[R-br] ajustar escala e interpolação

Sábado Setembro 9 19:05:08 -03 2017

Heloíse,

Você se fez entender e de fato você tem duas particularidades: seu grid e
coordenadas de vento além de terem granularidades diferentes têm um ligeiro
*offset* que se mostra como você descreve.

Se as coordenadas do vento (que têm a maior granularidade) fossem
arrendondadas para décimo de grau elas teriam o seguinte "passo":

Pegando o seu exemplo:

> round(vento[1:5,1],1)
[1] -23.9 -23.6 -23.4 -23.1 -22.9

Note que as frações seriam apenas quatro e com espaçamentos "não
equidistantes", por consequência do arredondamento eles se alternam em 0,3
e 0,2 grau...

Se com essas "coincidências" no grid você conseguir fazer sua análise, é o
"automatismo" mais simples que se pode pensar...

Caso contrário, você precisará escrever o script para o interpolador
bivariado, levando em conta que mesmo o *thin plate splines* funcionará
muito mais como uma régua flexível ("japonesa", ou como a antiga "curva
francesa") que tentará heurística e localmente adaptar-se aos dados sem
levar em conta a física do vento, por isso uma análise dos resultados seria
necessária, especialmente por que, imagino, as informações de vento trazem
também a direção de onde sopram. . .

HTH
--
Cesar Rabak

2017-09-06 19:19 GMT-03:00 Heloíse Pavanato <helopavanato em gmail.com>:

> Olá Cesar e Elias,
>
> Obrigada pela atenção. Vou dar uma olhada no pacote spatstat.
>
> Cesar, respondo em linha:
>
> As coordenadas do grid e vento múltiplas de 0,5 grau deveriam "se
> corresponder" ou não?
>
> Sim, mas não como os dados estão agora. Por exemplo, entre as latitudes de
> vento de -10.875 e -10.625 a correspondência no grid seria -10.8 e -10.7.
> Entre -10.625 e -10.375 as correspondências seriam -10.6, -10.5 e -10.4.
> Não sei como automatizar estre processo, pois veja que para as latitudes
> de vento que terminam com "75" eu tenho duas correspondências e para as que
> terminam em "25" eu tenho três. Me fiz entender?
>
> Aqui vai um dput() dos dados para você ter uma noção:
>
>
> dput(vento[1:30, ])
>
>
> structure(list(lat = c(-23.875, -23.625, -23.375, -23.125, -22.875,
>
> -22.625, -22.375, -22.125, -21.875, -21.625, -21.375, -21.125,
>
> -20.875, -20.625, -20.375, -20.125, -19.875, -19.625, -19.375,
>
> -19.125, -18.875, -18.625, -18.375, -18.125, -17.875, -17.625,
>
> -17.375, -17.125, -16.875, -16.625), lon = c(-42.875, -42.875,
>
> -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875,
>
> -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875,
>
> -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875,
>
> -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875, -42.875
>
> ), media = c(6.16, 5.99714285714286, 5.91857142857143, 5.82,
>
> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
>
> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("lat", "lon",
>
> "media"), row.names = c(NA, 30L), class = "data.frame")
>
>
> dput(grid[1:30, ])
>
>
> structure(list(lat = c(-10.4, -10.4, -10.5, -10.5, -10.6, -10.6,
>
> -10.6, -10.5, -10.5, -10.6, -10.7, -10.7, -10.7, -10.7, -10.8,
>
> -10.8, -10.8, -10.9, -10.9, -10.9, -10.8, -10.8, -10.9, -11,
>
> -11, -11, -10.8, -10.9, -10.9, -11), lon = c(-36.4, -36.3, -36.5,
>
> -36.3, -36.5, -36.4, -36.3, -36.6, -36.4, -36.6, -36.6, -36.5,
>
> -36.4, -36.3, -36.6, -36.5, -36.4, -36.6, -36.5, -36.4, -37,
>
> -36.9, -36.9, -37.1, -37, -36.9, -36.8, -37, -36.8, -36.8)), .Names =
> c("lat",
>
> "lon"), row.names = c(NA, 30L), class = "data.frame")
>
>
> A questão de você interpolar os valores de vento tem menos a ver com o R
> em si e mais com o domínio do problema que você trabalha: qual é a forma de
> interpolar o valor do vento para uma coordenada intermediária entre pontos
> que você tenha as medidas?
>
> Talvez seja mais apropriado trabalhar com "a quase metade dos dados" do
> que utilizar o dobro de pontos sendo que a outra metade será resultado de
> um processo de cálculo e portanto não deveria modificar sua análise dos
> dados.
>
> Também acho que a interpolação é o menos importante para fins de análises,
> e posso manter NAs para isso. Porém, tenho que gerar um levelplot() desta
> e de outras variáveis, por isso gostaria de usar a interpolação para este
> fim. Pensei em usar thin plate splines ou qualquer outro interpolador
> bivariado em termos de latitude e longitude.
>
> Obrigada pela ajuda.
>
> Saudações,
> Heloise
>
> 2017-09-07 0:08 GMT+12:00 Cesar Rabak <cesar.rabak em gmail.com>:
>
>> Heloise,
>>
>> Esta observação me deixa confuso:
>>
>> #Quando faço um merge() dos dois dataframes, obviamente meus valores de
>>> #vento$media aparecem como NA pois não há nenhuma correspondência entre
>>> as #coordenadas do grid e de vento.
>>
>>
>> As coordenadas do grid e vento múltiplas de 0,5 grau deveriam "se
>> corresponder" ou não?
>>
>> A questão de você interpolar os valores de vento tem menos a ver com o R
>> em si e mais com o domínio do problema que você trabalha: qual é a forma de
>> interpolar o valor do vento para uma coordenada intermediária entre pontos
>> que você tenha as medidas?
>>
>> Talvez seja mais apropriado trabalhar com "a quase metade dos dados" do
>> que utilizar o dobro de pontos sendo que a outra metade será resultado de
>> um processo de cálculo e portanto não deveria modificar sua análise dos
>> dados.
>>
>> HTH
>> --
>> Cesar Rabak
>>
>>
>> 2017-09-06 4:47 GMT-03:00 Heloíse Pavanato via R-br <
>> r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>>
>>> Colegas do R-br,
>>>
>>>
>>>
>>> Tenho a seguinte questão:
>>>
>>>
>>>
>>> Estou trabalhando com um grid de 0.1 x 0.1 grau de latitude e longitude
>>> onde quero inserir a variável vento. No entanto a resolução do vento é
>>> de 0.25 x 0.25 graus.
>>>
>>> Os dados estão armazenados aqui:
>>>
>>>
>>> http://www.datafilehost.com/d/693635d4
>>>
>>> http://www.datafilehost.com/d/ee24730c
>>>
>>>
>>> vento <- read.csv('ascat.data.csv', header = TRUE)
>>>
>>> str(vento)
>>>
>>> grid <- read.csv('grid.data.csv', header = TRUE)
>>>
>>> str(grid)
>>>
>>>
>>> #Quando faço um merge() dos dois dataframes, obviamente meus valores de
>>> #vento$media aparecem como NA pois não há nenhuma correspondência entre
>>> as #coordenadas do grid e de vento.
>>>
>>>
>>> dmerge <- merge(grid, vento, by = c('lon', 'lat'), all.x = TRUE)
>>>
>>>
>>> Porém, eu gostaria de obter valores de vento, por exemplo, entre
>>> latitudes de -22.625 e -22.375 na mesma escala do grid: -22.6, -22.5,
>>> -22.4, etc. E o mesmo para longitude.
>>>
>>>
>>> Tentei utilizar a scales::rescale(), mas consegui mudar apenas os
>>> mínimos e máximos das coordenadas:
>>>
>>>
>>> #install.packages('scales', dependencies = TRUE)
>>>
>>> library(scales)
>>>
>>>
>>> vento$lon.r <- rescale(vento$lon, to = range(grid$lon))
>>> vento$lon.r
>>>
>>>
>>> vento$lat.r <- rescale(vento$lat, to = range(grid$lat))
>>> vento$lat.r
>>>
>>>
>>> Então, creio que eu tenho dois problemas: o primeiro é obter as
>>> coordenadas de vento na mesma escala que as do grid; segundo é interpolar
>>> vento$media para substituir os NAs, que correspondem a quase metade do
>>> total de valores.
>>>
>>>
>>> Agradeço se algum colega tiver alguma dica.
>>>
>>>
>>> Obrigada,
>>>
>>> Heloise.
>>>
>>> _______________________________________________
>>> R-br mailing list
>>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>>> código mínimo reproduzível.
>>>
>>
>>
>
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