拟合球状半变异函数模型

球状半变异函数模型是地统计学中常用的一种空间插值方法，它可以用来拟合随机场中点间的相关性。该模型可以表示为：

$$\gamma(h) = \begin{cases}
\frac{3}{2}h - \frac{1}{2}h^3 & 0 \leq h \leq 1 \\
1 & h > 1 \\
\end{cases}$$

其中，$h$为点间距离，$\gamma(h)$为半变异函数。在实际应用中，我们可以通过拟合已知数据点间的半变异函数来估计未知点的值。通常采用的方法是最小二乘法，通过最小化误差平方和来确定模型参数。

相关问题

R代码拟合球状半变异函数模型

以下是 R 代码示例，可以用来拟合球状半变异函数模型：

# 定义球状半变异函数模型
spherical_model <- function(h, rc) {
  ifelse(h <= rc, 3/2*h/rc - 1/2*(h/rc)^3, 1)
}

# 生成随机数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- runif(n)
y <- runif(n)
z <- rnorm(n)

# 计算距离矩阵
dist_mat <- as.matrix(dist(cbind(x, y)))

# 拟合半变异函数模型
rc <- 0.2
gamma <- spherical_model(dist_mat, rc)

# 绘制半变异函数图像
plot(dist_mat, gamma, pch = 16, xlab = "Distance", ylab = "Semi-variance", main = "Spherical model")

# 计算半变异函数拟合参数
fit <- lm(gamma ~ 1 + dist_mat)
rc_fit <- (sum(coef(fit)) - 1) * rc / 3

# 绘制拟合直线
lines(dist_mat, coef(fit) * dist_mat, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c(paste0("rc = ", round(rc, 2)), paste0("rc_fit = ", round(rc_fit, 2))), 
       col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)

上述代码中，首先定义了球状半变异函数模型`spherical_model`，然后生成了随机数据，并计算了距离矩阵`dist_mat`。接着，用距离矩阵和半径参数`rc`来计算半变异函数值`gamma`，并绘制了半变异函数图像。最后，用线性回归模型来拟合半变异函数曲线，计算出拟合参数`rc_fit`，并绘制了拟合直线和图例。

R拟合半变异函数模型，用球状模型拟合

好的，以下是用球状模型拟合半变异函数的 R 代码：

# 生成随机数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- runif(n)
y <- runif(n)
z <- rnorm(n)

# 计算距离矩阵
dist_mat <- as.matrix(dist(cbind(x, y)))

# 计算半变异函数
gamma <- variogram(z ~ x + y, data = data.frame(x, y, z), width = max(dist_mat) / 10, cutoff = max(dist_mat) / 2)

# 拟合球状半变异函数模型
spherical_model <- fit.variogram(gamma, vgm("Sph", psill = max(gamma$gamma), range = max(dist_mat) / 2))

# 绘制拟合结果
plot(gamma, pch = 16, col = "black", main = "Spherical model")
lines(spherical_model, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("Experimental", "Spherical"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)

上述代码中，首先生成了随机数据，并计算了距离矩阵`dist_mat`。然后，用`variogram`函数计算半变异函数`gamma`。接着，用`vgm`函数定义了球状半变异函数模型，并用`fit.variogram`函数拟合半变异函数曲线得到`spherical_model`。最后，绘制了实验结果和拟合结果的图像，并加入了图例。