当感兴趣变量和辅助变量不在同一位置测量时，R_Co-kriging

Question

这是我第一次在gstat中使用协同克里格法。我的问题是，当感兴趣的变量和辅助变量不是在相同的位置测量时，我不确定如何准备提供给协同克里格法的数据帧。

包含感兴趣变量z_ar的数据框为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

包含辅助变量z_pts的数据框为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

我将它们组合到一个数据帧中，以提供给variogram()和krige()函数。由于voi_gs和aux_gs之间的位置不同，因此我引入了NA值，并按以下方式组合它们

> 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

然后我试着构建交叉变异函数

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

但是变差函数不接受NA值，给了我一个错误。我知道我不能在数据中包含NA值，但我不知道如何创建数据框来构建交叉变异函数。任何帮助都是非常感谢的。谢谢。

Answer 1

脑海中浮现的两个想法是同步数据点或分别进行克里格法，对克里格法曲面进行采样，并从样本中进行联合克里格法。

如果你的点是相似分布的，那么你可能会选择最大间隔距离内的所有点，并将它们组合成一个样本。这假设点的一般模式是相似的，即坐标不相同，但辅助变量中离点最近的邻居往往比响应变量中的最近邻居更近。

相反，如果您的点都随机分布在一个相似的区域中，彼此之间几乎没有关系(在空间上，不一定是响应方面的)，那么也许可以从变量生成单独的克里格化曲面，然后对克里格化曲面进行采样，这将为您提供一个工作数据模型。