R语言计算每个国家平均温度：利用作物面积加权平均

使用R语言计算每个国家的平均温度：利用作物面积加权平均

本文介绍如何使用R语言计算每个国家的平均温度，并使用作物面积数据进行加权平均。该方法能够更准确地反映不同国家在不同作物覆盖区域的温度分布，从而获得更可靠的平均温度数据。

1. 数据准备

首先，需要准备以下数据：

国家边界数据: 包含每个国家边界信息的地理空间数据，例如globalmap.RDS文件。
作物面积数据: 包含不同地区作物覆盖面积的栅格数据，例如allcrops.tif文件。
温度数据: 包含不同地区温度信息的栅格数据，例如TerraClimate_tmin_2022.nc文件。

以下是一些示例数据文件，你需要根据自己的实际情况修改文件路径和名称：

# 文件1：国家边界数据
country_boundary <- readRDS('D:/1DataAnal/luo0917/globalmap.RDS')
> country_boundary 
class       : SpatialPolygonsDataFrame 
features    : 206 
extent      : -180, 180, -90, 83.6236  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs         : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
variables   : 14
names       : FIPS, ISO2, ISO3,  UN,        NAME,    AREA, POP2005, REGION, SUBREGION,      LON,     LAT, REGION.NAME,        region,                FAO 
min values  :   AE,   AD,  AFG,   4, Afghanistan,       0,       0,      0,         0, -160.027, -80.446,      Africa,        Africa,             Africa 
max values  :   ZI,   ZW,  ZWE, 894,    Zimbabwe, 1638094, 9795287,    150,       155,  177.974,   78.83,      Europe, South America, South West Pacific:

# 文件2：作物面积数据
land_data <- raster('D:/1DataAnal/luo0917/allcrops.tif')
> land_data 
class      : RasterLayer 
dimensions : 2160, 4320, 9331200  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.08333333, 0.08333333  (x, y)
extent     : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
source     : allcrops.tif 
names      : allcrops 
values     : 0, 22816.94  (min, max)

# 文件3：温度数据
tem_data <- raster('D:/1DataAnal/luo0917/TerraClimate_tmin_2022.nc', band=1)
> tem_data
class      : RasterLayer 
band       : 1  (of  12  bands)
dimensions : 2160, 4320, 9331200  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.08333333, 0.08333333  (x, y)
extent     : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
source     : TerraClimate_tmin_2022.nc 
names      : variable 
values     : -47.625, 28.75  (min, max)
z-value    : 1 
zvar       : variable 


### 2. 数据处理


1. **加载所需包:** 使用`library()`函数加载`raster`和`sf`包，这两个包提供处理地理空间数据所需的函数。
2. **裁剪数据:** 使用`crop()`函数将温度数据和作物面积数据裁剪到国家边界范围内，确保只保留国家范围内的数据。
3. **提取数据:** 使用`extract()`函数提取每个国家范围内的温度数据和作物面积数据。`extract()`函数可以根据国家边界信息提取对应区域的数据。

### 3. 计算加权平均温度


使用`lapply()`函数循环遍历每个国家，并计算每个国家范围内的加权平均温度。加权平均温度的计算公式如下：

`加权平均温度 = (温度数据 * 作物面积) / 作物面积总和`

### 4. 添加结果到国家边界数据

将计算得到的每个国家的加权平均温度添加到国家边界数据中，并输出结果。

### 5. 代码示例

```R
# 加载所需的包
library(raster)
library(sf)

# 读取国家边界数据
country_boundary <- readRDS('D:/1DataAnal/luo0917/globalmap.RDS')

# 读取作物面积数据
land_data <- raster('D:/1DataAnal/luo0917/allcrops.tif')

# 读取温度数据
tem_data <- raster('D:/1DataAnal/luo0917/TerraClimate_tmin_2022.nc', band=1)

# 将温度数据和作物面积数据裁剪到国家边界范围内
land_data_cropped <- crop(land_data, country_boundary)
tem_data_cropped <- crop(tem_data, country_boundary)

# 计算每个国家的平均温度
country_tem <- extract(tem_data_cropped, country_boundary, weights = TRUE) # 提取温度数据
country_area <- extract(land_data_cropped, country_boundary) # 提取作物面积数据

# 将温度数据按国家进行加权平均
country_avg_tem <- lapply(1:length(country_tem), function(i) {
  weighted_avg <- sum(country_tem[[i]] * country_area[[i]]) / sum(country_area[[i]])
  weighted_avg
})

# 将结果添加到国家边界数据中
country_boundary$avg_temperature <- unlist(country_avg_tem)

# 输出结果
country_boundar