kriging을 수행하려고 할 때 데이터 테이블에서 사용하는 값에 따라 때때로 작동합니다. krige 함수의 결과로 var1.pred: NA NA NA ...and var1.var: NA NA NA ...(그러나 데이터 테이블에서 "잘못된"값을 사용할 때만)
예를 들면 다음과 같습니다.
- 그것은 작동 항상 (지금까지) 나는 10 개 값을 사용하는 경우
- 그것은 작동 내가 50의 값을 사용하면되지만 특정한 사람과,
- 50 개의 값과 "잘못된"값을 사용 하면 작동하지 않습니다.
- 그것은 작동 내가 25 개 값과 앞서 언급 "잘못"값을 사용할 때
왜 가끔 작동하고 때로는 작동하지 않는지 알 수 없습니다. 이상한 점은 Zwiesel;49.02999878;13.22999954;2.2데이터 테이블에 추가 할 때 ~ 20 미만의 값을 사용하면 작동하지만 50 개 이상의 값을 사용하면 작동하지 않는다는 것입니다 ...
내 실수는 어디입니까?
myWeatherTable.csv :
Place;Latitude;Longitude;Temperature
Aachen;50.77999878;6.09999990;3
Abbikenhausen;53.52999878;8.00000000;7.9
Adelbach;49.04000092;9.76000023;3.1
Adendorf;51.61999893;11.69999981;1.9
Alberzell;48.45999908;11.34000015;4.6
...
...
크릭 팅 보간을 수행하는 코드
WeatherData <- read.csv(file="myWeatherTable", header = TRUE, sep ";")
coordinates(WeatherData) = ~Longitude + Latitude
vario <- variogram(log(Temperature) ~1, WeatherData)
vario.fit <- fit.variogram(vario, vgm("Sph"))
min_lon <- min(WeatherData$Longitude)
max_lon <- max(WeatherData$Longitude)
min_lat <- min(WeatherData$Latitude)
max_lat <- max(WeatherData$Latitude)
Longitude.range <- as.numeric(c(min_lon,max_lon))
Latitude.range <- as.numeric(c(min_lat,max_lat))
grd <- expand.grid(Longitude = seq(from = Longitude.range[1], to = Longitude.range[2], by = 0.1),
Latitude = seq(from = Latitude.range[1],to = Latitude.range[2], by = 0.1))
coordinates(grd) <- ~Longitude + Latitude
gridded(grd) <- TRUE
plot1 <- WU_data_spatial %>% as.data.frame %>%
ggplot(aes(Longitude, Latitude)) + geom_point(size=1) + coord_equal() +
ggtitle("Points with measurements")
plot2 <- grd %>% as.data.frame %>%
ggplot(aes(Longitude, Latitude)) + geom_point(size=1) + coord_equal() +
ggtitle("Points at which to estimate")
grid.arrange(plot1, plot2, ncol = 2)
kriged <- krige(Temperature~ 1, WeatherData, grd, model=variogram_fit)
경고 :
1: In predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, ... :
Covariance matrix singular at location [5.88,47.4,0]: skipping...
2: In predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, ... :
Covariance matrix singular at location [5.98,47.4,0]: skipping...
3: In predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, ... :
Covariance matrix singular at location [6.08,47.4,0]: skipping...
4: In predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, ... :
Covariance matrix singular at location [6.18,47.4,0]: skipping...
...
...