R gstat пространственно-временной вариограммный кригинг

Я пытаюсь использовать функцию variogramST из пакета R gstat для расчета пространственно-временной вариограммы.

Имеются данные за 12 лет с 20 000 точек данных в нерегулярных точках в пространстве и времени (без полной сетки или частичной сетки). Я должен использовать STIDF из пакета spacetime для нерегулярного набора данных. Мне нужна временная вариограмма с опорными точками на 0, 90, 180, 270 дней, до нескольких лет и т. д. К сожалению, возникают проблемы как с вычислениями, так и с памятью. Когда команда

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1)

выполняется без дополнительных аргументов, вариограмма принимает во внимание только очень короткие периоды времени с точки зрения опорных точек для вариограммы, что, по-видимому, не отражает должным образом внутреннюю структуру данных.

В распоряжении пользователя есть еще аргументы для этой функции, но я не уверен, как правильно их параметризовать: tlag, tunit, twindow. В частности, мне интересно, как они взаимодействуют и как я достигаю своей цели, как описано выше. Итак, я попробовал следующий код

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag= ...., tunit=... , twindow= ...)

Следующий код не работает из-за проблем с памятью на моем компьютере с 32 ГБ ОЗУ:

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days")

но может быть, возможно, испорчен, в противном случае. Кроме того, последняя строка кода также кажется невыполнимой с точки зрения времени вычислений.

Кто-нибудь знает, как правильно указать вариограмму ST-функции из упаковки gstat, нацеливаясь на нужные временные интервалы?

Спасибо


r geospatial kriging gstat
person Tintin    schedule 02.08.2016    source источник
comment
Пробовали ли вы альтернативы с меньшим (случайным) подмножеством ваших данных, чтобы понять, что происходит? Вы пытались установить свой временной шаг на 90 дней, например. заменить время на 1, 2, 3 и т. д., отражающие день 0, 90, 180 и т. д.?   -  person Edzer Pebesma    schedule 03.08.2016
comment
Как правильно настроить временные шаги (90 дней)? Как насчет выборки вариограммы‹-вариограммыST(formula=formula_RENT_gstat,data=STIDF1,tunit=days,twindow=90,tlags=0:6)?   -  person Tintin    schedule 03.08.2016
comment
В качестве альтернативы нужно ли использовать формат POSIXct для указания индекса времени при создании объекта STIDF из пакета spacetime? Вы имеете в виду, что я должен отображать свои временные данные на меньший интервал, для которого доступен соответствующий аргумент tunit?   -  person Tintin    schedule 03.08.2016
comment
Много вопросов. Рассматривали ли вы возможность предоставления воспроизводимого примера?   -  person Edzer Pebesma    schedule 04.08.2016

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если я правильно понимаю, аргумент twindow должен быть количеством наблюдений, которые необходимо включить при расчете пространственно-временной вариограммы. Если предположить, что ваши 20 тысяч баллов распределены более или менее равномерно в течение 12 лет, то у вас будет около 1600 баллов в год. Опять же, предполагая, что я все правильно понимаю, если вы хотите включить данные примерно за два года в расчеты временной автокорреляции, вы должны сделать:

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days",twindow=2*1600)
person user3004015    schedule 12.12.2016