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私は助けが必要です。

クリギング関数を使用して、温度と流量のデータを補間しています。定期的ではない約240個のデータのデータセットがあります。バリオグラムを計算するために、skgstat のバリオグラム インポート関数を使用しています。次に、skgstat からインポートした OrdinaryKriging 関数を使用してクリギング ポイントを計算し、グリッドを作成します。これが私のコードです:

V = Variogram(temp_T[['UTM LONGITUDE', 'UTM LATITUDE']].values,  ## x , y  
              temp_T['Gradient (°C/cm)'].values,                ## z 
              estimator = 'minmax',  
              dist_func = 'euclidean'  , bin_func = 'even' ,  
              fit_method = 'lm' , 
              maxlag=10, n_lags=15, model='spherical', normalize=False)

ok = OrdinaryKriging(V, min_points=1, max_points=40, mode='exact')  

xmin = np.min(temp_T['UTM LONGITUDE'])
xmax = np.max(temp_T['UTM LONGITUDE'])
ymin = np.min(temp_T['UTM LATITUDE'])
ymax = np.max(temp_T['UTM LATITUDE'])

norm = plt.Normalize(vmin=temp_T['Gradient (°C/cm)'].min(), vmax=temp_T['Gradient (°C/cm)'].max())

xx, yy = np.mgrid[xmin:xmax:201j, ymin:ymax:201j] 
field  = ok.transform(xx.flatten(), yy.flatten()).reshape(xx.shape)
s2     = ok.sigma.reshape(xx.shape)

ただし、レンダリングは満足のいくものではありません。私のポイントの間には大きなギャップがあります。クリギング関数の補間半径を大きくする方法を知りたいです。これを行う関数入力パラメーターが見つかりませんでした。

ご回答ありがとうございます。

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