我试图用R中的Gstat包模拟两个不同的随机字段（yy1和yy2，具有不同的平均值和相关长度）与不规则边界的组合。我附上了我预期结果的图片。代码没有一致地给出这样的输出，并且我经常得到yy1和yy2中的至少一个作为NaN，这导致如图所示的不期望的输出。
我使用的关键步骤是：
1）用不同的手段和psill（rf1和rf2）创建了两个gstat对象 2）以数据帧的形式创建两个计算网格（每个随机字段一个），具有两个变量“x”和“y”坐标。 3）使用无条件模拟预测两个随机场。
在这方面的任何帮助将受到高度赞赏。
附件：2张图片（提供链接）和1张R代码
library(gstat)
xy <- expand.grid(1:150, 1:200) # 150 x 200 grid is created in the form of a dataframe with x and y vectors
names(xy)<-c('x','y') # giving names to the variables
# creating gsat objects
rf1<-gstat(formula=z~1,locations=~x+y,dummy = T,beta=c(1,0,0), model=vgm(psill=0.025, range=5, model='Exp'), nmax=20) # dummy=T treats this as a unditional simulation
rf2<-gstat(formula=z~1,locations=~x+y,dummy = T,beta=c(4,0,0), model=vgm(psill=0.025, range=10, model='Exp'), nmax=20) # dummy=T treats this as a unditional simulation
# creating two computational grid
rows<-nrow(xy)
xy_shift <- expand.grid(60:90, 75:100)
names(xy_shift)<-c('x','y')
library(dplyr) # for antijoin
xy1<-xy[1:(rows/2),]
xy1<-anti_join(xy1, xy_shift, by = c("x","y")) # creating the irregular boundary
xy2<-rbind(xy[(rows/2+1):rows,],xy_shift)
library(sp)
yy1<- predict(rf1, newdata=xy1, nsim=1) # random field 1
yy2<- predict(rf2, newdata=xy2, nsim=1) # random field 2
rf1_label<-gl(1,length(yy1[,1]),labels="field1")
rf2_label<-gl(1,length(yy2[,1]),labels="field2")
yy1<-cbind(yy1,field=rf1_label)
yy2<-cbind(yy2,field=rf2_label)
yy<-rbind(yy1,yy2)
yyplot<-yy[,c(1,2,3)]
# plotting the field
gridded(yyplot) = ~x+y
spplot(obj=yyplot[1],scales=list(draw = TRUE))