R gstat krige () - Ковариационная матрица единственного числа в местоположении [5.88,47.4,0]: пропуск

Когда я хочу выполнить кригинг, он срабатывает только иногда, в зависимости от того, какие значения я использую в моей таблице данных. В результате функции krige, которую я получаю для var1.pred: NA NA NA ...и var1.var: NA NA NA ...(но только когда я использую «неправильные» значения в моей таблице данных).

Например:

это работает всегда (пока), когда я использую только 10 значений
это работает, когда я использую 50 значений, но только с определенными
это работает не когда я использую 50 значений и "неправильные" значения
это работает, когда я использую 25 значений и ранее упомянутые "неправильные" значения

Я не понимаю, почему это иногда работает, а иногда нет. Странно то, что когда я добавляю Zwiesel;49.02999878;13.22999954;2.2в таблицу данных, она работает, когда я использую менее ~ 20 значений, но не работает, когда я использую более 50 значений ...

Где моя ошибка?

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
...
...

Мой код для выполнения кригинг-интерполяции

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)

Предупреждения :

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...
...
...

r interpolation kriging gstat

— obrob
источник

Эта ошибка обычно возвращается, потому что у вас есть повторяющиеся местоположения. Вы можете проверить это с помощью sp::zerodistфункции.

Чтобы удалить дубликаты мест, вы звоните sp::zerodistв скобках индекса.

WeatherData <- WeatherData[-zerodist(WeatherData)[,1],]

— Джеффри Эванс
источник