R_Co-кригинг, когда интересующая переменная и вспомогательная переменная (переменные) не измеряются в одних и тех же местах.

Я впервые использую ко-кригинг в gstat. Моя проблема заключается в том, что я не уверен, как подготовить базу данных для совместного кригинга, когда интересующая переменная и вспомогательные переменные не измеряются в одних и тех же местах.

Фрейм данных с интересующей нас переменной z_ar равен voi_gs

> head(voi_gs)
             x        y     z_ar
8974  312216.6 530439.8 49.03470
8283  312084.6 530559.8 57.15355
5057  311772.6 530883.8 49.13453
1551  311976.6 531207.8 44.73679
10116 312168.6 530163.8 50.45549
6155  312528.6 530787.8 62.70750

Фрейм данных со вспомогательной переменной z_pts равен aux_gs

> head(aux_gs)
            x        y    z_pts
9564 312198.6 530313.8 75.91368
6584 311766.6 530745.8 38.87462
2138 311562.6 531153.8 58.62555
9110 312534.6 530421.8 68.35654
9525 312366.6 530325.8 54.26653
7497 311442.6 530649.8 38.95024

Я объединил их в один фрейм данных для функций variogram() и krige(). Поскольку разные местоположения между voi_gs и aux_gs не совпадают, я ввел значения NA и объединил их следующим образом.

> aux_gs$z_ar=NA
> voi_gs$z_pts=NA
> comb_gs=rbind(aux_gs,voi_gs)
> head(comb_gs)
            x        y    z_pts z_ar
9564 312198.6 530313.8 75.91368   NA
6584 311766.6 530745.8 38.87462   NA
2138 311562.6 531153.8 58.62555   NA
9110 312534.6 530421.8 68.35654   NA
9525 312366.6 530325.8 54.26653   NA
7497 311442.6 530649.8 38.95024   NA
> tail(comb_gs)
            x        y z_pts     z_ar
180  312468.6 531363.8    NA 70.54528
8633 312264.6 530511.8    NA 44.34631
7694 312492.6 530631.8    NA 57.30173
1079 312108.6 531255.8    NA 46.96482
2230 311124.6 531135.8    NA 40.36449
2201 312312.6 531147.8    NA 44.85896

а потом попробовал построить кросс-вариограмму

> coordinates(comb_gs) = ~x+y
> g = gstat(formula=z_pts~z_ar, data=comb_gs)
> vg = variogram(g)

но функция вариограммы не принимает значения NA и выдает ошибку. Я знаю, что у меня не может быть NA значений в данных, но я не знаю, как еще я могу создать фрейм данных для построения кросс-вариограммы. Любая помощь очень ценится. Спасибо.


r kriging gstat
person MaMu    schedule 25.04.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Две идеи, которые приходят на ум, — это синхронизация точек данных или кригинг по отдельности, выборка кригированных поверхностей и совместный кригинг из выборок.

Если ваши точки распределены аналогичным образом, возможно, вы выберете все точки в пределах некоторого максимального расстояния разделения и объедините их в одну выборку. Это предполагает, что общий шаблон точек аналогичен, т. Е. Координаты не совпадают, но ближайший сосед точки в ваших вспомогательных переменных имеет тенденцию быть ближе, чем ближайший сосед в вашей переменной ответа.

И наоборот, если все ваши точки случайным образом распределены по одной и той же области и практически не связаны друг с другом (пространственно, не обязательно с точки зрения отклика), то, возможно, создание отдельных кригированных поверхностей из переменных, а затем выборка криговых поверхностей даст вам рабочая модель данных.

person kpierce8    schedule 26.04.2018