两天前我开始使用automap软件包进行自动变异函数建模并玩弄它（手动操作很繁琐而且没有太多优点......虽然我觉得很奇怪自动化似乎真的很喜欢Matérn函数用于对变差函数建模） . 我想到的是数据集中存在负值，而这些值未在此包生成的 Map 上显示 .
这是我刚刚粘在一起的数字：Nr . 1是使用autoFitVariogram和autoKrige后的输出 . 它似乎没有负面 Value . 由于我不喜欢图形输出，我使用gstat执行普通克里金法，使用来自autoFitVariogram（来自automap）的变异函数（Nr.2），它清楚地显示负降水区域 . 我将autoKrige生成的 Map 导出到QGIS并进行了双重检查，并且还有很多负值（Nr.3;变黑的区域） .
所以我的问题：
1.）由autoKrige产生的克里金预测图显然产生了一个遵循诸如“if var.pred <0然后0”的方案的映射 . 我可以看到这对于生成这样的 Map 很有用，但这对实际数据有何意义呢？我想用我的数据集进行进一步的分析，负降雨值看起来有点......非现实 . 如果将这个“如果var.pred <0然后0”方案应用于数据，如果这会使它在物理上合理，那么在数学上听起来是否合理？
2.）您可以使用广义最小二乘法（GLS）确定变量图参数作为自动包中的自己的参数 . 但是，我想从gstat（fit.variogram.reml）使用REML . 我尝试用我的REML估计代替 variogram$var_model （这也产生了我修改过的变异函数），但是当用autoKrige执行克里金法时，再次使用原始的变异函数模型 . 有没有办法通过包装提供的其他方式来适应模型？ （autoKrige手册中有一个参数'data_variogram'，但这似乎做了别的事情） .
谢谢！
1 回答
我不认为是这种情况;您似乎从查看图表得出结论，但请验证生成的数字 . 图1在我看来并不包含负值 .
autoKrige使用fit.variogram，并且不能使用fit.variogram.reml;这就是它的编码方式，但随意修改它 .