贴近度是描述两个模糊集合相似或者贴近程度的一个重要数量指标，它最早是由我国学者汪培庄教授提出，并给出了格贴近度的计算公式，接着许多学者给出了不同的贴近度公式，模糊贴近度可以很好的描述两个用模糊集合表示的事物相似性的问题，因此它在模式识别、图象处理、模糊控制、模糊决策中都有广泛的应用。 由于Type-2型模糊集合比Type-1型模糊集合更能反映事物的模糊性，目前Type-2型模糊集合已在模糊控制、生态系统、函数逼近等方面得到了广泛的应用，并取得了更好的效果。因此研究Type-2型模糊集合的贴近度对于继续研究Type-2型模糊集合有着重要的意义。 本文利用Type-2型模糊集合的运算法则，在Type-1型模糊贴近度的基础上，拓展研究了Type-2型格贴近度，提出了Type-2型的海明贴近度，弥补了格贴近度的不足。考虑到Type-2型模糊集合的运算的复杂性，设计时选用了区间Type-2型模糊集合运算，并着重研究了区间型的格贴近度和海明贴近度，给出了简单的推导公式，使得区间Type-2型的贴近度运算变得简单，最后将Type-2型贴近度运用到生态上，计算两种物种生态位的贴近度，同时计算了实际生态位和理想生态位的重叠，并对计算结果的意义做了说明，为生态位的继续研究提供了参考。