受旱灾影响造成植被异常，绘制植被恢复时间和旱灾严重程度曲线

Question

有四个数据框，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。第四个是旱灾严重程度数据表，每个旱灾事件期间的数据均为此次旱灾的严重程度。四张数据表每一行是一个栅格6025天的数据，6025天中各栅格有多个干旱事件，共1481个栅格。现在绘制三种植被类型栅格上植被恢复时间(恢复时间指旱灾结束到植被恢复正常的时间)与旱灾严重程度的曲线图，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

问题分解：

1. 如何读取四个数据框？
2. 如何计算每个栅格的植被恢复时间，以及将栅格按照植被类型进行分组？
3. 如何将旱灾严重程度数据与植被恢复时间数据进行合并？
4. 如何绘制三种植被类型栅格上植被恢复时间与旱灾严重程度的曲线图？ 回答：
5. 读取数据框可以使用read.csv函数，例如：

drought <- read.csv("drought.csv")
veg_cond <- read.csv("veg_condition.csv")
veg_type <- read.csv("veg_type.csv")
severity <- read.csv("severity.csv")

1. 计算植被恢复时间可以使用ifelse条件语句进行判断，以及dplyr包的group_by和mutate函数进行分组和计算，例如：

library(dplyr)
# 计算植被恢复时间
veg_recovery <- veg_cond %>%
  group_by(Grid_ID) %>%
  mutate(recovery_time = ifelse(veg_cond == 0 & lag(veg_cond, default = 0) == 1, 
                                date - lag(date, default = first(date)), NA)) %>%
  ungroup()
# 将栅格按照植被类型分组
veg_grouped <- veg_recovery %>%
  left_join(veg_type, by = "Grid_ID") %>%
  group_by(veg_type) %>%
  select(Grid_ID, veg_type, recovery_time) %>%
  na.omit() %>%
  ungroup()

1. 合并旱灾严重程度数据和植被恢复时间数据可以使用merge函数进行连接，例如：

# 合并旱灾严重程度数据和植被恢复时间数据
merged_data <- merge(veg_grouped, severity, by = "Grid_ID")

1. 绘制曲线图可以使用ggplot2包进行绘制，例如：

library(ggplot2)
# 绘制曲线图
ggplot(merged_data, aes(x = Severity, y = recovery_time)) +
  geom_smooth(method = "loess") +
  facet_wrap(veg_type ~ ., scales = "free") +
  xlab("旱灾严重程度") +
  ylab("植被恢复时间")

完整代码：

# 读取数据框
drought <- read.csv("drought.csv")
veg_cond <- read.csv("veg_condition.csv")
veg_type <- read.csv("veg_type.csv")
severity <- read.csv("severity.csv")
library(dplyr)
# 计算植被恢复时间
veg_recovery <- veg_cond %>%
  group_by(Grid_ID) %>%
  mutate(recovery_time = ifelse(veg_cond == 0 & lag(veg_cond, default = 0) == 1, 
                                date - lag(date, default = first(date)), NA)) %>%
  ungroup()
# 将栅格按照植被类型分组
veg_grouped <- veg_recovery %>%
  left_join(veg_type, by = "Grid_ID") %>%
  group_by(veg_type) %>%
  select(Grid_ID, veg_type, recovery_time) %>%
  na.omit() %>%
  ungroup()
# 合并旱灾严重程度数据和植被恢复时间数据
merged_data <- merge(veg_grouped, severity, by = "Grid_ID")
library(ggplot2)
# 绘制曲线图
ggplot(merged_data, aes(x = Severity, y = recovery_time)) +
  geom_smooth(method = "loess") +
  facet_wrap(veg_type ~ ., scales = "free") +
  xlab("旱灾严重程度") +
  ylab("植被恢复时间")