使用R对不规则网格上的二维/空间时间序列数据进行插值和绘图

Question

使用R对不规则网格上的二维/空间时间序列数据进行插值和绘图

rggplot2time-seriesinterpolation

3

这是我的第一篇文章，所以（i）我希望不会违反太多规则，（ii）需要将示例图形存储在外部。

我想要可视化不规则网格的时间序列数据，其中显示的参数也是地理度量（如纬度或水深）的函数。包含日期（date）、地理参数水深（dep）和感兴趣的参数盐度（sal）的示例数据文件以及使用 ggplot2 生成的初步散点图存储在我们的

owncloud

密码：timeseries

ggplot 绘图的R代码如下：

# Load required packages
library(ggplot2)
library(data.table)
library(colorRamps)
library(scales)

# Import spatial timeseries data
df      <- data.table(read.csv("timeseries_example.csv"))
df$date <- as.POSIXct(strptime(df$date, format="%m/%d/%Y", tz="GMT"))

# Scatterplot with color representing the z parameter

Fig <-
ggplot(data=df, aes(date, dep, col=Sal))+
  geom_point()+
  scale_y_reverse()+
  scale_colour_gradientn(colours = matlab.like2(7), oob=squish)

tiff("./example_timeseries_R_ggplot.tiff", width = 200, height = 100, 
  units =  'mm', res = 300, compression = 'lzw')
Fig
dev.off()

由于数据在空间和时间上不规则分布，使用ggplot的geom_tile()函数进行绘图需要插值。

免费软件Ocean Data View(ODV)可以进行这种插值操作，我希望能够用R复现存储在我们owncloud中的ODV图形(链接如上)。

由于这个问题类似于先前解决的问题，我尝试使用akima包将参数sal插值到更精细的日期和深度网格上。然而，由于x参数是POSIXct对象，这并没有起作用。

是否有人有解决方法？

- Jens Daniel Müller

我还没有检查过数据，只是一个想法。如果你使用 as.numeric 将 POSIXct 对象转换为数字，是否可以帮助你的插值？ - www

感谢您的评论@ycw。确实，我尝试将POSIXct日期转换为数字。我必须将数字除以1e8，因为akima包要求x和y变量在4个数量级内（我不完全理解为什么）。然而，这种方法对我的数据集没有产生有意义的插值结果。 - Jens Daniel Müller

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- oropendola · Accepted Answer

我用过 MBA 套餐，效果很不错：

# Load required packages
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(reshape2)
library(colorRamps)
library(scales)
library(MBA)

# Import spatial timeseries data
df      <- read.csv("timeseries_example.csv")
df$date <- as.POSIXct(strptime(df$date, format="%m/%d/%Y", tz="GMT"))
df$date <- decimal_date(df$date)

mba <- mba.surf(df[,c('date', 'dep', 'Sal')], 100, 100)
dimnames(mba$xyz.est$z) <- list(mba$xyz.est$x, mba$xyz.est$y)
df3 <- melt(mba$xyz.est$z, varnames = c('date', 'depth'), value.name = 'salinity')

Fig <-
  ggplot(data=df3, aes(date, depth))+
  geom_raster(aes(fill = salinity), interpolate = F, hjust = 0.5, vjust = 0.5) +
  geom_contour(aes(z = salinity)) + 
  geom_point(data = df, aes(date, dep), colour = 'white') +
  scale_y_reverse() +
  scale_fill_gradientn(colours = matlab.like2(7))
Fig

有一些异常值，你可以通过插值设置进行清理。我只使用了默认设置。