baytrends:长期水质趋势分析

使用户能够使用通用的添加建模(GAM)方法。模型开发包括选择GAM结构来描述随时间的非线性季节性变化,通过河流流量或盐度纳入水文变化,使用干预措施处理方法或实验室变化怀疑会影响数据值,以及左侧和以间隔为中心的数据。该方法已应用于水质数据切萨皮克湾,美国东海岸的一个主要河口各州将为一系列以管理和研究为中心的问题。墨菲(2019)中描述的方法<doi:10.1016/j.envsoft.2019.03.027>.

版本: 2.0.11版本
取决于: R(≥3.5.0)
进口: 数据检索,消化,数字播放器,菲迪斯特普卢斯,gr设备,杂交的,针织物,备忘录,mgcv公司,迎合,普利尔,读xl,sessioninfo(会话信息),生存
建议: 开发工具,插补TS,降价,国家实验室,rmarkdown公司,测试那个
出版: 2024年2月23日
作者: Rebecca Murphy、Elgin Perry、Jennifer Keisman、Jon Harcum、Erik W Leppo
维护人员: 埃里克·W·勒波(Erik W Leppo)。tetratech.com上的Leppo>
错误报告: https://github.com/tetratech/baytrends/issues网站
许可证: GPL-3公司
网址: https://github.com/tetratech/baytrends,https://tetratech.github.io/baytrends网站/
需要编译:
材料: 自述文件 新闻
在视图中: 水文学
CRAN检查: baytrends结果

文件:

参考手册: baytrends.pdf格式
渐晕图: 流量和盐度数据集
处理经审查的水质数据

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旧来源: 海湾趋势档案

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