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我有一个包含每日观察的数据框，我想对其进行插值。我使用 automap 为每一天构建一个变异函数，然后应用于新数据。我尝试运行一个循环并将结果放入一个新的数据框中。不幸的是，带有结果的数据框只包含最后预测的日期。

结果如下所示，所有列都应填充值，而不仅仅是最后一个：

我也收到警告，说：

如果我为每一行手动执行 autoKrige，一切正常。循环似乎不像往常那样工作。这是 automap 包中的一些问题吗？

非常感谢！

Automap能够生成双向关系，但是文档比较模糊，没有给出具体的例子。谁能分享一些经验或示例代码？谢谢。

我正忙于开发一个模块，该模块在 20x20m 单元大小的土壤样本数据上实现 autoKrige（自动地图库）。克里金法完成后，我想用字段边界裁剪/掩盖克里金法结果。

裁剪/遮罩的问题在于（由于 20x20 单元格）字段的边界会产生“阶梯”效果。我正在寻找的是一个平滑的边界（穿过细胞）。

下面是生成上述两种场景的代码：

目前，调用 autoKrige 时，上述网格 (boundary.grid.stepped) 作为“new_data”参数传递。

哪种方法更好，我该如何实施：

1) 事先准备好目标网格并将其用作“new_data”，或者，

2）在边界框网格上进行克里金法并在之后进行剪切/裁剪/蒙版？

我有一个名为 seoul1to7 的数据框，其中包含 2012 年 3 月 1 日至 3 月 7 日的每小时 PM10 浓度数据。请下载。在此数据集中，时间采用 yyyymmddhr 格式。例如，2012030101 表示 2012 年 3 月 1 日凌晨 1 点

数据看起来像：

我的最终目标是每小时绘制半变异函数。例如，对于 2012 年 3 月 1 日上午 1 点（2012030101），有 107 个 PM10 数据。我想绘制 2012030101 到 2012030723 的半变异函数（总共 7*24 半变异函数）。我在 R 中写了一些代码：

起初，我尝试通过函数制作我想要的（7 * 24）数据帧，subset()然后我想为每个数据帧绘制半变异函数。例如，我seoul311通过以下代码绘制了（对于 2012030101）的半变异函数：

但我知道我的代码效率很低！我正在写（7 * 24）次subset(seoul1to7, time==2012030101)这段代码。然后再次（7 * 24）次绘制半变异函数的代码！我认为这是非常不合适的方式。

那么，如何从我的数据集中非常有效地绘制这些（7*24）半变异函数seoul1to7（通过使用循环或任何其他函数）？如果您需要任何进一步的信息，请告诉我。

我有一个 csv 文件，其中包含 3 月 1 日至 3 月 7 日的每小时 PM10 浓度。请从这里下载。我已经通过 automap 包在一个循环中绘制了所有变异函数（总共 161 个）。

在这里，我可以通过 etc 获取单个图，vars[[1]],vars[[2]]...但所有变异函数都有相同的标题。现在，我想在一个循环中绘制所有具有不同标题的变异函数图像。我希望我的变异函数标题类似于“2012-03-01 1.00 变异函数”、“2012-03-01 2.00 变异函数”......等。

我将我想要的不同标题保留在hours“2012-03-01 01:00”、“2012-03-01 02:00”、“2012-03-01 03:00”等变量中。

如何使用循环绘制具有不同标题的所有变异函数（共 161 个）？

我正在尝试使用 automap 包中的 autoKrige() 函数来简单地应用通用克里金法。我有一个不规则间隔的测量网格，我想在它们之间以精细的空间尺度进行插值。示例代码：

这会导致错误：

我尝试让 new_data 与原始数据具有相同的行数，甚至尝试使 new_data 中的坐标与原始数据完全相同，但我仍然收到此错误。我是地质统计学技术的新手，如果我犯了一个基本错误，我深表歉意。谁能告诉我哪里出错了？谢谢。

两天前，我开始使用 automap 包进行自动变异函数建模并尝试使用它（手动操作很乏味，并且没有太多优势......虽然我觉得很奇怪 automap 似乎真的很喜欢 Matérn 函数用于对变异函数进行建模）。我想到的是数据集中存在负值，而该包生成的地图上未显示负值。

这是我刚刚粘在一起的一个数字：Nr。1 是使用 autoFitVariogram 和 autoKrige 后的输出。它似乎没有负值。由于我不喜欢图形输出，我使用 gstat 执行了普通克里金法，它使用来自 autoFitVariogram（来自 automap）（Nr. 2）的变异函数，它清楚地显示了负降水区域。我将 autoKrige 生成的地图导出到 QGIS 并仔细检查，还有很多负值（Nr. 3；黑色区域）。

所以我的问题：

1.) 由 autoKrige 生成的克里金预测图显然会生成遵循“if var.pred < 0 then 0”等方案的地图。我可以看到这对于生成这样的地图很有用，但是这对实际数据有什么意义呢？我想使用我的数据集进行进一步分析，而负降雨量值似乎有点……不现实。将这种“如果 var.pred < 0 则 0”方案也应用于数据是否在数学上是合理的，如果这会使它在物理上合理吗？

2.) 您可以使用广义最小二乘法 (GLS) 作为 automap 包中的自变量来确定变异函数参数。但是，我想使用 gstat ( fit.variogram.reml ) 的 REML 拟合。我尝试variogram$var_model用我的 REML 估计值代替（这也产生了我修改过的变异函数），但是当使用 autoKrige 执行克里金法时，会再次使用原始变异函数模型。除了软件包提供的方法之外，还有其他方法可以拟合模型吗？（autoKrige 手册中有一个参数“data_variogram”，但这似乎有别的作用）。

谢谢！

我正在尝试使用普通克里金法使用 R 中的 gstat 或 automap 包根据预测变量在空间上预测动物将出现的数据。我有许多（超过 100 个）重复的坐标点，因为这些站点是采样的，所以我无法丢弃它们多年来多次。每次我为普通克里金运行下面的代码时，我都会收到一个 LDL 错误，这是由于重复点造成的。有谁知道如何在不丢弃数据的情况下解决这个问题？我已经尝试了 automap 包中应该纠正重复项的代码，但我无法让它工作。感谢您的帮助！

我对 R 相当陌生，我正在尝试对从荷兰各地不同站点收集的温度测量值进行插值。我有大约 35 个站点的数据，这些站点每 10 分钟进行一次测量，时间跨度约为两周。因此，我认为最好创建一个循环来处理这个问题。要查看插值技术的效果如何，我想对每个时间戳进行交叉验证。

为了做到这一点，我使用了 automap 包中的 Autokrige 函数，接下来我使用了 automap 包中的 compare.cv 函数，以便获得所有时间戳的最重要统计数据的概览。除此之外，我确保只有在至少 25 个站注册测量时才进行交叉验证。

然而问题是，我的代码如下所述在大多数情况下都有效，但在 4 种情况下会发出以下警告：

当我尝试对包括所有交叉验证的总列表使用 compare.cv 命令时，它给了我以下错误：

我想知道是什么导致 Autokrige 函数在交叉验证中生成 NaN，更重要的是如何从 results.cv 中删除它们以便我可以使用 compare.cv 函数？

谢谢！

我正在尝试使用 R 执行从伊比利亚半岛收集的数据的插值频率地图。（类似这样的https://gis.stackexchange.com/questions/147660/strange-spatial-interpolation-results-from-ordinary-kriging）

我的问题是，由于 autokrige 函数的属性 new_data 中存在某种错误，该图没有显示插值数据。

https://cran.r-project.org/web/packages/automap/automap.pdf new_data： 包含预测位置的 sp 对象。new_data 可以是点集、网格或多边形。不得包含 NA。如果未提供此对象，则计算默认值。这是通过获取 input_data 的凸包并在该凸包中放置大约 5000 个网格单元来完成的。

我认为问题在于 R 没有很好地读取转换为 poligons 的地图，因为如果我避免使用这个 new_data 属性，我会得到一个 krigging 值的适当图。但我没有获得伊比利亚半岛的良好形状。有人能帮助我吗？我将不胜感激

在这里你可以看到我的数据： http: //pastebin.com/QHjn4qjP

实际代码：现在，由于我将数据坐标转换为 UTM 投影，我没有收到错误消息，但最后一个图没有插值，整个地图显示为一种颜色:(