R gstat пространственно-временная вариограмма kriging

Question

Я пытаюсь использовать функцию variogramST из пакета g gast g, чтобы вычислить пространственно-временную вариограмму.

Есть 12 лет данных с 20'000 точками данных в нерегулярных точках в пространстве и времени (без полной сетки или частичной сетки). Я должен использовать STIDF из пакета пространства-времени для нерегулярного набора данных. Мне нужна временная полувариантность с опорными точками в 0, 90, 180, 270 дней, до нескольких лет и т. Д. К сожалению, возникают проблемы с вычислением и памятью. Когда команда

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1) 

выполняется без дальнейших рассуждений, то semiovariogram принимает во внимание только очень короткие периоды времени, с точкой зрения ориентиров для вариограммы, который, кажется, не захватить присущую структуру данных соответствующим образом.

Есть дополнительные аргументы в пользу этой функции в распоряжении пользователя, но я не уверен, как правильно их параметризовать: tlag, tunit, twindow. В частности, мне интересно, как они взаимодействуют и как я достигаю своей цели, как описано выше. Так что я попытался следующий код

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag= ...., tunit=... , twindow= ...) 

следующие результаты кода IST не работает из-за проблем с памятью в моем 32Gbyte ОЗУ компьютера:

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days") 

, но может быть, возможно, недостатки, в противном случае. Кроме того, последняя строка кода также представляется неосуществимой с точки зрения времени вычисления.

Кто-нибудь знает, как правильно правильно определить функцию variogramST из упаковки gstat, ориентируясь на требуемые интервалы времени?

Благодаря

Answer 1

Если я правильно понимаю, twindow аргумент должен быть число наблюдений включить при расчете пространственно-временной вариограмму. Предполагая, что ваш 20-процентный пункт распределяется более или менее равномерно за 12 лет, тогда у вас есть около 1600 очков в год. Опять же, если предположить, я понимаю вещи правильно, если вы хотите, чтобы включить около двух лет данных во временных расчетах автокорреляции, вы могли бы сделать:

samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days",twindow=2*1600)