如何解释具有范围但没有偏基台的半变异函数？

Question

我一直在使用 R 的 gstat 包中的 variofit 函数来将半变异函数模型拟合到我拥有的一些空间数据，但我对已生成的几个模型感到困惑。基本上对于这几个模型，我会得到一个具有自相关范围但不偏基台的模型。有人告诉我，即使没有窗台，该模型仍应具有某种形状来反映范围，但绘制此模型会导致所附屏幕截图中显示的扁平线。我不认为这是初始值不好的问题，因为我让 variofit 从 expand.grid 生成的许多值矩阵中解析出最佳初始值。我想知道这是否与我被告知的相反被正确绘制，以及具有范围但没有偏基台值的确切含义。我知道当我使用 geoR (fit.variogram) 的替代模型拟合函数时，这些模型可能适合周期性分布或波分布，尽管 so/probably 过度拟合很差——所以这是否表明了这一点，哪个variofit无法绘制？不幸的是，我不能分享数据，但我提供了一个我用来制作这些模型的代码示例，如果它有助于回答我的问题的话：

geo.entPC <- as.geodata(cbind(jitteryPC, log.PC[,5], coords.col=1:2, data.col=5))

test.pc.grid2 <- expand.grid(seq(0,2,0.2),seq(0,100,10))

variog.function.col2 <-function (x) {
  vario.cloud <- variog(x, estimator.type = "classical", option="bin")
  variogram.mod <- variofit(vario.cloud , ini.cov.pars=test.pc.grid2,  fix.nug=FALSE, weights="equal")
  plot(vario.cloud)
  lines(variogram.mod, col="red")
  summary(x)
 
  
}

variog.function.col2(geo.entPC)

Answer 1

从显示经验变异函数的附图中，我不希望找到任何合理的空间相关性。这与拟合变差函数一致，它本质上是一个纯金块模型。空间范围可能是数值优化的遗留物，或者部分空间基台可能（在数值上）不同于 0 的数字未显示在拟合变差函数的摘要中。然而，对于一个不相关的小偏基台，无论范围是多少，空间相关性都可以忽略不计。

根据数据，有时限制用于计算经验变异函数的对的最大距离是有益的 - 但要确保每个 bin 中有“足够”的对。

如何解释具有范围但没有偏基台的半变异函数？

How to interpret semivariogram with range but no partial sill?

r

spatial

gstat

geor