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好的，所以我知道在 gstat 中不可能在垂直方向上做变异函数，因为 z 坐标有一些东西。

但是，我想知道是否可以在 3 维中进行克里格法。如果无法在垂直方向获得变异函数，我不明白如何在 3 维中进行克里格法，因为克里金法取决于变异函数模型。这可能吗？

最后，当我执行以下操作时，克里金法会引发错误，我觉得这可能与没有足够的 3d 模型有关：

varY = var(training$Y)   # sill of log(K) values 
Ih = 60    # horizontal range
Iy = 30    # vertical range 
e = Ih/Iy # anisotropy ratio (I_horizontal/ I_vertical)
mod <- vgm(psill = varY,'Exp',Ih, anis=c(0,90,0,1,e)) # axisymetric model with e*I_x = e*I_y = I_z

# define kriging domain 
x <- sample(seq(0,300,by=5),10,replace=FALSE)
y <- sample(seq(0,300,by=5),10,replace=FALSE)
z <- sample(seq(0,30,by=0.5),100,replace=TRUE)
Y <- sample(seq(-3.0,-0.01,by=0.001),100*10*10,replace=TRUE)

grid = data.frame(x=rep(x,times=length(x)),y=rep(y,each=length(y)))

mydata = data.frame(x=rep(x,each=10),y=rep(y,times=10),z=z,Y=Y)
ok_3D <- krige(formula=Y~1, locations=~x+y+z, data=mydata, newdata=grid, model=mod)

但它抛出了这个错误：

Error in .subset(x,j) : only 0's may be mixed with negative subscripts

这是因为无法在 gstat 中定义垂直方向的变异函数吗？或者这是另一个问题？谢谢。

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