map(SpatialExtremes)
map()所属R语言包：SpatialExtremes
Produces a 2D map from a fitted max-stable process
从拟合的最大稳定过程中产生的二维图
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Produces a 2D map from a fitted max-stable process.
从拟合的最大稳定过程中产生的二维图。
用法----------Usage----------
map(fitted, x, y, covariates = NULL, param = "quant", ret.per = 100, col
= terrain.colors(64), plot.contour = TRUE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：fitted
An object of class maxstab. Most often, it will be the output of the function fitmaxstab.
对象的类maxstab。大多数情况下，这将是功能fitmaxstab的输出。
参数：x,y
Numeric vector that gives the coordinates of the grid.
数值向量，给出的坐标的网格。
参数：covariates
An array specifying the covariates at each grid point defined by x and y. If NULL, no covariate is needed. See the example to see how to build it.
一个数组，指定的协变量，在每个格点x和y。如果NULL，没有协变量是必要的。见的例子来看看如何构建它。
参数：param
A character string. Must be one of "loc", "scale", "shape" or "quant" for a map of the location, scale, shape parameters or for a map of a specified quantile.
一个字符串。必须有一个“禄”，“规模化”，“形”或“定量”的位置，规模，形状参数或指定的位数图的图。
参数：ret.per
A numeric giving the return period for which the quantile map is plotted. It is only required if param = "quant".
一个数字的位数图绘制的回报期。如果只需要param = "quant"。
参数：col
A list of colors such as that generated by 'rainbow', 'heat.colors', 'topo.colors', 'terrain.colors' or similar functions.
列表的颜色，如所产生的“彩虹”，“heat.colors”，“topo.colors”，“terrain.colors”或类似的功能。
参数：plot.contour
Logical. If TRUE (default), contour lines are added to the plot.
逻辑。如果TRUE（默认），等高线的图。
参数：...
Several arguments to be passed to the image function.
到传递给image功能的几个参数。
值----------Value----------
A plot. Additionally, a list with the details for plotting the map is returned invisibly.
一个图。此外，绘制的图的详细信息，则返回的列表不可见的。
（作者）----------Author(s)----------
Mathieu Ribatet
参见----------See Also----------
condmap, filled.contour, heatmap, heat.colors, topo.colors, terrain.colors, rainbow
condmap，filled.contour，heatmap，heat.colors，topo.colors，terrain.colors，rainbow
实例----------Examples----------
##We run an artifical example using the volcano data set as a study[＃我们运行一个人工例如，使用数据作为研究火山]
##region[＃区域]
dim <- dim(volcano)
n.x <- dim[1]
n.y <- dim[2]
x <- 10 * 1:n.x
y <- 10 * 1:n.y
n.site <- 15
idx.x <- sample(n.x, n.site)
idx.y <- sample(n.y, n.site)
locations <- cbind(lon = x[idx.x], lat = y[idx.y])
alt <- diag(volcano[idx.x, idx.y])
##Simulate a max-stable process - with unit Frechet margins[＃模拟一个最大稳定的过程 - 与单位的Frechet空间]
data <- rmaxstab(40, locations, cov.mod = "whitmat", nugget = 0, range = 750,
smooth = 1)
##Now define the spatial model for the GEV parameters[＃GEV参数定义的空间模型]
param.loc <- -10 - 0.04 * locations[,1] + alt / 5
param.scale <- 5 - locations[,2] / 30 + alt / 4
param.shape <- rep(.2, n.site)
##Transform the unit Frechet margins to GEV [＃变换单位的Frechet空间GEV]
for (i in 1:n.site)
data[,i] <- frech2gev(data[,i], param.loc[i], param.scale[i],
param.shape[i])
##Define a model for the GEV margins to be fitted[＃定义一个模型，的GEV利润的安装]
##shape ~ 1 stands for the GEV shape parameter is constant[＃的形状~1的看台为GEV形状参数是常数]
##over the region[＃以上的区域]
loc.form <- loc ~ lon + alt
scale.form <- scale ~ lat + alt
shape.form <- shape ~ 1
## 1- Fit a max-stable process[＃1 - 适合一个最大稳定的过程]
schlather <- fitmaxstab(data, locations, "whitmat", loc.form, scale.form,
shape.form, marg.cov = cbind(alt = alt), nugget =
0, std.err.type = "none")
## 2- Produce a map of the pointwise 50-year return level[＃2 - 制作图的逐点的50年一遇水平]
##Here we have only one covariate i.e. alt[＃在这里我们只有一个协即ALT]
n.cov <- 1
covariates <- array(volcano, dim = c(n.x, n.y, n.cov), dimnames =
list(NULL, NULL, "alt"))
par(mfrow = c(1,2))
image(x, y, volcano, col = terrain.colors(64), main = "Elevation map")
map(schlather, x, y, covariates, ret.per = 50, plot.contour = FALSE,
main = "50-year return level")
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-9-30 12:43:56
