R/Excel中的海流模型（百万数据）

我正在建立一个随机模型来预测海洋中漂浮物体的运动。我有来自世界各地漂流浮标的数千个数据。格式如下：

  index month year lat long

  72615 10 2010 35,278 129,629

  72615 11 2010 37,604 136,365

  72615 12 2010 39,404 137,775

  72615 1 2011 39,281 138,235

  72620 1 2011 35,892 132,766

  72620 2 2011 38,83 133,893

  72620 3 2011 39,638 135,513

  72620 4 2011 41,297 139,448

该模型的一般概念是将整个世界划分为2592个大小为5x5度的单元。然后用下面的公式创建马尔可夫链转移矩阵

1个月内从单元i到单元j的概率等于：

任何浮标在1个月内从i区移动到j区的次数

除以

任何浮标退出i的次数（包括从i到i）

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但是，我在管理数据方面遇到了两个问题

1。是否有一个简单的解决方案（最好是Excel或R）向数据集中添加第6列，其值仅取决于纬度和经度的值，这样它将等于：

当纬度和经度都在0和5之间时为1

2当纬度在0和5之间，经度在5和10之间时

3当纬度在0和5之间，经度在10和15之间时

以此类推，直到2592

2。有没有一种简单的方法来计算任何浮标在一个月内从i号格移动到j号格的次数？

我试图在Excel中找出问题1的解决方案，但除了按纬度/经度列排序，然后手动写入值之外，我想不出任何更有效的方法

我还被告知，R更适合管理此类数据集，但我没有这方面的经验，自己也找不到解决方案

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我非常感谢任何帮助。

有人可能会想出更复杂/更快的方法，但这是一种粗糙的方法，其优点是相对容易理解

样本数据：

dd <- read.table(header=TRUE,dec=",",text="
index month year lat long
72615 10 2010 35,278 129,629
72615 11 2010 37,604 136,365
72615 12 2010 39,404 137,775
72615 1 2011 39,281 138,235
72620 1 2011 35,892 132,766
72620 2 2011 38,83 133,893
72620 3 2011 39,638 135,513
72620 4 2011 41,297 139,448")

如果只有数千行，这可能足够快。我会试试看你是否需要更漂亮的。（如果需要将矩阵折叠回一组列，可以使用

restrape2:：melt

或

tidyr:：gather

…）

在GIS StackExchange上使用R

sf

包生成

i x j

单元格的网格。但这需要熟悉该软件包及其方法。

dd$x <- (dd$lat %/% 5) + 1
dd$y <- (dd$long %/% 5) + 1

mm <- matrix(0,nrow=36,ncol=72)

for (i in 1:nrow(dd)) {
  mm[dd[i,"x"],dd[i,"y"]] <- mm[dd[i,"x"],dd[i,"y"]]+1
}