Erro com ordihull

Prezados,
Estou usando NMDS para explorar os meus dados, mas ocorre o seguinte erro quando peço para delimitar os pontos dos mesmos locais de coleta com o ordihull:

> ordihull(nmds.jac, group=dados$Local, show="CA", col="green3")
Error in pts[take, , drop = FALSE] :
 (subscript) subscrito lógico muito longo

Tentei buscar uma solução (Stack Overflow etc), mas ainda não entendi bem como faço para resolver esse problema.

Segue um str dos dados:

> str(dados)
'data.frame': 57 obs. of  57 variables:
$ UA          : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ Local       : Factor w/ 5 levels "CA","IP","PA",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Estacao     : Factor w/ 2 levels "C","S": 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
$ Area        : Factor w/ 10 levels "CAE","CAI","IPE",..: 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 ...
$ Ponto       : Factor w/ 57 levels "CAE3C","CAE3S",..: 1 3 5 7 9 11 2 4 6 8 ...
$ Temperatura : num  27.9 27.8 27.7 27.8 28.2 ...
$ pH          : num  8.23 8.28 8.28 8.3 8.21 8.19 8.93 8.23 8.8 8.89 ...
$ DO          : num  5.84 6.27 6.36 5.76 5.31 5.53 8.75 8.43 7.88 8 ...
$ Salinidade  : num  30.6 30.8 30.2 31.2 28.8 ...
$ Turbidez    : num  50.3 33.7 37.9 17.6 12.7 ...
$ Profundidade: num  2.58 4.21 3.41 5.21 8.61 6.82 3.05 4.51 3.88 5.8 ...
$ N           : num  106.2 78.7 61.9 56.6 24.8 ...
$ Densidade   : num  7.55 5.57 3.86 4.24 2 ...
$ Biomassa    : num  43.2 17.2 11.6 12.9 16 ...
$ Aceame      : num  0.33 0 0.64 0 0 0 0 0.01 0.01 0 ...
$ Achspi      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Achspim     : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Alpint      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Alppla      : num  0.03 0 0 0 0 0 0 0 0 0.01 ...
$ Calboc      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Caldan      : num  0 0 0 0 0 0.06 0.01 0.02 0.01 0 ...
$ Calexa      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Calorn      : num  2.02 0.45 0.75 0.88 0.65 0.71 0.3 0.31 0.93 0.24 ...
$ Calsap      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Chahel      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Costom      : num  0 0 0 0 0 0 0 0.01 0 0 ...
$ Crorub      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Dismal      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Exhopl      : num  0 0 0 0 0 0 0 0.03 0.01 0.03 ...
$ Farbra      : num  0.04 0.02 0.04 0.13 0.04 0.02 0 0 0 0 ...
$ Farpau      : num  0.46 0.12 0.16 0.52 0.52 0.11 0 0.03 0.04 0.02 ...
$ Farsub      : num  0.02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Gibneg      : num  0 0 0 0 0 0 0 0.01 0.01 0 ...
$ Heppud      : num  0.01 0.01 0.01 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Hetlap      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Leapau      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Libfer      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Litsch      : num  0.12 0.02 0.06 0.18 0.18 0.36 0.05 0.07 0.14 0.07 ...
$ Macaca      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Metrub      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Nemsch      : num  0 0 0 0 0 0 0.01 0 0 0 ...
$ Notbra      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Palpai      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Panlae      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Peipet      : num  0 0.04 0 0 0.59 0 8.89 2.13 2.96 0.36 ...
$ Perlic      : num  0 0.01 0.01 0.01 0 0 0 0 0 0 ...
$ Perpun      : num  0.02 0.01 0 0 0 0 0 0 0.01 0 ...
$ Plemue      : num  0 0 0 0 0 0.03 0 0.05 0.04 0.04 ...
$ Rimcon      : num  0.13 0 0.01 0.01 0 0 0 0.02 0.07 0.14 ...
$ Sakjap      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Sicdor      : num  0.1 0.07 0 0.14 0 0 0 0 0 0.03 ...
$ Siclae      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Sictyp      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Squemp      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0.01 0 ...
$ Squman      : num  0.01 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Ucicor      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Xipkro      : num  4.24 4.82 2.17 2.37 0 0 6.12 3.16 2.1 1.43 ...

Oi, Ronaldo!

No momento de construir a matriz de distância, todas as linhas dos dados (ou seja, todas as unidades amostrais) foram usadas? Ou você usou apenas parte dos dados? Se for a segunda opção, eu tenho um chute: pode ser que algum dos níveis do seu fator (a variável "Local") tenha sido perdido, e ele não encontra correspondência entre a matriz e o fator.

Mas se não for isso, vamos continuar procurando entender.

Olá Marcos!
Obrigado pelo retorno.
Várias dúvidas por aqui na verdade, principalmente para acessar os meus dados por área, já que as áreas de cada local têm se mostrado diferentes...
O problema nesse caso foi mesmo na matriz de distância. Tentei remover uma unidade amostral que ficava muito isolada no NMDS para ver o que aconteceria com o rearranjo dos pontos no gráfico, mas um dos fatores ficou ausente.
Ainda estou lidando com o problema da matriz de entrada... Tentei rodar a análise de diversas maneiras: matriz completa com todas as unidades amostrais, matriz agrupando os pontos de coleta pela média das unidades amostrais e matriz agrupando os pontos pela soma das ua’s. A última (com soma, que já havíamos conversado uma vez) tem mostrado resultados interessantes e, pelo que já conheço dos dados, bem interpretáveis. O problema é que não acho referência ou uma boa justificativa para usar a soma ao invés da média, pois me parece unânime que para dados de abundância seja usado o cálculo de médias na construção dessas matrizes integradas.
No meu caso específico, estou querendo trabalhar com dados da densidade das espécies, tanto em termos do número de indivíduos quanto biomassa, mas como os valores são baixos, a média tem sido mais complicada de trabalhar. Além dessas variáveis, usarei riqueza e índice de diversidade. Para este último, fiz o perfil de diversidade para os locais e deu certo, mas tentei para as áreas (que talvez seja mais adequado para os meus dados) e não deu, mesmo fazendo a substituição pela mesma lógica para local, mas aparece um “+” no console :/ como se estivesse faltando algo).
Gostaria de pedir a sua ajuda sobre a estratégia de análise dos meus dados... Posso compartilhar aqui no fórum?
Muito obrigado pela atenção!

Oi, Ronaldo! Que bom que achamos a origem do erro, já é um passo importante.

Seguindo com as suas questões: acredito que usar a soma seja bastante coerente se as amostras podem ser agrupadas dentro da lógica do desenho amostral (se elas representam réplicas no tempo ou no espaço de um mesmo ambiente, por exemplo, a soma pode ser vista como uma indicação do que existe naquele ambiente como um todo - mas só fará sentido se o número de unidades amostrais for o mesmo, para que as somas sejam equivalentes). Não sei se será simples achar uma referência para dar suporte, mas acredito que uma explicação clara do raciocínio por trás já ajuda muito. Por outro lado, perceba que ao somar, você agora tem menos unidades amostrais, e isso pode limitar as interpretações que podem ser feitas...

Você já tentou explorar diferentes métricas? Não é incomum que as quantidades (abundâncias, biomassas, etc) dificultem a interpretação, e nestes casos usar um coeficiente como Jaccard, por exemplo, pode ser interessante. Alternativamente, uma transformação dos dados (como por log) pode ajudar no caso de efeito de dados muito discrepantes.

Sobre o "+", quase sempre indica algum erro pequeno no uso de parênteses ou aspas: algo que abriu não fechou, dê uma conferida cuidadosa.

E, por fim: sim, você pode compartilhar os dados aqui no forum se quiser, sem problemas! Acho que não há um sistema aqui para compartilhar arquivos que não sejam de imagem, mas você pode usar um link do google drive ou similar. Se preferir, pode me mandar por email também, que eu acesso os dados por lá mas continuamos a discussão aberta por aqui.

Oi, Marcos! Enviei os dados para o seu email. Sei que a demanda é grande, mas quando puder por favor me dar um help. Valeu, obrigado!