R通用克里金与autoKrige（）

我想在自动映射包中使用autoKrige（）函数进行通用克里金简单应用。我有一个不规则间距的测量网格，我想在精细的空间尺度上插入它们之间。示例代码：R通用克里金与autoKrige（）

library('automap') 

    # create an irregularly spaced grid 
    y <-x <-c(-5,-4,-2,-1,-0.5,0,0.5,1,2,4,5) 
    grid <-expand.grid(x,y) 
    names(grid) <-c('x', 'y') 

    # create some measurements, greatest in the centre, with some noise 
    vals <-apply(grid,1, function(x) {12/(0.1+sqrt(x[1]^2 + x[2]^2))+rnorm(1,2,1.5)}) 

    # get data into sp format 
    s <-SpatialPointsDataFrame(grid, data.frame(vals)) 

    # make some prediction locations and get them into sp format 
    pred <-expand.grid(seq(-5,5,by=0.5), seq(-5,5,by=0.5)) 
    pred <-cbind(pred[,1], pred[,2]) # this seems to be needed, not sure why 
    pred <-SpatialPoints(pred) 

    # try universal kriging 
    surf <-autoKrige(vals~x+y, s, new_data=pred)

这导致错误：

Error in gstat.formula.predict(d$formula, newdata, na.action = na.action, : 
     NROW(locs) != NROW(X): this should not occur

我试图使NEW_DATA具有相同的行数与原始数据，并且甚至试图使在NEW_DATA的坐标与原始数据完全相同，但仍然出现此错误。如果我犯了一个基本错误，我对地质统计学技术很陌生，所以很抱歉。任何人都可以告诉我哪里出错了？谢谢。

来源

2015-09-07 Jonathan Denniss

的'预解码<-cbind（PRED [，1]，预解码[，2]）'一步可以省略对我来说，'autoKrige'工作，即使没有它。 –

问题是您的autoKrige函数的语法错误。公式输入autoKrige指定要使用线性模式，例如：

log(zinc) ~ dist

从meuse数据集。在这种情况下，您使用线性模型对log(zinc)与dist进行建模，并使用变差函数对该模型的残差进行插值。基本上，通用克里金是具有空间相关残差的线性回归。

在你的情况，你指定：

所以autoKrige（gstat实际上）将首先尝试模式vals与x和y（多元回归）的线性模型，并利用变差函数插值残差模型。但是，x和y变量不存在于SpatialPointsDataFrame中。

我认为你想要做的只是插值空间使用变差函数模型。在这种情况下，线性模型是很简单的，实际上只是装配一个平均值：

vals ~ 1

其中vals平均值被确定，并且残差使用变差函数模型内插。这实际上被称为普通克里格。您对autoKrige调用将是这样的：

surf <-autoKrige(vals ~ 1, s, new_data=pred)

来源

2015-09-08 13:57:34

R通用克里金与autoKrige（）

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