gratia包draw()绘图修正及空间变化长期趋势建模的R语法问题

问题背景 #

需要建模模拟数据中随空间变化的长期趋势，并生成以Longitude为x轴、Latitude为y轴、按日历年CYR分面板的绘图。调整张量积项（ti）的变量顺序时出现如下报错：

Error in check.term(termi, rec) : 
  bam can not discretize with this nesting structure

移除部分协变量可消除报错，但无法生成符合需求的绘图。

报错原因 #

1. 张量积项（ti）参数不匹配：原代码中ti包含3个变量，但d/bs/k的长度为2，违反mgcv的参数对应规则；
2. discrete=TRUE模式限制：bam对张量积项的变量顺序和嵌套结构有严格要求，空间变量需优先于时间变量，否则离散化处理会触发嵌套结构错误；
3. 基函数与变量类型不匹配：未正确区分空间（2D）和时间（1D循环）的平滑需求。

修正后的R代码 #

library(mgcv)
library(gratia)

# 修正模型定义
m <- bam(occur ~ s(temp) + 
           sal + 
           s(DO) + 
           sed_depth + 
           water_depth + 
           s(fCYR, bs = "re") + # 长期趋势随机效应
           s(Longitude, Latitude, k = 50, bs = 'tp') + # 空间主效应
           s(fSite, bs = "re") + # 重复测量随机效应
           # 空间-时间交互项：随空间变化的长期趋势（核心修正）
           ti(Longitude, Latitude, CYR, 
              d = c(2, 1),          # 前2个变量为2D空间，第3个为1D时间
              bs = c('tp', 'ds'),   # 空间用薄板样条，时间用循环样条
              k = c(50, 14)),       # 空间基函数数量，时间基函数数量
         data = toad, 
         method = 'fREML', 
         nthreads = 4, 
         discrete = TRUE,
         family = binomial(link = "logit"), 
         gamma = 1.5)

# 生成符合需求的绘图：按CYR分面板，x=Longitude，y=Latitude
draw(m, select = 7,  # 对应修正后的ti项（需根据实际项数调整）
     scales = "fixed",  # 固定各面板的坐标轴范围，便于空间趋势对比
     ncol = 3)          # 控制面板列数，可根据CYR数量灵活调整

关键修正说明 #

• 张量积项顺序：将Longitude/Latitude放在ti的前两位，作为2D空间平滑组，CYR作为1D时间平滑组，匹配d/bs/k的参数长度与变量分组规则；
• 基函数适配：空间变量用tp（薄板样条）适配地理空间结构，时间变量CYR用ds（循环样条）适配年度周期性；
• 绘图参数调整：select需指定修正后的ti项序号（可通过summary(m)查看项的顺序），scales="fixed"保证各空间面板的坐标轴一致，避免因范围差异误导趋势判断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nate