如何计算数据集中许多点的物种积累？

Question

我有一个包含 120 个调查点的数据集，每个调查点一年调查 4 次（总共 480 个调查）。我们在 15 分钟的调查中每隔 3 分钟计算一次物种的存在或不存在。我感兴趣的是确定每增加 3 分钟的时间间隔（又称为物种积累），就会观察到多少个物种。

我尝试使用 vegan 来做物种积累曲线，并且我已经弄清楚如何将 specaccum 函数应用于多个点。这是我的代码：

# Loading packages
library(vegan)

# setwd first
Toronto_data=read.csv(file.choose()) 

# Converting columns that won't be used in the species accumulation curve into factors
cols_to_convert <- c("SurveyDay", "TimeBlock")
Toronto_data[cols_to_convert] <- lapply(Toronto_data[cols_to_convert], as.factor) 

# Split the data frame by multiple factors: Point ID and Number of Days Survey Occurred (~120 points x 4 survey dates)
list_of_samples <- split(Toronto_data, interaction(Toronto_data$PointID, Toronto_data$SurveyDay))

# Remove empty data frames from split_data
list_of_samples <- list_of_samples[sapply(list_of_samples, nrow) > 0]

# Create function to apply specaccum function to numeric columns. Want to use "collector" rather than "exact but it will not work.  
specaccum_function <- function(data) {
  # Ensure that only numeric columns are passed
  numeric_data <- data[sapply(data, is.numeric)]
  
  # Check if numeric_data has more than one row and one column
  if (nrow(numeric_data) > 1 && ncol(numeric_data) > 1) {
    return(specaccum(numeric_data, "collector"))
  } else {
    stop("Not enough data to calculate species accumulation.")
   
  }
}

# Apply specaccum to each subset
results <- lapply(list_of_samples, function(list_of_samples) {
  specaccum_function(list_of_samples)
})

但是我相信我需要使用“收集器”方法，当我这样做时，我不断收到相同的错误“

Error in rowSums(apply(x[ind, , drop = FALSE], 2, cumsum) > 0) : 
  'x' must be an array of at least two dimensions

查看我的代码创建的列表，列表中的所有对象似乎都是 5 x76 的数据帧，超过二维，所以我无法弄清楚问题是什么。

来自 dput 的数据子集在这里：

structure(list(PointID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), SurveyDay = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L), TimeBlock = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L), SpeciesA = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), SpeciesB = c(1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L), SpeciesC = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L), SpeciesD = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), SpeciesE = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L), SpeciesF = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-20L))

任何提供的帮助将不胜感激！

Answer 1

我假设您的

dput

中的数据应该是

Toronto_data

。 当我运行它时，我只收到部分数据的错误。 也就是说，

specaccum_function(list_of_samples$`2.2`)

给了我错误。 但那是因为

list_of_samples$`2.2`

只有一行数据。 如果将

stop()

更改为

warning()

，您将看到列表中的其他元素毫无问题地返回。