  temporal  variation  in  diversity  which  intrigued  the  early  investigators  of  the  natural  world  continue  to  stimulate  the  minds  of  ecologists  today.  Thirdly,  considerable  debate  surrounds  the  measurement  of  diversity.  It  is  mainly  due  to  the  fact  that  ecologists  have  devised  a  huge  range  of  indices  and  models  for  measuring  diversity.  So  for  the  various  environments,  habitats  and  situations  the 
  • 2. species abundance models and diversity indices should be used and the  suitability evaluated.  Biodiversity Indices    Given  the  large  number  of  indices,  it  is  often  difficult  to  decide  which  the best method of measuring diversity is. One good way to get a feel for  diversity  measures  is  to  test  their  performance  with  one’s  own  data.  A  rather  more  scientific  method  of  selecting  a  diversity  index  is  on  the  basis of whether it fulfils certain functions criteria‐ability to discriminate  between sites, dependence on sample size, what component of diversity  is  being  measured,  and  whether  the  index  is  widely  used  and  understood. The various diversity measures are given below.   Species Richness Indices  Simpson’s Index  Simpson gave the probability of any two individuals drawn at random  from  an  infinitely  large  community  belonging  to  different  species.  The  Simpson index is therefore expressed as 1‐D or 1/D. Simpson’s index is  heavily weighed towards the most abundant species in the sample while  being less sensitive to species richness. It has been shown that once the  number  of  species  exceeds  10  the  underlying  species  abundance  distribution is important in determining whether the index has a high or  low  value.  The  D  value  which  is  standing  for  the  dominance  index  is  used  in  pollution  monitoring  studies.  As  D  increases,  diversity  decreases.  That  way  it  is  effectively  used  in  Environmental  Impact  Assessment to identify perturbation.  Margalef Index  It is having a very good discriminating ability. However it is sensitive to  sample size. It is a measure of the number of species present for a given  number of individuals.  However it is weighed towards species richness. The advantage  of this index over the   Simpson index is that the values can come more than 1 unlike in  the other index where the values will be varying from 0 to 1. This way  comparing the species richness between different samples collected from  various habitats is easy. 
  • 3. Berger‐Parker Index  This simple intrinsic index expresses the proportional importance of the  most abundant species. As with the Simpson index, the reciprocal form  of the Berger‐Parker index is usually adopted so that an increase in the  value of the index accompanies an increase in diversity and a reduction  in dominance.    Rarefaction Index  Even though it is used for standardizing the sample size, it is also used  an index (Hsieh and Li, 1998). This index relates sample size (number of  organisms)  with  numbers  of  species.  This  is  very  much  helpful  in  comparing  the  diversity  of  organisms  living  in  healthy  and  degraded  environments.   Species Diversity Indices  Shannon‐Wiener Index  Shannon  and  Wiener  independently  derived  the  function  which  has  become known as Shannon index of diversity. This indeed assumes that  individuals  are  randomly  sampled  from  an  independently  large  population. The index also assumes that all the species are represented  in the sample. Log2    is often used for calculating this diversity index but  any log base may be used. It is of course essential to be consistent in the  choice  of  log  base  when  comparing  diversity  between  samples  or  estimating evenness. The value of Shannon diversity is usually found to  fall  between  1.5  and  3.5  and  only  rarely  it  surpasses  4.5.  It  has  been  reported that under log normal distribution, 105 species will be needed to  produce  a  value  of  Shannon  diversity  more  than  5.  Expected  Shannon  diversity  is  also  used  (Exp  H’)  as  an  alternative  to  H’.  Exp  H’  is  equivalent  to  the  number  of  equally  common  species  required  to  produce  the  value  of  H’  given  by  the  sample.  The  observed  diversity  (H’) is always compared with maximum Shannon diversity (Hmax) which  could  possibly  occur  in  a  situation  where  all  species  were  equally  abundant.  Shannon  diversity  is  the  very  widely  used  index  for  comparing  diversity between various habitats (Clarke and Warwick, 2001).  Brillouin Index  The Brillouin index is used instead of the Shannon index when diversity  of  non‐random  samples  or  collections  is  being  estimated.  For  instance, 
  • 4. fishes collected using the light produce biased samples since not all the  fishes  are  attracted  by  the  light.  The  Brillouin  index  is  used  here  to  calculate  the  diversity  of  fishes  collected  by  gears  which  use  light  for  fishing.   Log series Index  This  popular  method  is  very  widely  used  because  of  its  good  discriminant  ability  and  the  fact  that,  it  is  not  unduly  influenced  by  sample size. It is reported to be a satisfactory measure of diversity, even  when  the  underlying  species  abundances  do  not  follow  a  log  series  distribution and it is less affected by the abundances of the commonest  species.  Log Normal Diversity  It  is  reported  to  be  independent  of  the  sample  size  and  that  way  very  efficient  for  comparing  the  biodiversity  of  one  habitat  from  another.  However  it  can  not  be  accurately  estimated  when  the  sample  size  is  small.  Therefore  it can be used when  the  sample size is  large. It is  also  used as a measure of evenness.  McIntosh’s Measure of Diversity  Mcintosh  proposed  that  a  community could  be  envisaged as a point in  an  S  dimensional  hyper  volume  and  that  the  Euclidian  distance  of  the  assemblage from the origin could be used as a measure of diversity.  Jackknife Index  It is a technique which allows the estimate of virtually any statistic to be  improved.  The  beauty  of  this  method  is  that  it  makes  no  assumption  about  the  underlying  distribution.  Instead  a  series  of  Jack‐knife  estimates  and  pseudo  values  are  produced.  The  pseudo  values  are  normally  distributed  and  their  mean  forms  the  best  estimate  of  the  statistic. Confidence limits can also be attached to the estimate.  Q Statistic  An  interesting  approach  to  the  measurements  of  diversity  which  takes  into account the distribution of species abundances but does not actually  entail fitting a model is the Q statistic. This index is the measure of the  inter‐quartile  slope  of  the  cumulative  species  abundance  curve  and 
  • 5. provides  an  indication  of  the  diversity  of  the  community  with    no  weighting either towards very abundant or very rare species.   Species Evenness Indices  Evenness index is also an important component of the diversity indices.  This  expresses  how  evenly  the  individuals  are  distributed  among  the  different  species.  Pielou’s  evenness  index  is  commonly  used.  Heip  evenness index is also there but comparatively less used.   Hill Numbers   Hill  (1973b)  proposed  a  unification  of  several  diversity  measures  in  a  single  statistic.  While  N1  is  the  equivalent  of  Shannon  diversity,  N2  the  reciprocal of Simpson’s ¥ë and N¡Ä is the evenness index. The advantage  is  that  instead  of  calculating  various  indices  for  diversity,  richness  and  evenness,  it  can  be  used  to  calculate  all  these  measures.  That  is  its  advantage.  Caswell Neutral Model /‘V’ Statistics   This  is  helpful  in  comparing  the  observed  diversity  with  the  diversity  provided by the neutral model (Caswell, 1976). This model constructs an  ecologically  neutral  community  with  the  same  number  of  species  and  individuals  as  the  observed  community  assuming  certain  community  assembly  rules  (random  birth/deaths  and  random  immigration/emigrations  and  no  interactions  between  species).  The  deviation statistics ‘V’ is then determined which compares the observed  diversity (H’) with that predicted from the neutral model [E(H)]. While  the ‘V’ value of zero indicates neutrality, positive values indicate greater  diversity  than  predicted  and  negative  values  lower  diversity.  Values  >  +2 or <‐2 indicate significant departure from neutrality. This is helpful in  comparing the coral associated organisms inhabiting healthy corals and  degraded or mined corals.   Newly Introduced Indices   Taking  into  consideration  the  demerits  of  the  routinely  used  conventional  indices,  new  indices  have  been  recently  introduced.  Conventional  indices  are  heavily  dependent  on  sample  size/  effort.  Indices with similar effort only can be compared. But with respect to the  conventional  indices,  the  effort  is  not  mentioned.    Also  the  old  indices  do  not  reflect  the  phylogenetic  diversity.  There  is  also  no  statistical 
  • 6. framework for testing the departure from expectation and the response  of  species  richness  to  environmental  degradation  is  not  monotonic.  Lastly  there  is  no  way  of  distinguishing  natural  variation  to  anthropogenic  disturbance.  The  newly  introduced  diversity  measures  (Warwick and Clarke, 1995) do not have these demerits.  Taxonomic Diversity Index  It  is  defined  as  the  average  taxonomic  distance  between  any  two  individuals (conditional that they must belong to two different species)  chosen  at  random  along  the  taxonomic  tree  drawn  following  the  Linnaean  classification.  When  the  sample  has  many  species,  the  values  are on the higher side reflecting the taxonomic breadth.  Taxonomic Distinctness Index  It  is  defined  as  the  average  path  length  between  any  two  individuals  (conditional  that  these  must  belong  to  two  different  species)  chosen  at  random  along  the  taxonomic  tree  drawn  using  the  Linnaean  classification. Here also the higher values reflect the higher diversity of  samples.  Another  advantage  of  this  index  is  that  making  use  of  the  average  taxonomic  distinctness  and  variation  in  taxonomic  distinctness  index,  biodiversity  between  healthy,  moderately  degraded  and  heavily  degraded  habitats  could  be  compared  using  the  95%  histogram,  95%  funnel  and  ellipse  plot.  Another  feature  of  this  index  is  that  in  the  absence of quantitative data, the above could be accomplished based on  qualitative data.    Phylogenetic Diversity Index  The  total  phylogenetic  diversity  index  denotes  the  taxonomic  breadth/  total  taxonomic  path  length  and  the  average  phylogenetic  index  is  obtained  by  dividing  the  total  phylogenetic  diversity  index  by  the  number  of  species.  In  healthy  environment  due  to  rich  faunal  assemblages,  (taxonomic  breadth)  the  total  phylogenetic  diversity  and  average phylogenetic diversity are always more.  The  following  hypothetical  data  of  mangroves  explain  the  efficiency of the newly used diversity indices which capture the higher  level diversity also efficiently (genera and families). In island 1 there are  12 species of mangroves, belonging to 12 genera and 12 families. But in  island  2,  the  same  number  of  species  are  there  but  belonging  only  to  5  genera and 4 families (Tables 1‐4). 
  • 7. Table 1. Species composition of mangroves present in island 1    Name of the Species  No. of the  trees  Acanthus ilicifolius  30  Nypa fruticans   30  Avicennia officinalis  30  Lumnitzera racemosa  30  Excoecaria agallocha  30  Pemphis acidula  30  Xylocarpus granatum  30  Aegiceras corniculatum  30  Bruguiera cylindrica  30  Scyphiphora hydrophyllacea  30  Sonneratia alba  30  Heritiera fomes   30  12          360    Table 2. Aggregation of mangrove species in island 1    Species   Genus   Family  Acanthus ilicifolius  Acanthus   Acanthaceae  Nypa fruticans   Nypa   Arecaceae  Avicennia officinalis  Avicennia   Avicenniaceae  Lumnitzera racemosa  Lumnitzera   Combretaceae  Excoecaria agallocha  Excoecaria   Euphorbiaceae  Pemphis acidula  Pemphis   Lythraceae  Xylocarpus granatum  Xylocarpus   Meliaceae  Aegiceras corniculatum  Aegiceras   Myrsinaceae  Bruguiera cylindrica  Bruguiera   Rhizophoraceae  Scyphiphora hydrophyllacea  Scyphiphora   Rubiaceae  Sonneratia alba  Sonneratia   Sonneratiaceae  Heritiera fomes  Heritiera   Sterculiaceae    No. of species 12  No. of genera 12   No. of families 12  
  • 8.   Table 3. Species composition of mangroves present in island  2.  Name of the species   No. of trees  Acanthus ilicifolius  30  Avicennia officinalis  30  A. alba  30  A. marina  30  Xylocarpus granatum  30  X. mekongensis  30  Bruguiera cylindrica  30  B. gymnorrhiza  30  B. parviflora  30  B. sexangula  30  Ceriops decandra  30  C. tagal   30  12              360    Table 4. Aggregation of species in island  2     Species  Genus  Family  Acanthus ilicifolius  Acanthus   Acanthaceae  Avicennia officinalis  Avicennia   Avicenniaceae  A. alba  Avicennia   Avicenniaceae  A. marina  Avicennia   Avicenniaceae  Xylocarpus granatum  Xylocarpus   Meliaceae  X. mekongensis  Xylocarpus   Meliaceae  Bruguiera cylindrica  Bruguiera   Rhizophoraceae  B. gymnorrhiza  Bruguiera   Rhizophoraceae  B. parviflora  Bruguiera   Rhizophoraceae  B. sexangula  Bruguiera   Rhizophoraceae  Ceriops decandra  Ceriops   Rhizophoraceae  C. tagal   Ceriops   Rhizophoraceae        No. of species 12  No. of genera 5  No. of families 4   
  • 9. While  the  conventional  indices  fail  to  distinguish  the  two  reefs,  the newly introduced indices efficiently make out the differences (Table  5).    Table 5. Biodiversity indices of mangroves in islands 1 and 2    Stations   S  N  d  J’  H’   1‐ Delta  Delta*  Delta+  Lambda+  Phi+  Sphi+  Lambda  Island 1  12  360  1.868  1  3.585  0.919  91.922  100  100  0  100  1200  Island 2  12  360  1.868  1  3.585  0.919  77.998  84.843  84.843  645.852  58.333  700    Abundance/Biomass Comparison (ABC) Plots  The advantage of  distribution plots  such as k‐dominance curves is that  the  distribution  of  species  abundances  among  individuals  and  the  distribution  of  species  biomasses  among  individuals  can  be  compared  on  the  same  terms.  Since  the two have different units of  measurement,  this  is  not  possible  with  diversity  indices.  This  is  the  basis  of  the  Abundance/Biomass  Comparision  (ABC)  method  of  determining  levels  of disturbance (pollution‐induced or otherwise) on benthic communities.  Under  stable  conditions  of  infrequent  disturbance  the  competitive  dominants  in  benthic  communities  are  k  –selected  or  conservative  species,  with  the  attributes  of  large  body  size  and  long  life‐span:  these  are rarely dominant numerically but are dominant in terms of biomass.  Also  present  in  these  communities  are  smaller  r‐selected  or  opportunistic  species  with  a  short  life‐span,  which  are  usually  numerically  dominant  but  do  not  represent  a  large  proportion  of  the  community  biomass.  When  pollution  perturbs  a  community,  conservative  species  are  less  favoured  and  opportunistic  species  often  become  the  biomass  dominants  as  well  as  the  numerical  dominants.  Thus  under  pollution  stress,  the  distribution  of numbers  of individuals  among  species  behaves  differently  from  the  distribution  of  biomass  among  species.  The  ABC  method,  involves  the  plotting  of  separate  k‐ dominance curves for species abundances and species biomasses on the  same graph and making a comparison of the forms of these curves. The  species  are  ranked  in  order  of  importance  in  terms  of  abundance  or  biomass on the x‐axis (logarithmic scale) with percentage dominance on  the y‐axis (cumulative scale). In undisturbed communities the biomass is  dominated by one or few large species, each represented by rather few  individuals,  whilst  the  numerical  dominants  are  small  species  with  a 
  • 10. strong  stochastic  element  in  the  determination  of  their  abundance.  The  distribution of number of individuals among species is more even than  the distribution of biomass, the latter showing strong dominance. Thus,  the k‐dominance curve of biomass lies above the curve of abundance for  its  entire  length.  Under  moderate  pollution,  the  large  competitive  dominants  are  eliminated  and  the  inequality  in  size  between  the  numerical  and  biomass  dominants  is  reduced  so  that  the  biomass  and  abundance  curves  are  closely  coincident  and  may  cross  each  other  one  or more times. As pollution becomes more severe, benthic communities  become increasingly dominated by one or a few very small species and  the  abundance  curve  lies  above  biomass  curve  throughout  its  length.  These  three  conditions  (unpolluted,  moderately  polluted  and  grossly  polluted) can be easily recognized in a community without reference to  the  control  samples.  That  is  the  advantage  of  this  ABC plot (Clark and  Warwick, 2001)   Dominance Plot  Dominance plot is also called as the ranked species abundance plot. This  can  be  computed  for  abundance,  biomass,  %cover  or  other  biotic  measure  representing  quantity  of  each  taxon  (Clarke  and  Warwick,  2001). For each sample, or pooled set of samples, species are  ranked in  decreasing  order  of  abundance.  Relative  abundance  is  then  defined  as  their abundance expressed as a percentage of the total abundance in the  sample, and this is plotted across the species, against the increasing rank  as  the  x  axis,  the  latter  on  a  log  scale.  On  the  y  axis  either  the  relative  abundance  itself  or  the  cumulative  relative  abundance  is  plotted,  the  former therefore always decreasing and the latter always increasing. The  cumulative  plot  is  often  referred  to  as  a  k‐dominance  plot.  The  cumulative  curve  is  used  for  comparing  the  biodiversity.  When  k‐ dominance curve is used for comparing the biodiversity between many  habitats,  it  is  called  as  multiple  k‐dominance  curves.  Here  the  sample  representing  the  lower  line  has  the  higher  diversity.  In  the  relative  dominance  curve,  the  curves  representing  samples  from  polluted  sites  will be J‐shaped, showing high dominance of abundant species, whereas  the  curves  for  less  polluted  habitats  will  be  flatter.  In  the  cumulative  dominance plot, the curves for the unpolluted sites will be sigma shaped  and  the  curves  for  the  polluted  habitats  will  be  elevated  (rises  very  quickly).  
  • 11. Geometric Class Plots  These are essentially frequency polygons, plotted for each sample, of the  number  of  species  that  fall  in  to  a  set  of  geometric  (x2)  abundance  classes. That is, it plots the number of species represented in the sample  by  a  single  individual  (class  1),  2  or  3  individuals  (class  2),  4‐7  individuals (class 3), 8‐15 individuals (class 4) etc. It has been suggested  that impact on assemblages tends to change the form of this distribution,  lengthening  the  right  tail  (some  species  become  very  abundant  and  many rare species disappear) and giving a jagged curve.  Species Area Plot  It  is  a  curvilinear  curve,  plotting  the  cumulative  number  of  different  species  observed  as  each  new  sample  is  added  (Clarke  and  Warwick,  2001). The curve which rises further and further with addition of sample  is  more  diverse  than  the  one  which  has  attained  the  plateau  .It  is  also  used for deciding the number of samples to be collected in a particular  habitat to get all the species.  Conclusion  The  variety  of  diversity  measures,  species  abundance  models  and  graphical tools available help ably in assessing the biodiversity of all the  habitats.  The  advancement  in  computer  technology  has  made  biodiversity  studies  more  easy  and  interesting.    However  this  development  should  be  made  good  use  of  in  protecting  the  very  rich  biodiversity our country is blessed with.   References   Caswell,  H.  (1976).  Community  structure:  a  natural  model  analysis.  Ecol.  Monogr., 46: 327‐354.  Clarke,  K.R.  and  Warwick,  R.M.  (2001).  Changes  in  marine  communities:  an  approach  to  statistical  analysis  and  interpretation,  2nd  edition,  PRIMER‐E:  Plymouth.  Dawson‐Shepherd, A., Warwick, R.M., Clark, K.R. and Brown, B.E. (1992). An  analysis  of  fish  community  response  to  coral  mining  in  the  Maldives.  Environ. Biol. Fish., 33 : 367‐380.  Hsieh,  H.L.  and  Li,  L.A.  (1998).  Rarefaction  diversity:  a  case  study  of  polychaetes  communities  using  an  amended  FORTRAN  program.  Zoological Studies, 37(1): 13‐21.  Hill,  M.O.  (1973).  Diversity  and  evenness:  a  unifying  notation  and  its  consequences. Ecology, 54 : 427‐432. 
  • 12. Mackie,  A.S.Y.,    Oliver,  P.G.  and    Kingston,  P.F.  (1990).  The  macro  benthic  infauna  of  Hoi  Ha  Wan  and  Tolo  channel,  Hong  Kong.  In:  Morton,  B.  (Ed.).  The  Marine  Biology  of  the  South  China  Sea.  Hong  Kong  University  Press, Hong Kong, 657‐674.  Warwick, R.M. and  Clarke, K.R. (1993). Increased variability as a symptom of  stress in marine communities. J. exp. Mar. Biol. Ecol., 172 : 215‐226.  Warwick, R.M.  and   Clarke, K.R.  (1995).  New  ‘biodiversity’ measures reveal a  decrease in taxonomic distinctness with increasing stress. Mar. Ecol. Prog.  Ser., 129 : 301‐305.