基于双次捕捞耗尽法计算同一表格多物种种群数量估算

针对你提供的汇总捕捞数据，这里提供两种高效的R代码实现方案，自动计算符合条件物种的种群数量估算值（仅保留同时有两次捕捞数据的物种）。

方法1：使用tidyverse工具链（推荐，代码更直观） #

首先加载tidyverse包，通过数据格式转换和分组计算实现需求：

library(tidyverse)

# 示例数据集
dataex <- data.frame(Species= c("BRK","RGN","RGN","RBT","RBT"),
                     PassCaptured = c(1,1,2,1,2),
                     NumberCaptured = c(6,18,5,10,3))

# 计算种群估算值
pop_estimates <- dataex %>%
  # 将长格式数据转为宽格式，每个物种对应两次捕捞的捕获数
  pivot_wider(names_from = PassCaptured, values_from = NumberCaptured,
              names_prefix = "Pass") %>%
  # 筛选同时存在两次捕捞数据的物种（排除仅单次捕捞的物种）
  filter(!is.na(Pass1), !is.na(Pass2)) %>%
  # 应用双次捕捞耗尽法公式计算N
  mutate(Popest = (Pass1^2)/(Pass1 - Pass2)) %>%
  # 保留目标列
  select(Species, Popest)

# 输出结果
print(pop_estimates)

代码说明： #

• pivot_wider：将原始长格式数据转换为宽格式，每个物种一行，Pass1和Pass2列分别存储两次捕捞的捕获数量；
• filter：剔除缺少第二次捕捞数据的物种（如示例中的BRK），确保仅计算有完整数据的物种；
• mutate：代入公式N = C1²/(C1-C2)计算种群估算值；
• select：仅保留物种名称和估算值两列，得到目标输出格式。

方法2：使用Base R（无需额外包） #

如果不想加载第三方包，可以用Base R的分组处理功能实现：

# 示例数据集
dataex <- data.frame(Species= c("BRK","RGN","RGN","RBT","RBT"),
                     PassCaptured = c(1,1,2,1,2),
                     NumberCaptured = c(6,18,5,10,3))

# 按物种分组计算
species_results <- by(dataex, dataex$Species, function(group_data) {
  # 检查当前物种是否有两次捕捞数据
  if (all(c(1, 2) %in% group_data$PassCaptured)) {
    C1 <- group_data$NumberCaptured[group_data$PassCaptured == 1]
    C2 <- group_data$NumberCaptured[group_data$PassCaptured == 2]
    pop_est <- (C1^2)/(C1 - C2)
    return(data.frame(Species = unique(group_data$Species), Popest = pop_est))
  }
})

# 合并有效结果并去除空值
pop_estimates_base <- do.call(rbind, Filter(Negate(is.null), species_results))

# 输出结果
print(pop_estimates_base)

代码说明： #

• by：按物种对数据分组，对每个分组执行自定义计算；
• 分组内先验证是否存在两次捕捞数据，再提取C1和C2代入公式计算；
• do.call(rbind, ...)：将分组计算的结果合并为一个数据框，Filter剔除无有效数据的分组结果。

结果说明 #

运行代码后会得到符合要求的结果：

• RGN的估算值为18²/(18-5) ≈ 24.92（你提供的示例期望输出中RGN的18应为笔误）；
• RBT的估算值为10²/(10-3) ≈ 14.29（你提供的示例期望输出中RBT的35应为笔误，正确计算结果约为14.29）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rnchriz