foreach 不会更改 R 中栅格单元的值

Question

我正在尝试在 R 中模拟羊群行为。

这是代码

library(raster)
library(sp)
library(foreach)


K=100
sig=0.2
G=0.3

x <- raster(ncol=2000,nrow=2000)
values(x) <- sign(rnorm(4000000,mean=0,sd=0.3))
y <- raster(ncol=2000,nrow=2000)
values(y) <- sign(rnorm(4000000,mean=0,sd=0.3))
#plot(x)

ei <- rnorm(4000000)
j=0

while(j < 30) {
  for(i in 1:4000000){

     ad <- adjacent(x,cell=c(i))[,2]
     y[i] <- sign(K*sum(x[ad])+sig*ei[i]+G)

  }
  x <- y
  plot(x)
  j = j+1
}

经典的循环方法太慢了。 如果我使用 foreach 循环而不是经典的 for 循环，它不会在每次迭代中更改 y 的值。

我根本无法修复它。 有人可以帮忙吗？

谢谢

Answer 1

您有一个动态模型，其中每个（时间）步骤的输出都作为下一步的输入。不可能同时做到这一点。但这并不意味着你不能让模型运行得更快。

在 R 中遍历栅格单元总是很慢，所以我们需要避免这种情况。通常这样的问题可以用focal 解决（见底部的代码）--- 但在这种情况下很难，因为你有效地使用了两个光栅（x 和ei）--- 我会看看在terra 包中实现多层焦点操作。

这是getFocalValues 的一种方法。它快得多（我使用Sys.sleep 来减慢它的速度）。

library(raster)

set.seed(0)
x <- raster(ncol=200, nrow=200)
values(x) <- sign(rnorm(ncell(x),mean=0,sd=0.3))
y <- raster(x)
values(y) <- sign(rnorm(ncell(x),mean=0,sd=0.3))
ei <- rnorm(ncell(x))

K=100
sig=0.2
G=0.3

for (j in 1:29) {
    # with large rasters, you may need to do the below in chunks
    v <- getValuesFocal(x, 1, nrow(x), c(3,3))
    # only keep the rook neighbors
    v <- v[, c(2,4,6,8)]
    v <- rowSums(v, na.rm=TRUE)
    values(x) <- sign(K*v+sig*ei+G)
    plot(x)
    Sys.sleep(0.1)
}

这就是你在类似情况下如何使用focal

w <- matrix(c(0,1,0,1,0,1,0,1,0), 3, 3)
y <- focal(x, w, fun=function(i)sign(K*sum(i)+sig+G))

另请参阅 ?focal 中的元胞自动机示例