R gstat пространственно-временная вариограмма кригинга

Question

Я пытаюсь использовать функцию variogramST из пакета R gstat для вычисления пространственно-временной вариограммы.

Существует 12 лет данных с 20000 точек данных в нерегулярных точках в пространстве и времени (без полной или частичной сетки). Я должен использовать STIDF из пакета пространства-времени для нерегулярного набора данных. Мне нужна временная вариограмма с контрольными точками в 0, 90, 180, 270 дней, до нескольких лет и т. Д. К сожалению, возникают проблемы как с вычислениями, так и с памятью. Когда команда

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

выполняется без дополнительных аргументов, полуовариограмма учитывает только очень короткие периоды времени в терминах опорных точек для вариограммы, которая, по-видимому, не отражает надлежащим образом структуру данных.

В распоряжении пользователя есть еще аргументы для этой функции, 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. Поэтому я попробовал следующий код

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

Следующий код не работает из-за проблем с памятью на моем компьютере с 32 ГБ ОЗУ:

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

но в противном случае может быть ошибочным. Кроме того, последняя строка кода также представляется невозможной с точки зрения времени вычислений.

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

Спасибо

Answer 1

Если я правильно понимаю, то twindow Аргументом должно быть количество наблюдений, которое необходимо включить в расчет пространственно-временной вариограммы. Если предположить, что ваши 20 тыс. Баллов распределены более или менее равномерно в течение 12 лет, то у вас есть около 1600 баллов в год. Опять же, предполагая, что я все правильно понимаю, если бы вы хотели включить данные о двухлетней динамической автокорреляции в вычисления, вы бы сделали:

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