相似性指数是生态学研究中的重要分析工具，主要通过数学公式量化不同生物群落或样方在物种组成、群落结构等方面的相似程度。常用指标包括Sørensen相似性指数和Jaccard相似性指数，二者均通过物种存在/缺失数据构建比值模型。2007年长城北京段植被研究中，采用该方法揭示了海拔梯度对群落分布的决定性作用；2017年新疆博格达山地衣群落研究则结合环境因子分析，验证了相似性指数在量化岩面生境群落关联中的应用价值。
相似性指数通过数学建模反映两个群落或样方之间的物种组成重叠程度，其取值范围通常为0（完全不相似）到1（完全相似）。该指标建立于二元属性数据（存在/缺失）或数量数据（如物种盖度）基础上，通过比值计算消除样方面积差异带来的影响。
Sørensen相似性指数计算公式为：$$C_S = rac{2j}{a+b}$$其中j表示共有物种数，a、b分别为两个群落的物种总数。该指数对共有物种敏感，适用于强调物种共享情况的研究，如2007年长城植被研究中测得
八达岭与
司马台群落物种相似性指数达0.643。
Jaccard相似性指数计算公式扩展为：$$C_J = rac{j}{a+b-j}$$侧重衡量物种独特性，在2017年新疆博格达山地衣群落分类中，该指数被用于比较不同群丛间的物种替代模式。