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我正在尝试使用 R 包 gstat 中的函数 variogramST 来计算时空变异函数。

有 12 年的数据，在空间和时间的不规则点（没有完整网格或部分网格）有 20'000 个数据点。对于不规则数据集，我必须使用时空包中的 STIDF。我想要一个时间半变异函数，其参考点位于 0、90、180、270 天，最多几年等。不幸的是，计算和内存问题都出现了。当命令

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

在没有进一步参数的情况下运行，半变异函数只考虑了非常短的时间周期，就半变异函数的参考点而言，这似乎没有适当地捕获固有的数据结构。

用户可以使用此函数的更多参数，但我不确定如何正确参数化它们：tlag、tunit、twidow。具体来说，我想知道他们如何互动以及我如何实现上述目标。所以我尝试了以下代码

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

由于我的 32GB RAM 计算机中的内存问题，以下代码结果无法正常工作：

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

但可能有缺陷，否则。此外，就计算时间而言，后一行代码似乎也不可行。

有人知道如何正确地从 gstat 包装中指定 variogramST 函数，以期望的时间间隔为目标吗？

谢谢

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如果我理解正确，twindow参数应该是计算时空变异函数时要包含的观察数。假设您的 20k 点在 12 年内或多或少地平均分配，那么您每年大约有 1600 点。同样，假设我理解正确，如果你想在时间自相关计算中包含大约两年的数据，你会这样做：

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days",twindow=2*1600)
于 2016-12-12T19:33:44.963 回答