我正在使用地统计学来评估海洋保护区内海胆的空间分布，该保护区内有不同的小岛，为此，我首先想在 R 中计算一个半变异函数。但是，我想而不是坐标，而是直接使用非欧几里得距离，因为我必须手动计算后者，因为我的采样位置之间有陆地（半变异函数公式将采用不会真正反映现实的直线距离）。
在互联网上搜索时，我发现一篇论文描述了一种有趣的方法，建议：
- 根据非欧几里得距离估计所有感兴趣位置之间的空间协方差 - C ([di j ])
- 近似以确保正定性。
- 使用加权最小二乘法估计半变异函数以拟合半变异函数并将该函数转换为其相应的协变函数。
我计算了两个不同的矩阵（43rows x 43columns）：一个是成对距离，另一个是我的参数（海胆密度）在位置之间的成对差异。我将这两个矩阵结合起来，得到一个包含 3 列的数据框，看起来像这样（实际上：1849 obs. of 3 个变量）：
sites <- c("1 - 2", "1 - 3", "1 - 4", "1 - 5" , "1 - 6")
pw.distance <- c(117.0820, 17300.8332 , 17220.8332 , 3684.8495 , 3444.9467)
pw.density <- c(0.6 , 0.6 , 0.6 , 0.2, 0.13 )
df <- data.frame(sites, pw.distance, pw.density)
如何使用这些值通过加权最小二乘估计半变异函数？
预先感谢您的帮助！