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我有一组数据框，想用它们来创建一个栅格网格。以下是 2 个示例文件： dat1 dat2

我使用sp包来绘制空间点：

我如何合并这些点并用插值填补其余的空白？

我正在尝试使用 r gstat 包使用回归克里金法拟合模型。我已经加载了一些称为流行率的疾病数据和一些协变量降雨量。降雨栅格数据作为 .grd 文件加载。我用来拟合此模型的代码是

我得到的错误结果是

有人可以帮忙吗？

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！

我无法让我的数据使用 R 中的 sp 和 gstat 包创建网格。我有一个相对较小的 GPS 坐标数据集，我想插入我的数据并制作网格地图。我的数据在 csv 文件中，目前不在 shapefile 或栅格中。

到目前为止，我已经能够使用“气泡”功能绘制我的数据点，现在我正在尝试创建一个网格。但我经常收到这个错误：

gridded(test_2) = T 建议的最小公差：0.75 points2grid(points, tolerance, round) 中的误差：尺寸 1：坐标间隔不是恒定的

我不确定为什么间隔不是恒定的，或者如何可能“操纵”它们。我测量了距海岸 0-1000 m 的距离，并将其归一化为 0-1。

关于如何使间隔恒定的任何建议？

谢谢 ！！

凯伦

代码示例：

我正在尝试自动化生成插值地球化学图的过程。我创建了一个循环，它基本上从第 13 列开始，一直循环到第 67 列。

但是，部分 IDW 代码需要当前列的标题，以便绘制相应的地球化学参数。

例如; 第 13 列的标题是“Ag_ppm”，因此原始代码如下：

我已经能够在每个循环中使用（其中 i 每个循环增加 1；13、14、15 等）获得感兴趣的列的标题：

但是，当我简单地将“Ag_ppm”替换为 coln 时，该行会因给定错误而失败。我尝试了各种方法，包括粘贴，尽管一切仍然会导致相同的错误。

log10(coln) 中的错误：数学函数的非数字参数

是否有使用当前方法的相当简单的方法？

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

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

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：

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

我想使用包中的idw命令使用 R 执行 IDW 插值gstat。我有这个数据：

现在我想在特定值内使用不同idp的nmax参数执行每次运行（idp 从 1 到 3 乘 0.5，nmax 从 3 到 6 乘 1），并为 idp 和 nmax 值的每个组合获取一个包含列的数据框。我尝试使用两个 for 循环，但它不起作用。

编辑不起作用的代码是：

我正在使用 gstat 包进行普通克里金法并使用 walker Lake 数据（数据大小 = 470）。我在每次试验中从该数据中随机抽取 20 个，并计算从 50-450 个数据集中随机选择的训练数据集的 rmse。然后我计算了每个数据集的平均值。结果如下——

我的问题是：

1) 为什么 RMSE 是波浪形的。为什么在增加训练数据的同时它并不总是减少？

2）这是否意味着，我们不需要用于克里金的大型数据集，因为当训练数据集为 200 时，RMSE 最低。

等待回复。