受旱灾影响，植被恢复时间的计算

Question

有三个数据框，一个是旱灾情况数据，1为发生旱灾，0为不发生旱灾。第二个是植被情况数据，1为植被异常，0为正常。第三个是植被类型数据，1为森林，2为田地，3为草地。三张数据表每一行是一个栅格6000天的数据，6000天中各栅格有多个干旱事件。现在想找到每个栅格发生旱灾造成植被异常的事件和各事件植被恢复时间(植被恢复时间指旱灾结束至植被恢复正常的时间)并与植被类型相对应，请问用r语言应该如何编程。

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

1. 导入数据 首先需要将三个数据框导入到R中。假设分别为drought, vegetation, and vegetation_type。

drought <- read.csv("drought.csv")
vegetation <- read.csv("vegetation.csv")
vegetation_type <- read.csv("vegetation_type.csv")

1. 数据预处理 因为每一行是一个栅格6000天的数据，需要将数据逐个栅格处理。 将三个数据框按照栅格id合并为一个数据框。

library(dplyr)
data <- left_join(drought, vegetation, by = "id") %>%
  left_join(vegetation_type, by = "id")

在合并的数据框中，drought和vegetation为二元变量，需要将它们转换为标志事件发生的时间。

# drought事件发生的天数
data$drought_time <- apply(data[,1:6000], 1, function(x) which(x==1))
# vegetation异常的天数
data$veg_exc <- apply(data[, 6001:12000], 1, function(x) which(x==1))

通常情况下，植被的恢复时间比异常时间稍后，因此这里用异常时间往后推移一定天数，认为当天植被正常。

# 认为植被恢复时间为异常时间后第30天
data$veg_recovery <- data$veg_exc + 30

1. 分析 得到完整数据后，就可以开始分析了。 首先筛选出发生旱灾且植被异常的事件：

drought_veg_exc_event <- data %>% 
  filter(!is.na(drought_time)) %>% 
  filter(!is.na(veg_exc))

然后根据植被类型，对事件分组，计算每组事件的恢复时间中位数。

veg_recovery_by_type <- drought_veg_exc_event %>% 
  group_by(vegetation_type) %>% 
  summarise(median_veg_recovery = median(veg_recovery))

得到每个栅格的旱灾事件数和发生旱灾造成植被异常的事件数。

event_num <- data %>% 
  summarise(drought_event_num = sum(!is.na(drought_time)),
            drought_veg_exc_event_num = sum(!is.na(drought_time) & !is.na(veg_exc)))

综上，代码如下：

library(dplyr)
# 导入数据
drought <- read.csv("drought.csv")
vegetation <- read.csv("vegetation.csv")
vegetation_type <- read.csv("vegetation_type.csv")
# 合并数据
data <- left_join(drought, vegetation, by = "id") %>%
  left_join(vegetation_type, by = "id")
# 找到旱灾和植被异常事件
data$drought_time <- apply(data[,1:6000], 1, function(x) which(x==1))
data$veg_exc <- apply(data[, 6001:12000], 1, function(x) which(x==1))
# 认为植被恢复时间为异常时间后第30天
data$veg_recovery <- data$veg_exc + 30
# 筛选出旱灾和植被异常同时发生的事件
drought_veg_exc_event <- data %>% 
  filter(!is.na(drought_time)) %>% 
  filter(!is.na(veg_exc))
# 按照植被类型统计恢复时间中位数
veg_recovery_by_type <- drought_veg_exc_event %>% 
  group_by(vegetation_type) %>% 
  summarise(median_veg_recovery = median(veg_recovery))
# 统计旱灾事件数和旱灾造成异常事件数
event_num <- data %>% 
  summarise(drought_event_num = sum(!is.na(drought_time)),
            drought_veg_exc_event_num = sum(!is.na(drought_time) & !is.na(veg_exc)))