E09_biodiversity.qmd

# Bonus Exercise: Biodiversity

Bearbeite die folgenden Fragen mit der Datei `muenster_trees.csv`.

Für die Aufgaben nutze das `vegan` Paket. R Pakete kommen oft mit sogenannten Vignetten - Anleitungen und Erklärungen zu Funktionen.
Nutze die Vignette [diversity-vegan](https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/vignettes/diversity-vegan.pdf) um die folgenden Aufgaben zu meistern. Weitere Erklärungen und Grafiken auf [https://www.rpubs.com/roalle/mres_2019](https://www.rpubs.com/roalle/mres_2019).


Hinweis: Für die meisten Funktionen in `vegan` wird eine sogenannte community matrix benötigt. Jede Reihe ist ein Bezirk, jede Spalte eine Art. In den Zellen dann entsprechend die Abundanzen. Siehe `data(BCI)` für eine Formatvorlage.


```{r, eval = FALSE}
trees = read.csv("data/muenster_trees.csv")

library(vegan)
library(tidyverse)

# Kontingenztabelle
cont = table(trees$district, trees$species)
cont_df = as.data.frame.array(cont)
```



* Welcher Bezirk hat die diverseste Baumflora? Berechne dazu für alle Bezirke die Alpha Diversität in Form von:
    * Species Richness 
    * Shannon Index.
    * Pielou’s Evenness.


```{r}


```



* Berechne die Beta Diversität der Bäume Münsters. (Sørensen index of dissimilarity)

```{r}


```



* Berechne die Gamma Diversität der Bäume Münsters.

```{r}


```



* In welchen Bezirken Münsters stehen endemische Baumarten? (`vegan` nicht nötig)

Was ist ein Endemit/ eine endemische Art?
Endemiten sind Arten, die lediglich in einem eng umgrenzten Gebiet oder in einer bestimmten Region vorkommen. [Quelle](https://www.stmuv.bayern.de/service/faq/anzeige_x.php?id=399)


```{r}


```