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<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal">Dear all,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Zofie and me are trying to mode altitude of forest line in GRASS and R.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">We have a couple of 100k pixels that we assume to represent forest line and now want to explain their altitude with explanatory variables (terrain, temperature, precipitation and the like). In a next step we want to use
 projected data (climate scenarios) in the model in order to predict possible effects of climate change. But now we are a bit unsure about what modeling technique to use.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Our data to be modeled is zero-inflated (from 0 - ~1150m) with a significant amount of spatial autocorrelation. And also the explanatory variables are spatially auto-correlated and have a lot of collinearity.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">We have been looking at (amongst others):<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoListParagraph" style="text-indent:-18.0pt;mso-list:l0 level1 lfo1"><![if !supportLists]><span lang="EN-US"><span style="mso-list:Ignore">-<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">         
</span></span></span><![endif]><span lang="EN-US">Regression kriging, but we have doubts that R will be able to handle the amount of data (even on a high-mem server), pluss that we are unsure if we can replace current with future climate in such a model<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoListParagraph" style="text-indent:-18.0pt;mso-list:l0 level1 lfo1"><![if !supportLists]><span lang="EN-US"><span style="mso-list:Ignore">-<span style="font:7.0pt "Times New Roman"">         
</span></span></span><![endif]><span lang="EN-US">GLS, but also here we face problems with excessive resource consumption in R for e.g. accounting for spatial autocorrelation<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Handle r.regression.multi or r.gwr those issues?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Can anyone recommend other types of models that can handle spatial autocorrelation and multicolinearity?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">We would be glad for any hint on where to look for more information (articles, textbooks…)?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Cheers<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Stefan<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p> </o:p></span></p>
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