按站点统计鸟类物种丰富度：统计含有效检测数据的列数

需求说明 #

现有一个记录110个站点两次独立调查鸟类检测次数的数据框，包含56个以Total.开头的物种列，需按站点统计至少有一次检测记录的物种数量（即物种丰富度），例如站点BRY2的丰富度为2。以下提供基础R实现和vegan包实现两种方案：

方法一：基础R原生实现 #

无需额外依赖包，通过分组聚合+逻辑判断完成统计：

1. 筛选出所有以Total.开头的物种列
2. 按Site分组，判断每个物种在该站点是否存在非零检测记录
3. 对每个站点的判断结果求和，得到物种丰富度

# 假设数据框名为bird_data，先加载数据（示例）
# bird_data <- read.csv("your_bird_data.csv")

# 提取所有物种列名
species_cols <- grep("^Total\\.", names(bird_data), value = TRUE)

# 按站点分组，判断每个物种是否有过检测（any(x>0)表示该站点至少有一次非零记录）
site_check <- aggregate(
  . ~ Site,
  data = bird_data[, c("Site", species_cols)],
  FUN = function(x) as.integer(any(x > 0))
)

# 计算每个站点的物种丰富度
site_check$Richness <- rowSums(site_check[, species_cols])

# 提取最终结果：站点+丰富度
final_result <- site_check[, c("Site", "Richness")]

方法二：使用vegan包实现 #

vegan包的specnumber()函数专为物种丰富度统计设计，结合聚合操作更高效：

1. 按Site聚合，计算每个物种在该站点的总检测次数（总和>0即代表有过检测）
2. 用specnumber()统计每行（站点）的非零物种数量

library(vegan)

# 提取物种列（同基础方法）
species_cols <- grep("^Total\\.", names(bird_data), value = TRUE)

# 按站点聚合，计算每个物种的总检测次数
site_total <- aggregate(
  . ~ Site,
  data = bird_data[, c("Site", species_cols)],
  FUN = sum
)

# 将物种数据转为矩阵，适配vegan函数
species_matrix <- as.matrix(site_total[, species_cols])

# 计算物种丰富度
site_total$Richness <- specnumber(species_matrix)

# 提取最终结果
final_result <- site_total[, c("Site", "Richness")]

结果验证 #

以示例中的BRY2站点为例，聚合后Total.ACFL总次数为1、Total.AMGO总次数为5，其余物种总次数为0，因此丰富度为2，符合预期。

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