Интерпретировать вариограмму с высоким эффектом самородка?

10

Я сделал вариограмму в R, используя пакет gstat, variogram()function. Я хочу посмотреть, есть ли пространственная автокорреляция в остатках моей модели (изобилие видов как функция среды обитания, между участками, разнесенными на расстояние от нескольких километров до 900 км, используя glmm).

Мои единицы даны в километрах, и поэтому моя интерпретация заключается в том, что расстояние составляет чуть более 100 км, пока пространственная автокорреляция больше не является «проблемой». Мне интересно, может кто-нибудь объяснить, почему самородок кажется таким высоким? Означает ли это, что даже в аналогичных местах все еще существует относительно большая разница? Или эта волнистая вариограмма означает, что я должен скорректировать количество лагов и расстояние до тех пор, пока не получу более типичную форму?

Использование gstat, разрывы по умолчанию и максимальное расстояние

Для более variog()подробного исследования я также использовал функцию из пакета geoR и использовал breaks=seq(0,100,10), чтобы попытаться взглянуть только на более близкие расстояния (используя те же точки и те же остатки модели). Это указывает на то, что ближайшие точки более различны, что также не имеет смысла. Возможно, это указывает на отсутствие пространственной автокорреляции, и что моя модель уже учитывает это.

Использование geoR, до 100 км

Я нашел этот замечательный источник, «Геостаты без слез» , и на странице 51 есть несколько полезных советов по подгонке вариограмм. По этому совету у моего первого, похоже, правильный диапазон. Итак, это возвращает нас к первому вопросу - как мне это интерпретировать?

snowtosurf
источник
1
Кажется, что в ваших остатках нет пространственной автокорреляции, так что это хорошая новость для вас, не так ли?
Радучжу
Я не был уверен, что правильно истолковал это, но если наличие такого высокого самородка и волнистого графика почти не указывает на автокорреляцию (в отличие от неправильной настройки вариограммы), то да - это отличная новость! Спасибо за ваше мнение о толковании, приятно знать, что я не далеко.
snowtosurf

Ответы:

4

Мне интересно, может кто-нибудь объяснить, почему самородок кажется таким высоким? Означает ли это, что даже в аналогичных местах все еще существует относительно большая разница?

Да, высокий эффект самородка (высокая вариабельность в начале координат) говорит о слабой (или нулевой) пространственной зависимости (автокорреляции) среди выборочных данных на малых расстояниях. Это может быть случай, когда структура данных имеет более короткий диапазон, чем интервал выборки, но второе изображение, похоже, также указывает на то, что это не так.

Андре Силва
источник