针对你遇到的两个核心问题，我整理了具体的排查和解决方法：

一、修复栅格压缩不生效的问题 #

你的问题根源在于co参数的格式不符合GDAL的要求，创建选项（Creation Options）需要以字符向量形式传递，每个选项单独作为向量的一个元素，且键值对之间尽量不要加多余空格（GDAL对空格有一定兼容性，但规范写法是无空格，避免识别异常）。

错误写法的问题分析： #

• 单独的co = "COMPRESS = DEFLATE"：多余的空格可能让GDAL无法正确识别选项名称，直接忽略压缩配置；
• 注释里的co = c("COMPRESS = DEFLATE","ZLEVEL = 9")：同样存在空格问题，部分GDAL版本能识别，但属于不规范写法；
• 其他类似co COMPRESS = DEFLATE,的写法属于R语法错误，会直接导致代码运行失败。

正确的实现代码： #

library(gdalUtilities)

# 定义正确的压缩选项：字符向量，无多余空格
compress_options <- c("COMPRESS=DEFLATE", "ZLEVEL=9")

gdalwarp(
  srcfile = paste0(source_path, "/mask_30.tif"),
  dstfile = paste0(writing_path, "/mask_30_gdalwarp.tif"),
  cutline = paste0(source_path, "/amazon.shp"),
  crop_to_cutline = TRUE,
  multi = TRUE,
  wo = "NUM_THREADS=16",  # 规范写法，去掉键值对间的空格
  co = compress_options
)

验证压缩是否生效： #

运行以下命令检查输出文件的元信息，确认压缩配置已生效：

gdalinfo(paste0(writing_path, "/mask_30_gdalwarp.tif"))

在输出结果中查找类似如下的条目，即可确认压缩成功：

COMPRESSION=DEFLATE
ZLEVEL=9

二、优化多线程运行效率 #

你提到设置32线程后运行时间未缩短，主要有几个可能的原因和优化方向：

1. 裁剪操作的并行局限性 #

crop_to_cutline（基于矢量裁剪）的并行效率远低于普通栅格重投影/拼接，因为矢量裁剪需要处理复杂的几何判断逻辑，这部分GDAL的并行优化空间有限，很难完全利用32核的算力。

2. 线程数设置过高 #

线程数并非越多越好，当线程数超过CPU物理核心的合理负载时，会产生大量线程切换开销，反而降低效率。你的32核大概率是超线程，物理核心可能为16，建议测试8~16线程，这是更合理的上限。

3. IO瓶颈限制 #

如果源文件或输出文件存储在机械硬盘（HDD），读写速度会成为瓶颈——CPU处理速度远快于磁盘读写，导致多核闲置。建议将文件转移到固态硬盘（SSD）上测试。

4. 额外优化参数 #

可以尝试添加工作内存设置，让GDAL使用更多内存减少临时磁盘IO，提升效率：

wo = c("NUM_THREADS=16", "WORKING_MEMORY=4000")  # WORKING_MEMORY单位为MB，根据你的内存总量调整

5. 检查GDAL版本 #

较新的GDAL版本（3.0+）在多线程裁剪和IO优化上有明显提升，确保你安装的gdalUtilities包关联的是最新版GDAL库。可以用以下命令检查版本：

gdal_version()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jaime