spatstat中数值标记双变量标记变异函数分析方法及代码问询

要使用markvario对两个带数值标记（胸径DBH）的点模式X1和Y2进行双变量对比，需先将两者合并为多类型点模式，再通过markvario的交叉分析参数实现，具体步骤如下：

1. 预处理：合并点模式并添加类型标记 #

给两个点模式添加类型标签以区分不同径级组，再合并为单一的多类型点模式：

# 为X1和Y2添加类型标记与DBH的组合标记
X1$marks <- data.frame(type = "GroupX", DBH = marks(X1))
Y2$marks <- data.frame(type = "GroupY", DBH = marks(Y2))

# 合并两个点模式
combined_ppp <- superimpose(GroupX = X1, GroupY = Y2)

2. 计算双变量交叉标记变异函数 #

使用markvario的i和j参数指定对比的两组，mark参数指定分析的数值标记（DBH）：

# 计算GroupX与GroupY之间的交叉标记变异函数
cross_markvario <- markvario(combined_ppp, 
                             i = "GroupX", 
                             j = "GroupY", 
                             mark = "DBH", 
                             normalise = TRUE)

# 绘制结果
plot(cross_markvario, main = "双变量交叉标记变异函数（GroupX vs GroupY）")

3. 信封检验（显著性分析） #

若需验证相关性的显著性，结合envelope函数做蒙特卡洛模拟检验，模拟时保持点位置不变、置换标记值生成零假设：

# 生成交叉标记变异函数的信封检验
cross_envelope <- envelope(combined_ppp, 
                           markvario, 
                           i = "GroupX", 
                           j = "GroupY", 
                           mark = "DBH", 
                           normalise = TRUE,
                           nsim = 199,
                           simulate = expression(rlabel(combined_ppp, labels = marks(combined_ppp)$DBH, permute = TRUE)),
                           savefuns = TRUE, 
                           savepatterns = TRUE)

# 绘制信封检验结果
plot(cross_envelope, main = "双变量交叉标记变异函数信封检验")

关键说明 #

• markvario默认的半方差计算函数就是function(m1, m2) { (m1 - m2)^2 / 2 }，无需额外指定f参数；
• 交叉标记变异函数衡量GroupX的DBH与GroupY的DBH在不同空间距离下的半方差，数值越低说明该距离下两组径级的相关性越强；
• 信封检验中，若观测曲线落在模拟包络之外，说明该距离下的相关性具有统计学显著性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jingyu