β多様性とは？初心者向けにやさしく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

β多様性とは？初心者向けの基本ガイド

β多様性は生物の「場所ごとの違い」を数値で表す考え方です。森と川辺、山と平地、あるいは国と地域で生物の顔ぶれがどう変わるのかを比べるときに使います。生物多様性には主に三つのレベルがあり、α多様性はひとつの場所の多様性、β多様性は場所と場所の違い、γ多様性は地域全体の多様性を指します。

β多様性のポイントは「同じ場所の違いではなく、場所と場所の違い」を捉えることです。例えば同じ公園の木の種類が毎年同じかどうか、ではなく公園Aと公園Bで木の種類がどれだけ異なるかを測るのです。β多様性が高いとある地域の生物構成が互いに顕著に異なり、低いと似たような顔ぶれが続くことを意味します。

β多様性を測る代表的な方法

β多様性を数えるためにはいくつかの指標があります。これらは「どのくらい違うか」を表す数字です。

<th>指標

対象	説明
Sørensen	種の存在	二つのコミュニティで共有される種の割合をもとにβ多様性を計算します
Bray-Curtis	個体数・量的情報	個体数の多さを考慮して違いを評価します
UniFrac	系統情報	系統樹の距離を使い生物の進化的な違いも考慮します

これらの指標は使い分けが大切です。種だけを見れば良い場合と、個体数の多さまで考慮したい場合、系統的なつながりを重視したい場合で選ぶ指標が変わります。データが少ない場合はシンプルな Sørensen から始め、データが豊富なら Bray-Curtis や UniFrac などを組み合わせると良いでしょう。

身近な例でイメージを掴む

学校の自然観察などで β多様性を考えると、同じ頭の森と隣の丘の違いが見えます。たとえばA地区の草原にはトウモロコシ畑の周辺でしか見られない草のグループがあり、B地区の草原には別のグループがいる場合、β多様性は高くなります。地域を守るには「複数の場所に異なる生き物がいる状態」を保つことが大切だとわかります。

まとめ

β多様性は場所と場所の違いを測る指標であり、生態系の守り方を考えるうえで欠かせない考え方です。α多様性や γ多様性と一緒に見て初めて、地域の生物がどのように分布しているのか、どの場所を優先して保全すべきかが見えてきます。複数の指標を使うと結論がぶれにくくなり、理解もしやすくなります。

β多様性の同意語

ベータ多様性: 異なる場所間の種構成の違いの度合いを表す指標。サイト間の種の置換や組成差を総合的に捉える概念です。
β多様性指数: β多様性を数値として表現した指標。Whittakerのβや分解法（turnoverとnestednessの分解）など、複数の計算方法がある。
サイト間種組成差: 場所ごとの種の組成がどれだけ異なるかを示す考え方。β多様性の中心的な意味合いを具体化します。
種の置換度: 地域間で種が別の場所へ置換される程度を表す表現。β多様性の“置換（turnover）”成分と関連します。
空間的多様性: 空間的な単位間での種構成の違いを指す広い概念。β多様性の英語的ニュアンスを含みます。
景観β多様性: 景観スケールでのβ多様性。複数の生息地を含む景観間の種構成差を評価します。
ランドスケープβ多様性: ランドスケープ（景観）レベルでのβ多様性。地域の生態系のつながりや分断を考慮します。
種間組成差異: サイト間で観察される種の組成の差を表す表現。β多様性の具体的な説明として使われます。

β多様性の対義語・反対語

同質性: サイト間で生物相の構成がほぼ同じで、種の違いが少ない状態。β多様性が低いことを示します。
均質性: 生物相の分布や種構成が均一で、場所ごとの差が小さい状態を表します。
生物相の均質性: 複数の場所で同じような種が見られ、地域を超えて構成の似通いが高い状態を示します。
低β多様性: β多様性の値が低く、サイト間の種構成の差が小さい状態を意味します。
サイト間差が小さい: 複数地点の種構成が似ており、サイト間の違いがほとんどない状態を指します。
地域間差の欠如: 地域ごとに見られる生物相の違いが欠如しており、同質性が高い状態を意味します。
生態系の均一化: 人為的・自然的要因により生態系の種組成が均質化し、サイト間の差が減少している状態を表します。
種組成の類似性が高い: 異なる場所での種構成が類似しており、β多様性が低いと結びつく状態を指します。

β多様性の共起語

α多様性: 1つの場所（サンプル）内の種の多様性を表す指標。種数や多様性指数など、局所的な豊かさを測ります。
γ多様性: 地域全体の種の多様性を指す。複数の場所を合わせたスケールでの生物多様性の総量を意味します。
β多様性: 場所間における種組成の違いを表す指標。サンプル間の相違度や群集間の差を測ります。
β多様性の分解: β多様性を『種の置換（turnover）』と『欠落（nestedness）』の2つの成分に分解して解釈する方法です。
種の置換: 場所間で別の種へと置換される現象。β多様性の主な要素の一つとされます。
ネステッドネス: ある場所の種が別の場所の種集合の部分集合となるような欠落パターン。地域間の nestedness が生じる際に現れます。
ジャカード指数: 2つの群集の種の共通性を測る指標。0から1の範囲で、1に近いほど類似します。
ソレンセン指数: 共通種の割合を用いた類似度指標。β多様性を評価する際に頻繁に使われます。
Bray-Curtis距離: 個体数データに基づく群集間の非類似度を測る指標。0から1の範囲で表されます。
UniFrac: 系統樹情報を用いたβ多様性の指標。Unweighted（存在だけ）と Weighted（ abundances を考慮）の2種類があります。
系統的β多様性: 系統発生の差異を反映して群集間の違いを評価するβ多様性の一形態です。
機能的β多様性: 種の機能的特性の違いを反映したβ多様性。機能組成の差異を評価します。
空間β多様性: 場所間のβ多様性を空間的視点で解釈する概念。地理的分布がβ多様性に与える影響を考えます。

β多様性の関連用語

β多様性: ある生態系・地域間での種成分の違いを測る指標。局所のα多様性と全体のγ多様性を結ぶ概念で、転換(turnover)とネストネス(nestedness)の二要因で説明されることが多い。
α多様性: 局所的な場所における種の多様性。種数（リッチネス）と均等性を合わせて表す指標で、サンプリング深度の影響を受けやすい。
γ多様性: 研究対象全体の総合的な種多様性。大きな空間スケールでの多様性を表す。
β多様性の分解: β多様性を転換（turnover）とネストネス（nestedness）に分解して解釈する手法。 Baselga の分解では β_SOR = β_SIM + β_NES の関係で表されることが多い。
β_SOR（Sørensen 不相似度）: 地域間の種の共通性を基に計算されるβ不相似度。β多様性の総合的な指標として用いられる。
β_Jaccard（Jaccard 不相似度）: 共通種と非共有種の割合から算出される不相似度指標。presence-absence データでよく使われる。
Bray-Curtis 不相似度: 個体数・豊富さを考慮する abundances ベースのβ不相似度。群集間の構造差を評価するのに適する。
UniFrac 距離: 系統樹情報を利用したβ多様性の指標。未加重は出現種の有無、加重は abundances も反映する。
系統的β多様性（Phylogenetic β diversity）: 系統樹の差異を用いて群集間の違いを測る概念。βMNTD、βNTI などの指標がある。
βMNTD / βNTI: 系統的な最近傍種の分布を用いてβ多様性を評価する指標。βNTI は標準化された差異を示す。
機能的β多様性（Functional beta diversity）: 種が持つ機能特性（例：代謝、餌利用など）に基づくβ多様性。機能距離として評価される。
β分解の用語（β_SIM / β_NES / β_SOR）: β_SIM は転換による不相似度、β_NES はネストネス由来、不相似度の総量を β_SOR が表す。分解は環境因子の影響を解明する手掛かりになる。
サンプリング補正と rarefaction: サンプルサイズの違いを補正して比較を公平にする手法。β多様性の推定前処理として重要。
距離減衰（Distance-decay of similarity）: 地理的距離が大きくなるほど群集間の類似度が低下する現象。β多様性の空間スケール依存性を説明する。
Hill numbers に基づくβ多様性: Hill 数の階級（q=0,1,2 など）を用いてβ多様性を表現する方法。感度を調整して多様性を評価できる。
メタコムニティ理論: 複数の局所群集と景観の相互作用を通じてβ多様性を理解する理論枠組み。
統計的検定と解析法（PERMANOVA / ANOSIM / PERMDISP）: β多様性の差異や群間の分散を検定・評価する統計手法。距離マトリクスを利用する。
次元削減と可視化（NMDS / PCoA / PCA）: β多様性の距離情報を低次元空間に可視化する方法。解釈の補助として使われる。
Presence-absence vs Abundance データの使い分け: 種の存在のみを扱うか、個体数まで考慮するかで指標が変化。データタイプに応じた指標選択が重要。
ネストネスとターンオーバーの生態意味: ネストネスは欠落だけで全体が形成されるパターン、ターンオーバーは種の置換を意味する。どちらが主因かを判断する手掛かりになる。
地域・スケール依存性と環境勾配: β多様性はスケールや環境勾配によって支配因子が変わる。小スケールと大スケールで解釈が異なることがある。