我正在使用 R 来分析多个时间序列（1951-2013），其中包含每日最高和最低温度值。数据具有以下结构：
YEAR MONTH DAY MAX MIN
1985 1 1 22.8 9.4
1985 1 2 28.6 11.7
1985 1 3 24.7 12.2
1985 1 4 17.2 8.0
1985 1 5 17.9 7.6
1985 1 6 17.7 8.1
我需要根据以下定义找到热浪的频率：连续三天或以上的一段时间，其中每日最高和最低温度超过研究期间所有天的最高和最低温度的第 90 个百分位。
基本上，我想在最大和最小温度超过阈值时对那些连续天（三天或更多）进行子集化。输出将是这样的：
YEAR MONTH DAY MAX MIN
1989 7 18 45.0 23.5
1989 7 19 44.2 26.1
1989 7 20 44.7 24.4
1989 7 21 44.6 29.5
1989 7 24 44.4 31.6
1989 7 25 44.2 26.7
1989 7 26 44.5 25.0
1989 7 28 44.8 26.0
1989 7 29 44.8 24.6
1989 8 19 45.0 24.3
1989 8 20 44.8 26.0
1989 8 21 44.4 24.0
1989 8 22 45.2 25.0
我已尝试以下方法将完整数据集子集为仅超过第 90 个百分位数温度的日期：
HW<- subset(Mydata, Mydata$MAX >= (quantile(Mydata$MAX,.9)) &
Mydata$MIN >= (quantile(Mydata$MIN,.9)))
然而，我陷入了如何仅对满足条件的连续天进行子集化的困境。
一种方法data.table这与 @jlhoward 的方法略有不同（使用相同的数据）：
library(data.table)
setDT(df)
df[, hotday := +(MAX>=44.5 & MIN>=24.5)
][, hw.length := with(rle(hotday), rep(lengths,lengths))
][hotday == 0, hw.length := 0]
这会生成一个包含热波长度变量的数据表（hw.length） 代替TRUE/FALSE特定热波长度的变量：
> df
YEAR MONTH DAY MAX MIN hotday hw.length
1: 1989 7 18 45.0 23.5 0 0
2: 1989 7 19 44.2 26.1 0 0
3: 1989 7 20 44.7 24.4 0 0
4: 1989 7 21 44.6 29.5 1 1
5: 1989 7 22 44.4 31.6 0 0
6: 1989 7 23 44.2 26.7 0 0
7: 1989 7 24 44.5 25.0 1 3
8: 1989 7 25 44.8 26.0 1 3
9: 1989 7 26 44.8 24.6 1 3
10: 1989 7 27 45.0 24.3 0 0
11: 1989 7 28 44.8 26.0 1 1
12: 1989 7 29 44.4 24.0 0 0
13: 1989 7 30 45.2 25.0 1 1
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
