基于ggtern绘制带填充等高线的三元图的问题求助

解决方案 #

你遇到的右下角数值缺失、等高线阈值效果不佳的问题，根源是线性回归（lm）的拟合能力不足以捕捉MF值在三元空间的非线性分布，换成非线性插值模型即可解决。

需要先额外安装加载mgcv包调用广义加性模型（GAM），修改后的完整代码如下：

SA <- c(1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.9, 0.9, 0.1, 0.1, 0.8, 0.0, 0.0, 0.2, 0.2, 0.8, 0.3, 0.7, 0.0, 0.0, 0.3, 0.7, 0.0, 0.4, 0.0, 0.6, 0.6, 0.4, 0.5, 0.0, 0.5, 0.1, 0.1, 0.8, 0.7, 0.1, 0.2, 0.1, 0.7,
    0.2, 0.6, 0.1, 0.1, 0.6, 0.3, 0.3, 0.1, 0.5, 0.1, 0.4, 0.5, 0.4, 0.6, 0.2, 0.2, 0.3, 0.5, 0.2, 0.5, 0.2, 0.3, 0.4, 0.4, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4)
INT <- c(0.0, 0.0, 1.0, 0.1, 0.9, 0.0, 0.1, 0.9, 0.0, 0.0, 0.8, 0.2, 0.8, 0.0, 0.2, 0.0, 0.3, 0.7, 0.3, 0.7, 0.0, 0.6, 0.0, 0.4, 0.0, 0.4, 0.6, 0.5, 0.5, 0.0, 0.1, 0.8, 0.1, 0.1, 0.2, 0.7, 0.7, 0.2,
     0.1, 0.1, 0.3, 0.6, 0.3, 0.6, 0.1, 0.4, 0.1, 0.5, 0.1, 0.4, 0.5, 0.2, 0.6, 0.2, 0.5, 0.3, 0.3, 0.2, 0.5, 0.2, 0.4, 0.2, 0.4, 0.4, 0.3, 0.3)
EXT <- c(0.0, 1.0, 0.0, 0.9, 0.1, 0.1, 0.0, 0.0, 0.9, 0.2, 0.2, 0.8, 0.0, 0.8, 0.0, 0.7, 0.0, 0.3, 0.7, 0.0, 0.3, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.5, 0.8, 0.1, 0.1, 0.2, 0.7, 0.1, 0.2, 0.1,
     0.7, 0.3, 0.6, 0.3, 0.1, 0.1, 0.6, 0.5, 0.4, 0.4, 0.5, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.6, 0.2, 0.2, 0.5, 0.3, 0.3, 0.5, 0.2, 0.4, 0.4, 0.3, 0.4, 0.3)
MF <- c(1.433, 0.251, 0.000, 0.176, 0.000, 1.556, 1.490, 0.087, 0.522, 1.718, 0.000, 0.098, 0.347, 0.772, 1.642, 1.093, 1.762, 0.000, 0.052, 0.713, 1.857, 0.000, 1.367, 0.022, 1.814,
       1.726, 1.043, 1.424, 0.001, 1.722, 0.428, 0.122, 1.656, 1.798, 0.330, 0.384, 0.138, 1.777, 0.661, 1.763, 0.271, 0.166, 1.733, 0.753, 0.984, 0.236, 1.574, 0.204, 1.232, 1.471,
       1.086, 1.748, 0.409, 0.568, 0.790, 1.505, 0.520, 1.552, 0.451, 0.884, 1.094, 1.180, 0.484, 0.831, 0.859, 1.123)
df <- data.frame(SA,INT,EXT,MF)

library(ggtern)
library(viridis)
library(mgcv)

ggtern(df, aes(INT, EXT,SA, value = MF)) +
  stat_interpolate_tern(geom="polygon",
                        formula = value~s(x,y),
                        method = gam, 
                        n = 200,
                        breaks = seq(0, 2.5, length.out = 9),
                        aes(fill = ..level..), 
                        expand = 1) +
  scale_fill_viridis()+
  labs(fill = "MultiF.") +
  theme_rgbw() +
  theme(tern.panel.grid.ontop = TRUE)

核心修改说明 #

• 插值模型从线性回归lm替换为广义加性模型gam，通过二维光滑项s(x,y)捕捉MF值的非线性分布规律，解决右下角低值区域拟合缺失的问题
• 插值网格参数n从100提升到200，插值密度更高，等高线过渡更平滑，阈值分层效果更贴近预期

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cblaettle