利用R在不规则网格上插值和绘制2d /空间时间序列数据

Question

（这是我的第一篇文章所以（i）我希望不要破坏太多的规则，并且（ii）必须在外部存储示例图。

我想要显示不规则的网格化时间序列数据，其中显示的参数也是纬度或水深等地理测量的函数。包含日期（日期），地理参数水深（dep）和感兴趣盐度（sal）参数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图的R代码是：

# 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间隔不规则，使用ggplot的geom_tile()函数绘图需要插值。

免费提供的软件海洋数据视图（ODV）可实现此类插值，我想重现与R一起存储在我们自己的云（上面的链接）中的ODV图。

由于此问题类似于先前解决的问题，我尝试使用包akima在更精细的date和dep网格上插入参数sal。但是，这不适用于作为POSIXct对象的x参数。

有没有人有解决方案？

Answer 1

我对MBA套餐好运：

# 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

使用插值设置可以清除一些异常情况。我刚刚使用了默认值。