我正在尝试使用R package gstat中的函数variogramST来计算时空变异函数。
有12年的数据在空间和时间的不规则点处有20＆000; 000个数据点（没有完整的网格或部分网格）。我必须使用spacetime包中的STIDF来获取不规则的数据集。我想要一个时间半变异函数，参考点在0,90,180,270天，长达几年等。不幸的是，计算和记忆问题都会发生。当命令
samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1)
在没有进一步论证的情况下运行，半变异函数在半变异函数的参考点方面仅考虑非常短的时间段，这似乎不能恰当地捕获固有的数据结构。
用户可以使用此函数的更多参数，但我不确定如何正确地对它们进行参数化：tlag，tunit，twindow。具体来说，我想知道他们如何互动以及如何实现我的目标，如上所述。所以我尝试了以下代码
samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag= ...., tunit=... , twindow= ...)
由于我的32Gbyte RAM计算机中的内存问题，以下代码结果无效：
samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days")
但也许可能存在缺陷。此外，后一行代码在计算时间方面似乎也不可行。
是否有人知道如何正确指定gstat打包中的variogramST函数，目标是所需的时间间隔？
由于
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如果我理解正确，twindow参数应该是计算时空变异函数时要包含的观测数。假设你的20k点在12年内或多或少均匀分布，那么你每年大约有1600点。同样，假设我理解正确，如果你想在时间自相关计算中包含大约两年的数据，你会这样做：
samplevariogram<-variogramST(formula=formula_gstat,data=STIDF1,tlag=90*(0:20), tunit="days",twindow=2*1600)