Quando eu quero executar o kriging, ele funciona apenas algumas vezes, dependendo dos valores que eu uso na minha tabela de dados. Como resultado da função krige, recebo var1.pred: NA NA NA ...e var1.var: NA NA NA ...(mas somente quando uso os valores "errados" na minha tabela de dados).
Por exemplo:
- ele trabalha sempre (até agora) quando eu usar apenas 10 valores
- ele funciona quando eu uso 50 valores, mas apenas com certas pessoas
- não funciona quando uso 50 valores e os valores "errados"
- ele funciona quando eu uso 25 valores e os valores antes mencionados "erradas"
Não entendo por que às vezes funciona e outras não. O estranho é que, quando adiciono Zwiesel;49.02999878;13.22999954;2.2à tabela de dados, ele funciona quando uso menos de ~ 20 valores, mas não funciona quando uso mais de 50 valores ...
Onde está meu erro?
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
...
...
Meu código para executar interpolação de krigagem
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)
Advertências :
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...
...
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