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我一直在使用 R 的 gstat 包中的 variofit 函数将半变异函数模型拟合到我拥有的一些空间数据中，我对已经生成的几个模型感到困惑。基本上对于这几个模型，我会得到一个具有自相关范围的模型，但不是偏基。有人告诉我，即使没有窗台，模型仍应具有某种形状来反映范围，但绘制此模型会导致所附屏幕截图中显示的平线。我不认为这是初始值错误的问题，因为我让 variofit 从由 expand.grid 生成的许多值的矩阵中解析出最佳初始值。我想知道这是否与我被告知的相反正确绘制，以及有一个范围但没有部分门槛值究竟意味着什么。我知道当我使用 geoR 中的替代模型拟合函数（fit.variogram）时，这些模型可以拟合周期性或波动分布，尽管效果不佳/可能过度拟合 - 这是否可以说明这一点，而 variofit 不能阴谋？不幸的是，我无法共享数据，但我提供了一个用于制作这些模型的代码示例，如果它有助于回答我的问题：

geo.entPC <- as.geodata(cbind(jitteryPC, log.PC[,5], coords.col=1:2, data.col=5))

test.pc.grid2 <- expand.grid(seq(0,2,0.2),seq(0,100,10))

variog.function.col2 <-function (x) {
  vario.cloud <- variog(x, estimator.type = "classical", option="bin")
  variogram.mod <- variofit(vario.cloud , ini.cov.pars=test.pc.grid2,  fix.nug=FALSE, weights="equal")
  plot(vario.cloud)
  lines(variogram.mod, col="red")
  summary(x)
 
  
}

variog.function.col2(geo.entPC)

在此处输入图像描述

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从显示经验变异函数的附图中，我不希望找到任何合理的空间相关性。这与拟合的变异函数一致，它本质上是一个纯块金模型。空间范围可能是数值优化的遗物，或者部分空间基台可能（在数值上）不同于拟合变异函数摘要中未显示的数字处的 0。然而，对于无关的小偏基，无论其范围是多少，其空间相关性都可以忽略不计。

根据数据，有时限制用于计算经验变异函数的对的最大距离是有益的 - 但请确保每个 bin 中有“足够”的对。

于 2022-01-06T13:38:43.303 回答