R 运行布朗桥运动模型时出现警告
在过去的几周里，我一直在构建一个BBMM，我使用的代码已经过时，并且我遇到了一些警告问题 数据来自GPS标记的鹌鹑，每小时收集一次。Lat/Long坐标已转换为UTMs（14N区）。我相信这个问题与设置CRS有关，但我对这方面的了解还不够，无法真正理解哪里出了问题/如何解决问题R 运行布朗桥运动模型时出现警告,r,R,在过去的几周里，我一直在构建一个BBMM，我使用的代码已经过时，并且我遇到了一些警告问题 数据来自GPS标记的鹌鹑，每小时收集一次。Lat/Long坐标已转换为UTMs（14N区）。我相信这个问题与设置CRS有关，但我对这方面的了解还不够，无法真正理解哪里出了问题/如何解决问题 str(dep01) 'data.frame': 174 obs. of 18 variables: $ Logger.ID : Factor w/ 1 level "DEP01": 1
str(dep01)
'data.frame': 174 obs. of 18 variables:
$ Logger.ID : Factor w/ 1 level "DEP01": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Year : int 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 ...
$ Month : int 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
$ Day : int 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
$ Date : chr "2020 6 1" "2020 6 1" "2020 6 1" "2020 6 1" ...
$ Hr : int 17 19 20 21 22 23 0 13 14 15 ...
$ Hour : int 17 19 20 21 22 23 0 13 14 15 ...
$ Min : int 16 18 18 19 21 22 23 55 43 44 ...
$ Minute : int 16 18 18 19 21 22 23 55 43 44 ...
$ Time : int 1716 1918 2018 2119 2221 2322 23 1355 1443 1544 ...
$ Latitude : num 3939092 3939092 3939105 3939076 3939086 ...
$ Longitude : num 226459 226466 226441 226461 226470 ...
$ Raw.latitude : chr "3533466N" "3533466N" "3533473N" "3533458N" ...
$ Raw.Longitude: chr "10201069W" "10201065W" "10201082W" "10201068W" ...
$ NewTime : chr "1716" "1918" "2018" "2119" ...
$ NewDate : chr "2020 6 1 1716" "2020 6 1 1918" "2020 6 1 2018" "2020 6 1 2119" ...
$ DT : POSIXct, format: "2020-06-01 17:16:00" "2020-06-01 19:18:00" "2020-06-01 20:18:00"
"2020-06-01 21:19:00" ...
$ timelag : num 3965 3721 3660 3721 3782 ...
> #Plot results for all contours
> contours.dep01 = bbmm.contour(BBMM.dep01, levels=c(seq(50, 90, by=10), 95, 99), locations=dep01,
plot=TRUE)
> # Print result
> print(contours.dep01)
$Contour
[1] "50%" "60%" "70%" "80%" "90%" "95%" "99%"
$Z
[1] 2.908883e-03 2.315678e-03 1.431168e-03 7.383954e-04 2.319661e-04 7.277490e-05 1.912739e-05
> bbmm.contour.dep01 = data.frame(x = BBMM.dep01$x, y = BBMM.dep01$y, probability =
BBMM.dep01$probability)
> bbmm.50.dep01 = data.frame(x = BBMM.dep01$x, y = BBMM.dep01$y, probability =
+ BBMM.dep01$probability)
> bbmm.50.dep01 = bbmm.50.dep01[bbmm.50.dep01$probability <= contours.dep01$Z[1],]
> m50.dep01 = SpatialPixelsDataFrame(points = bbmm.50.dep01[c("x", "y")], data=bbmm.50.dep01)
> m50.dep01 = as(m.dep01, "SpatialGridDataFrame")
> writeAsciiGrid(m50.dep01, "50ContourInOutdep01.asc", attr=ncol(bbmm.50.dep01))
> # Convert to SpatialPolygonsDataFrame and export as ESRI Shapefile
> shp.50.dep01 <- as(m50.dep01, "SpatialPolygonsDataFrame")
> map.ps50.dep01 <- SpatialPolygons2PolySet(shp.50.dep01)
> diss.map.50.dep01 <- joinPolys(map.ps50.dep01, operation = 'UNION')
> diss.map.50.dep01 <- as.PolySet(diss.map.50.dep01, projection = 'UTM', zone = '14')
> diss.map.p50.dep01 <- PolySet2SpatialPolygons(diss.map.50.dep01, close_polys = TRUE)
**Warning message:
In showSRID(uprojargs, format = "PROJ", multiline = "NO") :
Discarded datum Unknown based on WGS84 ellipsoid in CRS definition**
> data50.dep01 <- data.frame(PID = 1)
> diss.map.p50.dep01 <- SpatialPolygonsDataFrame(diss.map.p50.dep01, data = data50.dep01)
> writeOGR(diss.map.p50.dep01, dsn = ".", layer="contour50.dep01", driver = "ESRI Shapefile")
> map.50.dep01 <- readOGR(dsn=".", layer="contour50.dep01")
OGR data source with driver: ESRI Shapefile
Source: "C:\Users\cdwil\Documents", layer: "contour50.dep01"
with 1 features
It has 1 fields
**Warning message:
In OGRSpatialRef(dsn, layer, morphFromESRI = morphFromESRI, dumpSRS = dumpSRS, :
Discarded datum D_Unknown_based_on_WGS84_ellipsoid in CRS definition: +proj=utm +zone=14
+ellps=WGS84 +units=m +no_defs**
> plot(map.50.dep01)
str（dep01）
“数据帧”：174 obs。在18个变量中：
$Logger.ID:系数w/1级别“DEP01”：1。。。
$Year:int 2020 2020。。。
$Month:int 6 6 6。。。
$Day:int1122。。。
$Date:chr“2020 61”“2020 61”“2020 61”“2020 61”“2020 61”。。。
$Hr:int 17 19 20 21 22 23 0 13 14 15。。。
$Hour:int 17 19 20 21 22 23 0 13 14 15。。。
$Min:int 16 18 19 21 22 23 55 43 44。。。
$Minute:int 16 18 19 21 22 23 55 43 44。。。
$Time:int 17161918 2018 21192212322 23 1355 1443 1544。。。
$Latitude:num 3939092 3939092 3939105 3939076 3939086。。。
$Longitude:num 226459 226466 226441 226461 226470。。。
$Raw.LATIONE:chr“3533466N”“3533466N”“3533473N”“3533458N”。。。
$Raw.经度：chr“10201069W”“10201065W”“10201082W”“10201068W”。。。
$NewTime:chr“1716”“1918”“2018”“2119”。。。
$NewDate:chr“2020 611716”“2020 611918”“2020 612018”“2020 612119”。。。
$DT:POSIXct，格式：“2020-06-01 17:16:00”“2020-06-01 19:18:00”“2020-06-01 20:18:00”
"2020-06-01 21:19:00" ...
$timelag:num 3965 3721 3660 3721 3782。。。
>#绘制所有等高线的结果
>等高线.dep01=bbmm.等高线（bbmm.dep01，标高=c（序号（50，90，by=10），95，99），位置=dep01，
绘图=真）
>#打印结果
>打印（等高线，dep01）
$Contour
[1] "50%" "60%" "70%" "80%" "90%" "95%" "99%"
$Z
[1] 2.908883e-03 2.315678e-03 1.431168e-03 7.383954e-04 2.319661e-04 7.277490e-05 1.912739e-05
>bbmm.contour.dep01=data.frame（x=bbmm.dep01$x，y=bbmm.dep01$y，概率=
BBMM.dep01美元（概率）
>bbmm.50.dep01=data.frame（x=bbmm.dep01$x，y=bbmm.dep01$y，概率=
+BBMM.dep01美元（概率）
>bbmm.50.dep01=bbmm.50.dep01[bbmm.50.dep01$probability m50.dep01=SpatialPixelsDataFrame（points=bbmm.50.dep01[c（“x”，“y”）]，data=bbmm.50.dep01）
>m50.dep01=as（m.dep01，“SpatialGridDataFrame”）
>writeAsciiGrid（m50.dep01，“50ContourInOutdep01.asc”，attr=ncol（bbmm.50.dep01））
>#转换为空间多边形数据框架并导出为ESRI形状文件
>shp.50.dep01 map.ps50.dep01 diss.map.50.dep01 diss.map.50.dep01 diss.map.p50.dep01 diss.map.p50.dep01 writeOGR（diss.map.p50.dep01，dsn=“.”，layer=“轮廓50.dep01”，driver=“ESRI Shapefile”）
>地图50.dep01绘图（地图50.dep01）