从光栅砖，r随着时间的推移计算凹陷（负数组）

Question

我正在尝试计算来自气候数据集的萧条（负值）的数量，并至少有关于如何实现的想法。 让我解释情景。 我有一个带有468层的光栅砖，每层都有7458个细胞。

> cntneg
class       : RasterBrick 
dimensions  : 66, 113, 7458, 468  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution  : 0.108, 0.108  (x, y)
extent      : 77.946, 90.15, 24.946, 32.074  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : NA 
values      : in memory
min values  : -359.51 -341.21 -315.45 -148.10 -187.39  -52.87  -66.72  -52.17 -286.81 -306.74 ... 
max values  :  -7.589   0.000   0.000   0.000   0.000   0.000   0.000   0.000   0.000   0.000 ... 

.

现在，例如，让我们参加5000个像素

> cntneg[5000]

.

它将在时间上给我468个像素的值。

[1]  -90.795107  -89.990016  -94.840754    0.000000  -15.085517    0.000000
  [7]    0.000000    0.000000    0.000000  -12.469657 -114.757702 -115.372023
 [13] -107.194478  -92.916680 -115.105817 -113.205776 -115.003430  -62.175070
 [19]    0.000000    0.000000    0.000000  -72.358073 -105.006508 -115.372023
 [25]  -48.836959 -102.314928 -113.271826 -115.372023  -79.530055    0.000000
 [31]    0.000000    0.000000    0.000000  -15.048987 -115.208204 -115.372023
 [37] -115.003430 -108.757617 -113.122594 -115.372023 -111.699048  -17.618498
 [43]    0.000000    0.000000

.

现在我需要做两个任务

1）计数降雨量低于平均值的次数 - 具有负值的人。 Zeros具有正射频值（我使用replass转换为零）以便于计算。 在上面的例子中，我想选择一组负数和计数。即，（-90.795107 -89.990016 -94.840754），（-15.085517），（-12.469657 -114.757702 -115.372023，-107.194478 -92.916680 -115.105817 -113.205776 -115.003430 -62.175070），（-72.358073 -105.006508 -115.372023，-48.836959 -102.314928 -113.271826 -115.372023 -79.530055）等。产生的层像素值应该是这些组的计数，在这种情况下是5.就像明智的需要沿时间尺寸为所有像素执行。

2）对于我想要选择的每个组，并且产生的像素将具有这些最小值的总和。如果一个组有一个值，请保持相同。

我被困在这个过程中。我假设我需要将砖块转换为dataframe并执行此操作。

任何人都可以帮助我发出如何实现它的领导呢？

真的很欣赏任何帮助。

抱歉，如果解释令人困惑。

问候 sp

Answer 1

有一个名为rle的漂亮函数，用于找到满足条件的矢量的连续元素。函数调用生成res<-rle(vector<0)给出了回归生成的res$lengths和res$values，分别包含向量中的块的长度和值。

所以我们可以这样做，如此

    sample.data <- rnorm(20)
    b <- (1:length(rle(sample.data<0)$lengths))
    c <- rle(sample.data<0)$lengths
    aggregate(sample.data,by = list(unlist(mapply(rep,b,c))),min)

.

（对不起列表（解释（）），显然我不知道如何在r中展示一个列表）

mapply命令为每个块创建一个标识符列表，编号为1到总块的总数。 REP命令可确保重复每个标识符，只要其相应的块重复。然后我们聚合我们的示例数据，在所有条目上应用min函数，具有相同的标识符。生成的数据.Frame具有交替的正和否定条目。否定条目是负块的所需最小值。

结果（在我的情况下）：

    sample.data
    [1]  0.781352094  0.005568218  1.230054543 -0.825140291  0.861346012
    [6] -0.829708513 -0.452102503 -0.559146728 -1.017299175 -0.979450702
    [11] -1.492603312 -0.466351610  1.189238669 -0.674493774 -0.120572288
    [16] -0.336176940  0.348560999  0.420171989  1.459037512  0.056945430
    aggregate(sample.data,by = list(unlist(mapply(rep,b,c))),min)

    Group.1            x
    1       1  0.005568218
    2       2 -0.825140291
    3       3  0.861346012
    4       4 -1.492603312
    5       5  1.189238669
    6       6 -0.674493774
    7       7  0.056945430

.

我们只能打印出这样的最小值

     agg.df <- aggregate(sample.data,by = list(unlist(mapply(rep,b,c))),min)
     agg.df[,2][rle(sample.data<0)$value]

     [1] -0.8251403 -1.4926033 -0.6744938

.