R功能是从海洋数据中识别和提取剖面图？

Question

我从海洋学设备的部署中获得了一些海洋学数据（时间，深度，浮游生物计数，盐度，温度等）。部署由水柱的多个剖面组成。我将数据中的所有向下转换子集化（当设备下降时），以便在绘制深度随时间变化时，数据如下所示：depth over time。

我可以在R中使用哪些代码或函数来自动识别，隔离和提取来自每个单独下调的数据到其自己的对象中（而不必专门标识每个下传的时间）？对于图中的数据，它将实质上生成6个对象。理想情况下，该代码可以轻松地应用于其他部署，每个部署都具有1-7个下调。

我一直在寻找确定数据断点或结构更改的方法，但是没有什么能取得成果。谢谢！

Answer 1

[如果仅在向下转换期间探针下降，即没有这种情况，则>]

深度（i）>深度（i + 1）

对于属于相同下行通道的小区，此代码有效。

[它认为，当一个单元格的深度小于其前一个单元格的深度时-请参阅diff(x)文档-向下转换已结束。因此，在使用此功能之前，您可能需要清理日期。我设置了一个温度列表，以演示如何扩展其他参数的使用范围。

## create test data for depth "Z" and temperature "T"
dc1.Z <- seq(10,100,1)
dc1.T <- seq(15, 3, length.out=length(dc1.Z))   
dc2.Z <- seq(10,90,1)
dc2.T <- seq(18, 1, length.out=length(dc2.Z))
dc3.Z <- seq(20,80,1)
dc3.T <- seq(10, 2, length.out=length(dc3.Z))
dc4.Z <- seq(10,95,1)
dc4.T <- seq(15, 5, length.out=length(dc4.Z))

## join data as specified
dc.Z <- c(dc1.Z, dc2.Z, dc3.Z, dc4.Z)
dc.T <- c(dc1.T, dc2.T, dc3.T, dc4.T)

## get indexes for points where depth increases
indexes <- which(diff(dc.Z) < 0) +1

## define function for spliting a list at given indexes and use it
splitAt <- function(x, pos) unname(split(x, cumsum(seq_along(x) %in% pos)))

splited.dc.Z <- splitAt(dc.Z, indexes)
splited.dc.T <- splitAt(dc.T, indexes)

## check if each of the splited values match the original    
all(dc1.Z == splited.dc.Z[[1]])
all(dc1.T == splited.dc.T[[1]])
all(dc2.Z == splited.dc.Z[[2]])
all(dc2.T == splited.dc.T[[2]])
all(dc3.Z == splited.dc.Z[[3]])
all(dc3.T == splited.dc.T[[3]])
all(dc4.Z == splited.dc.Z[[4]])
all(dc4.T == splited.dc.T[[4]])
我从splitAt获得了函数this question