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我想建立一个时间变异函数，而不指定空间坐标，因为我只有一个我正在研究的量规。这是我的数据示例：

日期采用 POSIXct 形式，我每 360 秒或 6 分钟测量一次 RR6（感兴趣的变量）。我怎样才能做到这一点 ？谢谢 ！

有没有办法使用 gstat 包的 IDW 插值循环 R 中 SpatialPointsDataFrame 对象内的变量？

我的意思是这样的

编辑：因为那个结构给了我错误：

但是，如果我直接写变量的名称，它就可以正常工作：

vgm是否可以在 R 中的 package 函数中定义和使用新的相关模型gstat，以模拟随机场？

我需要对对数转换的指数相关空间数据使用相关函数（如此处所建议的）。可用的选项vgm有“Exp”、“Sph”、“Gau”、“Mat”

如何提取变异函数模型的拟合值（不是参数！）？我打算在 Excel 软件中绘制理论变异函数。

我在 gstat 包中使用 fit.variogram 如下：

我需要 R 中绘图函数中使用的数据集。

我试图了解如何使用 ff 包来克服错误

同时使用克里金/高斯模拟。我不知道如何更改输入数据。有什么想法可以帮助我做到这一点吗？

我正在使用 gstat 包执行模拟，如下所示：

如何控制顺序高斯模拟中的采样？

例如在下面的代码中，如何保证 Monte Carlo 样本不是重复的？

我知道示例函数中的默认设置是“replace = FALSE”，而不是替换生成的示例。SGS是一样的吗？

我正在研究时空数据。数据采用 STFDF 结构。

我正处于应用变异函数并尝试从看起来像这样的变异函数图中确定块金、窗台和范围的阶段。

像这样： 但是当我绘制我的变异函数时，它显示：

和plot(vario,map=FALSE, main="Spatio-temporal correlation") _plot(vario,wireframe=T, main="Spatio-temporal correlation")

如何获得可以定义范围、窗台和金块的地块！！我无法从这些图中定义我的参数。我使用了 variogramST 函数并尝试了 variogram 函数，但两者都无法生成我需要的图。

有什么方法可以定义 Range、Nugget 和 sill？

这是我第一次在gstat. 我的问题是，当感兴趣的变量和辅助变量不在同一位置测量时，我不确定如何准备数据框以提供给联合克里金法。

具有感兴趣变量的数据框z_ar, 是voi_gs

带有辅助变量 的数据框z_pts是aux_gs

我将它们组合成一个数据框来提供variogram()和krige()功能。voi_gs由于和之间的位置都不相同aux_gs，因此我引入了NA值并按以下方式组合它们

然后我尝试构建交叉变异函数

但变异函数不接受 NA 值并给我一个错误。我知道我不能NA在数据中包含值，但我不知道如何创建数据框来构造交叉变异函数。非常感谢任何帮助。谢谢。

我在 R 中使用 gstat 包来生成顺序高斯模拟。我的电脑有 4 个内核，我尝试使用并行包按照Guzmán提供的脚本来并行化 krige() 函数，以回答问题如何在 R 中实现并行克里金法以加快进程？.

然而，由此产生的模拟与当时仅使用一个内核（无并行化）的模拟不同。它看起来是一个几何问题，但我不知道如何解决它。

接下来我将提供一个生成 2 个模拟的示例（使用 4 个内核）。您会看到，运行代码后，从并行化导出的模拟地图显示了一些伪影（如垂直线），并且与当时仅使用一个内核的地图不同。

代码需要库gstat、sp、raster和。如果任何一行不起作用，请先运行。parallelspatstatlibrary()install.packages()

我正在尝试使用跨管理区域的生物量数据的 gstat 包计算 R 中的变异函数。生物量数据是分辨率为 3.5 英尺或 1.0668m 的栅格数据集。我传递给 variogram 函数的 spatialpointsDataFrame 的大小为 18.6 Mb（814223 个元素）。（我也尝试过 spatialpixelsDataFrame，但它不喜欢 1.0668m 像素大小）。当我运行代码时：

并查看输出“v”，我得到的距离值远大于管理区域（并且远大于对角线长度的 1/3）。

当我在较小的管理单元（40 公顷）上运行变异函数函数时，它给出了我期望的结果（这是使用大小为 7.9 Mb 和 344259 个元素的 SpatialPointsDataFrame）。

如果我将截止值硬编码为更小，初始较大的栅格数据集为 200m，它再次提供我期望的距离值。如果我尝试增加距离，让我们再次说 600m，它提供的距离值远大于指定的 600m 截止值。300m 也提供了意想不到的结果。例如：

此外，如果我将数据缩放到 3m，我将再次获得预期的距离值。

我不确定是否是大尺寸的栅格数据集导致了问题以及我试图做的事情是不可能的，或者我做错了什么或者是否有其他方法？

感谢您的帮助和兴趣。