0

我需要帮助。

我正在使用克里金函数来插入温度和流量数据。我有一个不规则间隔的大约 240 个数据的数据集。我正在使用 skgstat 的变异函数导入函数来计算我的变异函数。然后我使用 OrdinaryKriging 函数（也从 skgstat 导入）来计算我的克里金点，然后创建一个网格。这是我的代码：

V = Variogram(temp_T[['UTM LONGITUDE', 'UTM LATITUDE']].values,  ## x , y  
              temp_T['Gradient (°C/cm)'].values,                ## z 
              estimator = 'minmax',  
              dist_func = 'euclidean'  , bin_func = 'even' ,  
              fit_method = 'lm' , 
              maxlag=10, n_lags=15, model='spherical', normalize=False)

ok = OrdinaryKriging(V, min_points=1, max_points=40, mode='exact')  

xmin = np.min(temp_T['UTM LONGITUDE'])
xmax = np.max(temp_T['UTM LONGITUDE'])
ymin = np.min(temp_T['UTM LATITUDE'])
ymax = np.max(temp_T['UTM LATITUDE'])

norm = plt.Normalize(vmin=temp_T['Gradient (°C/cm)'].min(), vmax=temp_T['Gradient (°C/cm)'].max())

xx, yy = np.mgrid[xmin:xmax:201j, ymin:ymax:201j] 
field  = ok.transform(xx.flatten(), yy.flatten()).reshape(xx.shape)
s2     = ok.sigma.reshape(xx.shape)

然而，渲染并不令人满意。我的观点差距很大。我想知道如何增加克里金函数的插值半径。我找不到任何执行此操作的函数输入参数。

预先感谢您的回答

4

0 回答 0