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本部分内容主要是对气象站点的气温进行回归-克里金(regression-kriging,RK)插值生成气温表面图。RK方法是地统计中常用的方法,由趋势项和残差项构成。趋势项在该例中通过以气温为因变量,高程、站点到海岸线的距离为自变量,建立二着的线性模型,对残差建立克里金模型。使用RK的唯一要求是存在一个或多个与因变量显著相关的协变量。本例中将会用到七种回归算法,并利用10-fold CV来进行验证和均方根误差作为评估(Root-mean-square error,RMSE)。 10-fold CV(10-foldcross-validation),一种交叉验证方法,将数据集分成10份,轮流将其中9份用于训练,1份用于测试,循环10次,求准确度的平均值。 本例中的数据是1950-2000年95个站点每天的平均气温,辅助数据为Elevation (Elev in meters a.s.l.), Distance to the coastline (distCoast in degrees); Latitude (Lat in degrees), and, Longitude (Lon in degrees). 数据下载https://raw.githubusercontent.com/joaofgoncalves/R_exercises_raster_tutorial/master/data/CLIM_DATA_PT.zip 数据解压至F:/test/data-raw library(raster) ## Loading required package: sp setwd("F:/test/data-raw") fl |
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