R语言Maxent物种分布建模报错：行数量不匹配求助

我有两个均为15695行且无缺失值（NA）的数据框：

• dat_Winter：存储环境变量
• dolphin_coords_xy：存储十进制度数格式的经纬度

尝试使用dismo包中的maxent()函数运行物种分布模型时，始终出现以下报错：

Error in data.frame(..., check.names = FALSE) :
arguments imply differing number of rows: 1, 2, 0

该报错提示行数不匹配，但我已验证两个数据框行数一致，也检查了缺失值、数据类型，均符合函数参数要求，仍无法定位问题。因数据所有权限制无法共享完整数据，现提供前5行数据及模拟数据，恳请协助排查。

相关代码 #

# 从dolphin_coords1中提取存在点坐标
dolphin_coords_xy <- dolphin_coords1 %>% dplyr::select(1, 2)
dolphin_coords_xy <- as.data.frame(dolphin_coords_xy)
p = dolphin_coords_xy

# 构建Maxent模型
max1_Winter <- maxent(x = dat_Winter, p = dolphin_coords_xy)

# 已执行的排查步骤
# 检查行数是否一致
nrow(dat_Winter) # 结果为15695行
nrow(dolphin_coords_xy) # 结果为15695行

# 检查坐标列的NA值
sum(is.na(dolphin_coords_xy$x))  # NA数量为0
sum(is.na(dolphin_coords_xy$y))  # NA数量为0

# 检查数据框类型
class(dat_Winter) # 结果为data.frame
class(dolphin_coords_xy) # 结果为data.frame

# 函数参数要求确认
# x = 预测变量可以是Raster*对象、SpatialGridDataFrame或数据框，每列对应一个预测变量，每行对应存在点或背景记录
# p = 如果是数据框/矩阵，则表示物种存在点位置，必须包含两列，第一列为x坐标（经度），第二列为y坐标（纬度）

数据示例 #

数据框1 dat_Winter（前5行） #

SST   Chlor.a       Slope  Distance Depth
1   26.03596 0.2764387  3.12927913    0.0000     5
2   25.84813 0.3505107  0.54305966  412.0501     9
3   25.79146 0.3326796  0.96003758 4175.7593    62
4   26.03121 0.2818667  2.14737457  412.5744     5
5   26.03596 0.2764387  3.12927913    0.0000     5

数据框2 dolphin_coords_xy（前5行） #

x        y
1   33.89083 27.26778
2   33.86782 27.40854
3   33.86230 27.44623
4   33.88653 27.26957
5   33.88766 27.26848

模拟数据 #

structure(list(x = c(33.7250201948918, 33.0372212855145, 33.1162582356483, 
33.1780943416525, 33.325465941336, 33.1426498885266, 33.372344966745, 
33.7141977476422, 33.5114065359812, 33.4723861014936), y = c(28.0621412244625, 
27.6205332666635, 28.0223171819933, 27.5313555219211, 27.1894561205059, 
27.5307895665988, 28.1612804006785, 27.5815055153333, 27.3029501273297, 
27.3116279762238), Calf_Presence = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0), SSS = c(1027.47942044867, 1026.32734772185, 1027.6889518555, 
1026.61821882308, 1026.73625519967, 1026.99284255489, 1026.50956621722, 
1026.42982337421, 1026.87068500051, 1026.71667900492), SST = c(25.0228688765572, 
27.6068648373514, 23.5967889237256, 26.6370548686025, 26.2696984540073, 
24.8069121214026, 27.1928669289746, 27.3427573793279, 26.2358166318412, 
26.8545404103531), Chlor.a = c(0.234918360422555, 0.552972766326481, 
0.372645556572673, 0.158839964433605, 0.155691480776937, 0.322592780862786, 
0.16285265978558, 0.155731527084381, 0.207670826649629, 0.174525638280348
), Slope = c(4.50732010781271, 0.262136190366096, 0.164475474050542, 
0.725271958307515, 0.793811857372093, 0.0233933381961778, 2.86868026925737, 
2.04465639865241, 1.15032474698361, 0.930412189550645), Distance = c(102293.714232872, 
332276.294160756, 126047.003446403, 146918.398130579, 158796.57696904, 
27015.5468157929, 190039.211871486, 265043.121310163, 105894.776220919, 
98221.3073956403), Depth = c(27, 2, 52, 810, 1081, 76, 819, 879, 
705, 738)), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alice Hobbs