R运行没有名称为"species"的插槽对于此对象类"SDMmodelCV"

Question

问在运行R SDMtune筛选模型的时候出现问题 适生性分析

错误于cbind(swd@species, swd@pa, swd@coords, swd@data): 没有名称为"species"的插槽对于此对象类 "SDMmodelCV"

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Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据你提供的信息，看起来你在使用SDMtune包进行物种分布模型（SDM）的变量选择，并且遇到了一个关于species插槽的问题。SDMtune包中的SDMmodelCV对象可能并没有预设species这个插槽，这可能是由于数据处理过程中出现了问题，或者SDMtune包对特定版本的数据结构有不同的要求。

要解决这个问题，我们需要确保SDMmodelCV对象包含了物种信息。首先，确认一下你的输入数据是否正确地包含了物种信息。如果你是从SDMtoolbox创建的模型开始，那么你需要确认原始的SDMtoolbox模型是否已经包含了物种信息。通常，物种信息是在读取环境变量和物种分布点数据时一起加载的。

这里是一个例子，展示了如何使用SDMtoolbox来准备数据并构建模型，然后将这些模型传递给SDMtune进行变量选择。请确保你的数据集符合这些步骤：

# 加载必要的库
library(SDMtune)
library(raster)
library(ggplot2)

# 假设你有一个名为"species_data.csv"的文件，其中包含物种分布点数据，列名分别为"longitude", "latitude", "species_id"
species_df <- read.csv("species_data.csv")

# 假设你有一个名为"environmental_layers.tif"的文件夹，里面包含多个环境变量的栅格数据
env_layers <- list.files("environmental_layers.tif", full.names = TRUE)

# 将环境变量加载到rasterStack中
env_stack <- stack(env_layers)

# 创建SDMtoolbox的物种分布对象
species_distributions <- sdmCreateDistributions(species_df$longitude, species_df$latitude, species_df$species_id, env_stack)

# 创建SDMtoolbox的预测区域对象
study_area <- sdmCreateStudyArea(species_distributions, type = "boundingbox")

# 使用随机森林作为模型，创建SDMtoolbox的模型对象
models <- sdmFit(species_distributions, study_area, method = "rf")

# 将SDMtoolbox的模型转换为SDMtune可以处理的对象
cv_models <- lapply(models, function(model) {
  SDMmodelCV$new(model$model, model$data, model$background, model$study_area)
})

# 现在你可以使用SDMtune进行变量选择
selected_variables_model <- varsel(cv_models[[1]], 
                                  metric="auc", 
                                  test=test, 
                                  bg4cor=bgtest, 
                                  method ="spearman", 
                                  cor_th=0.8, 
                                  permut=1)

# 尝试再次保存模型
swd2csv(selected_variables_model, file_name="selected_variables_model.csv")

请检查你的具体数据和代码，确保它们与上述示例相似。如果问题仍然存在，可能需要查看SDMtune的文档或者联系开发者，确认他们是否支持你使用的SDMtoolbox模型类型或者数据格式。如果还有其他疑问，欢迎继续提问。