如何估算地球上数据的变异函数？

Question

我有相关经度和纬度的数据。如何根据点之间的大圆距离获得此数据的变异函数？

这个简单的例子包含了赤道上的所有数据：

require(geoR)

long <- seq(-179, 180)
x <- sin(pi * long / 180) + rnorm(length(long))
V <- variog(data=x, coords=cbind(long, 0))
# variog: computing omnidirectional variogram
plot(V)

第一个和最后一个点实际上只相差1度，但我天真的尝试导致variog认为它们相隔359度。

Answer 1

您应该使用Semi-variogram from nmle。它允许您指定一个距离矩阵，您可以自行解决这个问题。

Answer 2

来自R-sig-geo的帖子（专用于R中的空间数据的邮件列表）我似乎记得在R中没有支持大圆距离的现成功能：

http://r-sig-geo.2731867.n2.nabble.com/Great-Circle-distances-in-Automap-Gstat-td6863940.html

我的建议是投影数据，而不是对投影数据进行插值。