Só gostaria de acrescentar que vento é um grandeza vetorial. Se for interpolar (independente do método) para os dados de uma maior para menor resolução (upscaling) considere a velocidade e a direção do vento (ou as componentes zonal, u, e meridional, v) dependendo de como os dados do ASCAT são fornecidos. O melhor é fazer a interpolação de u e v separadamente e então determinar a intensidade (módulo) do vento. Embora a média aritmética da intensidade possa dar um valor != 0, as diferentes direções do vento do grid menor, dentro de um grid maior, podem se cancelar.
Att.


2017-09-11 9:58 GMT-03:00 Elias T. Krainski via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:

On 10/09/2017 20:03, Heloíse Pavanato via R-br wrote:
Vamos ver como soluciono este problema.
 Não tentou usar nearest.pixel() do pacote 'spatstat' para 'coletar' o valor no pixel mais próximo? Se quiser usar interpolações, como outros colegas sugeriram, sugiro o interpp() do pacote 'akima'. Com isso você pode interpolar do grid de menor resolução para as coordenadas do grid de maior resolucao ou de ambas para um grid comum. Usar nearest.pixel() seria um caso particular. Se fosse considerado um modelo estatístico, um ponto a se pensar nesse tipo de problema que é: O valor no pixel representa a média sobre o pixel ou é o valor do processo no centro do pixel.
Elias
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