R包无标记gdistsamp distsamp pcount

Question

我对R来说比较新。我在一个赛季中重复进行了10分钟的点数。我有50个站点（半径100米）在3次调查中复制，并且每个单独的观察（n = 1108）以离散的距离间隔记录（即，每次调查期间每个站点的观察数量并不总是相等）。每个站点测量一次栖息地变量（n = 50），并在每次调查中测量每个站点的检测协变量（n = 150）。

我希望测试各种栖息地指标对鸣禽丰度/密度的影响，包括我的模型中的检测协变量，并考虑我的设计中的重复测量。我认为'distsamp'最适合这个，但我不确定（特别是在如何处理重复措施时）。

我跟随钱德勒的'未标记的距离采样分析（2011）'，一切似乎都有效，直到我添加检测协变量（使用distsamp;在添加丰度/密度栖息地预测值之前），当运行我的模型时产生警告：在lambda * A中：较长的对象长度不是较短对象长度的倍数“。

（a）我是否使用了适当的拟合函数（即distsamp与gdistsamp对比pcount对???） （b）为什么我收到此警告信息？

这是我的代码：

dists <-read.csv("file/path.csv")

变量子集（用作检测协变量）

jdate<-(dists$day.julian)
daytime<-(dists$time.hour.num)

head(dists, 1108) 

'point'包含字符+数字站点名称（例如，'sweco03'）

levels(dists$point) <- c(levels(dists$point), "sweco03") 
levels(dists$point) 

以10米距离间隔记录个体观察至100米

umf <-unmarkedFrameDS(y = as.matrix(yDat), survey = "point", dist.breaks =   c(0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100), unitsIn = "m")

summary(umf)

确定最佳检测功能

`hn_Null <- distsamp (~1 ~1, umf, keyfun = "halfnorm", output = "density", unitsOut = "ha") 
haz_Null <-distsamp (~1 ~1, umf, keyfun = "hazard")                #lowest AIC 
uni_Null <- distsamp (~1 ~1, umf, keyfun = "uniform") 
exp_Null <- distsamp (~1 ~1, umf, keyfun = "exp") `

测试检测协变量的拟合

model1 <-distsamp (~1 ~jdate, umf, keyfun = "hazard")
model2 <-distsamp (~1 ~daytime, umf, keyfun = "hazard")

等。当我尝试运行这些模型时，会收到警告消息。