如何解决kerneloverlaphr函数报错longer object length is not a multiple of shorter object length

问题描述 #

我正在使用kerneloverlaphr函数估算10个家域（Home range）的重叠情况，但出现报错：longer object length is not a multiple of shorter object length。我已得到成对对比矩阵，想咨询该如何修复此报错，以及该报错是否会对结果产生影响。

相关代码：

kernel.lscv <- kernelUD(turtles.sp, grid = 300, h = "LSCV",
                        extent = 0.1, same4all = FALSE, kern = "bivnorm", boundary = NULL)

#to determine kernelUD 95%
turtlesHR95<-getverticeshr(kernel.lscv,percent=95, unin = c ("m"), unout = c("km2"))

#to determine Overlap's home ranges
kerneloverlaphr(kernel.lscv, method = "UDOI", percent = 95, conditional = FALSE)

报错原因与修复方法 #

• 核心原因：报错源于kernelUD生成的个体核密度（UD）网格维度不一致。因为你设置了same4all = FALSE，每个个体的平滑参数h由LSCV方法单独计算，可能导致不同个体的UD网格范围、分辨率不匹配，而kerneloverlaphr要求所有个体的UD网格必须完全对齐。
• 修复方案：
  1. 统一平滑参数：重新运行kernelUD时设置same4all = TRUE，强制所有个体使用相同的h值，这样生成的UD网格维度会完全一致：

     kernel.lscv <- kernelUD(turtles.sp, grid = 300, h = "LSCV",
                             extent = 0.1, same4all = TRUE, kern = "bivnorm", boundary = NULL)
     

  2. 手动指定统一网格：若要保留个体特异性h，可先计算所有个体的坐标边界，生成统一的网格后再传入kernelUD：

     # 获取所有个体的坐标范围
     coords <- coordinates(turtles.sp)
     x_minmax <- range(coords[,1])
     y_minmax <- range(coords[,2])
     # 生成300x300的统一网格
     unified_grid <- expand.grid(
       x = seq(x_minmax[1], x_minmax[2], length.out = 300),
       y = seq(y_minmax[1], y_minmax[2], length.out = 300)
     )
     # 重新计算kernelUD
     kernel.lscv <- kernelUD(turtles.sp, grid = unified_grid, h = "LSCV",
                             extent = 0.1, same4all = FALSE, kern = "bivnorm", boundary = NULL)
     

  3. 检查样本量：排查turtles.sp中是否存在记录数过少的个体（比如少于5个定位点），LSCV对小样本不稳定，易生成异常h值导致网格畸形，这类个体建议剔除或补全数据。

对现有结果的影响 #

你得到的成对对比矩阵不可靠。网格维度不匹配会导致部分重叠计算时使用了错位的核密度数据，UDOI值无法反映真实的家域重叠程度。必须修复报错后重新运行kerneloverlaphr，才能得到准确的重叠结果。

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