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我有一个 csv 文件文件，其中包含 3 月 1 日下午 12 点的大气 PM10 浓度数据。请下载。我想在 R 中使用 gstat 包绘制半变异函数。我尝试在 R 中编写这些代码。但是有了这些数据，我无法拟合模型。

    library(sp)
    library(gstat)

    seoul3112<-read.csv("seoul3112.csv")
    seoul3112<-na.omit(seoul3112)

    g<-gstat(id="PM10",formula=PM10~LON+LAT,location=~LON+LAT,
             data=seoul3112)
    seoul3112.var<-variogram(g,width=0.04,cutoff=0.6)
    seoul3112.var
    plot(seoul3112.var, col="black", pch=16,cex=1.3,
         xlab="Distance",ylab="Semivariance",
         main="Omnidirectional Variogram for seoul 3112")

model.3112<- fit.variogram(seoul3112.var,vgm(700,"Gau",0.5,200), fit.method = 2)
    plot(seoul3112.var,model=model.3112, col="black", pch=16,cex=1.3,
         xlab="Distance",ylab="Semivariance",
         main="Omnidirectional Variogram for seoul 3112")

实际上我是 R 和统计学的初学者。所以，我什至对变异函数也一无所知。我有一些疑问：

a）当我将数据绘制为半变异函数时，它看起来与典型的半变异函数不同！为什么会这样？我应该对我的数据做任何其他事情，比如转换吗？

b）我怎样才能用这些数据拟合模型？我尝试过不同的模型，如“Sph”、“Exp”，但它们看起来像线性的！为什么？

c）我如何理解我应该在vgm()函数中使用什么初始值？

d) 我如何理解该模型与数据正确匹配？

e）对于使用克里金法，我应该绘制什么样的半变异函数？只有全向半变异函数？或者我应该绘制方向半变异函数？

f）我如何解释半变异函数？我的意思是我实际上能理解半变异函数的数据吗？

提前致谢。

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2 回答 2

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您的坐标是纬度和经度，但您没有告知 gstat 它们是。因此，gstat 将假设它可以根据这些数字计算欧几里得距离，这是没有意义的。

SpatialPointsDataFrame建议是在将您的点转换为using package后学习如何使用 gstat sp，然后学习如何投影数据以使欧几里得距离有意义。

于 2015-07-22T19:48:50.313 回答
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我将为您的代码相关问题提供答案。您的其余问题（d、e 和 f）与理论更相关。

首先，在您的评论中，当您更改 时proj4string，绘图上的距离单位应该已经更改。他们做了吗？根据您的评论，这听起来好像没有发生。

a) 除了玩弄cutoff距离之外，还要注意np你在半变异函数上支持每个的（点对）bin。例如，使用您更新的proj4string信息，我尝试cutoff=80和width=80/10（10 个 bin 而不是 15 个）来查看半变异函数形状如何变化。从 15 个 bin 减少到 10 个 bin 不会改变点对存在的位置，只会增加每个 bin 所bin代表的距离。此外，这种方法不一定是您应该使用的方法，但它是如何更改 bin 以获得更平滑的样本半变异函数的示例（但更平滑并不意味着更好）。

10 箱与 15 箱的比较

b）使用您的代码，"Sph"and"Exp"模型返回Warning: singular model in variogram fit。此警告表明没有足够的数据来拟合球形和指数经验模型的某些参数。有关每个经验方程及其参数的指导，请参阅gstat用户手册。

c) 该vgm()函数可用于，例如，眼睛拟合样本半变异函数。如果您对如何vgm()使用样本数据绘制模型感到困惑，请尝试类似

eye_vgm = vgm(psill=1200,model="Gau",range=60,nugget=350)
plot(seoul3112.var,model=eye_vgm, col="black", pch=16,cex=1.3)

您vgm()在调用中使用fit.variogram()，因此只要您给出的参数vgm()是合理的（例如基于样本数据）并且经验模型可以拟合参数，fit.variogram()就会根据fit.method.

于 2015-07-27T00:24:29.153 回答