R_Co-кригинг, когда интересующая переменная и вспомогательная (ые) переменная (и) не измеряются в одних и тех же местах

Question

Это первый раз, когда я использую ко-кригинг в gstat.Моя проблема в том, что я не уверен, как подготовить фрейм данных для совместного кригринга, когда интересующая переменная и вспомогательные переменные не измеряются в одних и тех же местах.

Фрейм данных с интересующей переменной, z_ar, равно voi_gs

> head(voi_gs)
             x        y     z_ar
8974  312216.6 530439.8 49.03470
8283  312084.6 530559.8 57.15355
5057  311772.6 530883.8 49.13453
1551  311976.6 531207.8 44.73679
10116 312168.6 530163.8 50.45549
6155  312528.6 530787.8 62.70750

Фрейм данных со вспомогательной переменной, z_pts, равен aux_gs

> head(aux_gs)
            x        y    z_pts
9564 312198.6 530313.8 75.91368
6584 311766.6 530745.8 38.87462
2138 311562.6 531153.8 58.62555
9110 312534.6 530421.8 68.35654
9525 312366.6 530325.8 54.26653
7497 311442.6 530649.8 38.95024

Я объединил их в один фрейм данныхпоставка для variogram() и krige() функций.Поскольку между voi_gs и aux_gs не совпадают местоположения, я ввел значения NA и скомбинировал их следующим образом

> aux_gs$z_ar=NA
> voi_gs$z_pts=NA
> comb_gs=rbind(aux_gs,voi_gs)
> head(comb_gs)
            x        y    z_pts z_ar
9564 312198.6 530313.8 75.91368   NA
6584 311766.6 530745.8 38.87462   NA
2138 311562.6 531153.8 58.62555   NA
9110 312534.6 530421.8 68.35654   NA
9525 312366.6 530325.8 54.26653   NA
7497 311442.6 530649.8 38.95024   NA
> tail(comb_gs)
            x        y z_pts     z_ar
180  312468.6 531363.8    NA 70.54528
8633 312264.6 530511.8    NA 44.34631
7694 312492.6 530631.8    NA 57.30173
1079 312108.6 531255.8    NA 46.96482
2230 311124.6 531135.8    NA 40.36449
2201 312312.6 531147.8    NA 44.85896

, а затем попытался построить кросс-вариограмму

> coordinates(comb_gs) = ~x+y
> g = gstat(formula=z_pts~z_ar, data=comb_gs)
> vg = variogram(g)

, но функция вариограммы не принимает значения NA и выдает ошибку.Я знаю, что не могу иметь NA значений в данных, но я не знаю, как еще я могу создать фрейм данных для построения кросс-вариограммы.Любая помощь очень ценится.Спасибо.

Answer 1

Две идеи, которые приходят на ум, - это синхронизация точек данных или кригинг по отдельности, выборка криогенных поверхностей и совместный кригинг из образцов.

Если ваши точки распределены одинаково, то, возможно, вы выбираете все точки в пределах некоторого максимального расстояния разделения и объединяете их в одну выборку.Это предполагает, что общий шаблон точек схож, то есть координаты не совпадают, но ближайший сосед из точки в ваших вспомогательных переменных имеет тенденцию быть ближе, чем ближайший сосед в вашей переменной ответа.

И наоборот, если все ваши точки случайным образом распределены по аналогичной области, практически или совсем не связаны друг с другом (пространственно, не обязательно в зависимости от реакции), то, возможно, можно сделать отдельные криогенные поверхности из переменных и затем произвести выборку кригена.Поверхности предоставят вам рабочую модель данных.