我目前正在尝试从表中获取 R 中的一些数据。
我有一个包含两个不同变量的数据集，即全局海面温度 (SST) 的年范围和年平均值。我有每个纬度(从 90 到 -90)和经度(从 180 到 -180)级别的这些值。
我想获得 5x5 纬度/经度网格单元的上述变量的平均值(年范围和年平均值)。例如，我需要知道 -180 到 -176 之间的经度和 90 到 86 之间的纬度的“年度范围”平均值，依此类推，直到获得所有可能的 5x5 网格单元的该变量的平均值。
我的数据如下:
经纬度 ANNUAL_MEAN ANNUAL_RANGE
1 0.5 89.5 -1.8 0
2 1.5 89.5 -1.8 0
3 2.5 89.5 -1.8 0
4 3.5 89.5 -1.8 0
5 4.5 89.5 -1.8 0
6 5.5 89.5 -1.8 0
...
52001 354.5 -89.5 -1.8 0
52002 355.5 -89.5 -1.8 0
52003 356.5 -89.5 -1.8 0
52004 357.5 -89.5 -1.8 0
52005 358.5 -89.5 -1.8 0
52006 359.5 -89.5 -1.8 0
提前谢谢
最佳答案
您可以使用raster包及其focal函数进行移动窗口的计算。
首先，我将创建一个代表您的数据的虚拟 data.frame
# Prepare dummy data.frame
set.seed(2222)
lonlat <- expand.grid(1:10, 1:10)
df <- data.frame( lon = lonlat[, 1],
lat = lonlat[, 2],
ANNUAL_MEAN = rnorm(100),
ANNUAL_RANGE = runif(100, 1, 5)
)
现在我们必须将数据帧转换为栅格并执行移动窗口平均。
library(raster)
# Convert data frame to raster object
rdf <- df
coordinates(rdf) <- ~ lon + lat
gridded(rdf) <- TRUE
rdf <- brick(rdf) # our raster brick
## Perform moving window averaging
# prepare weights matrix (5*5)
w <- matrix(1, ncol = 5, nrow = 5)
# perform moving window averaging
ANNUAL_MEAN_AVG <- focal(rdf[[1]], w, mean, pad = TRUE, na.rm = TRUE)
ANNUAL_RANGE_AVG <- focal(rdf[[2]], w, mean, pad = TRUE, na.rm = TRUE)
# Append new data to initial data.frame
df$ANNUAL_MEAN_AVG <- as.data.frame(ANNUAL_MEAN_AVG)
df$ANNUAL_RANGE_AVG <- as.data.frame(ANNUAL_RANGE_AVG)
现在，df$ANNUAL_MEAN_AVG 和 df$ANNUAL_RANGE_AVG 中的每个单元格都包含相应 5*5 正方形的平均值。
UPD 1. 5x5 下采样
如果您需要固定的 5x5 网格单元以及每个单元的平均值，您可以使用 raster::agregate 函数。
使用上一个示例中的 rdf 栅格 block 。
# perform an aggregation with given downsampling factor
rdf_d <- aggregate(rdf, fact=5, fun = mean)
# Now each pixel in the raster `rdf_d` contains a mean value of 5x5 pixels from initial `rdf`
# we need to get pixels coordinates and their values
coord <- coordinates(rdf_d)
vals <- as.data.frame(rdf_d)
colnames(coord) <- c("lon", "lat")
colnames(vals) <- c("ANNUAL_MEAN_AVG", "ANNUAL_RANGE_AVG")
res <- cbind(coord, vals)
关于r - 如何考虑 R 中的纬度和经度值来计算两个不同变量的平均值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52495710/