UKCP18 SPEED bias-corrected scenarios: prepare dataset to create surfaces
Joining raster data and filtering coordinates inside countries. The variables used are:
- land cover counts per class (
landcover) - elevation (
elev) - slope computed with 8 neighbors (
slope_nb8) - residential population (
pop) - distance to major cities (
dist) - gross disposable household income per head (
gdhi) - country (
country) - growing degree day (
gdd) - maximum annual temperature (
max_tmax) - minimum annual temperature (
min_tmin) - soil moisture deficit (
smd) - soil moisture surplus (
sms)
Load packages, read data and source custom scripts
rm(list = ls())
library(dplyr)#>
#> Attaching package: 'dplyr'#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(stars)#> Loading required package: abind#> Loading required package: sf#> Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1path_proj <- day2day::git_path()
path_data <- file.path(path_proj, "data")
path_raw <- file.path(path_data, "raw")
path_cleaned <- file.path(path_data, "cleaned")
path_processed <- file.path(path_data, "processed")
source(file.path(path_proj, "src", "38-rasters-to-df.R"))
vars_no_chess <- c("landcover", "elev", "slope_nb8", "pop", "dist", "gdhi", "country")
files_no_chess <- file.path(path_processed, paste0("uk_1km_", vars_no_chess, ".tif"))
speed_regex <- "^uk_1km_ukcp18-speed_rcp\\d+_bias_corrected_.+-mean-annual_.+\\.tif"
files_speed <- list.files(path_processed, speed_regex, full = TRUE)
files <- c(files_no_chess, files_speed)
vars <- sub("20yr.+annual_(.+)-(.+.tif)", "\\1_\\2", basename(files)) %>%
sub("_bias_corrected", "", .) %>%
sub("(uk_1km_ukcp18-speed|uk_1km)_(.+)\\.tif", "\\2", .) %>%
sub("^(rcp\\d+)_01", "\\1", .)
land_labels <- readRDS(file.path(path_cleaned, "landcover_reclass_labels.rds"))Join datasets
- Join land classes counts and covariates.
- Create id to transform back to raster.
- Remove coordinates outside countries.
land_df <- rasters_to_df(files, vars, land_labels = land_labels)
count_total <- dplyr::select_at(land_df, vars(matches("^count_\\d"))) %>% rowSums()
table(count_total)#> count_total
#> 1600
#> 244105dim(land_df)#> [1] 244105 233str(land_df, list.len = ncol(land_df))#> 'data.frame': 244105 obs. of 233 variables:
#> $ x : num 460500 461500 463500 460500 461500 ...
#> $ y : num 1217500 1217500 1217500 1216500 1216500 ...
#> $ count_0_outside : num 57 572 620 39 637 0 14 50 379 0 ...
#> $ count_1_arable : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
#> $ count_2_wetland : num 1433 906 0 1481 856 ...
#> $ count_3_improved_grassland : num 0 0 252 0 0 34 0 564 0 0 ...
#> $ count_4_forest : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
#> $ count_5_semi_natural_grassland : num 0 0 407 0 0 988 81 223 0 0 ...
#> $ count_6_urban : num 0 0 0 0 0 0 0 21 0 0 ...
#> $ count_7_other : num 110 122 321 80 107 97 110 100 206 0 ...
#> $ elev : num 156.2 93.8 72.4 124.3 61.1 ...
#> $ slope_nb8 : num 2.945 0.656 5.269 0.771 2.311 ...
#> $ pop : num 0 0 0 0 0 0 0 21 0 0 ...
#> $ dist : num 77104 77279 77666 76118 76295 ...
#> $ gdhi : num 20124 20124 20124 20124 20124 ...
#> $ country : num 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
#> $ rcp26_gdd_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_gdd_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_max_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_19801201_20001130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_19901201_20101130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20001201_20201130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20101201_20301130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20201201_20401130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20301201_20501130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20401201_20601130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20501201_20701130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_maxmonth_tas_20601201_20801130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_min_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_smd_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp26_sms_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_gdd_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_max_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_19801201_20001130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_19901201_20101130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20001201_20201130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20101201_20301130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20201201_20401130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20301201_20501130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20401201_20601130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20501201_20701130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_maxmonth_tas_20601201_20801130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_min_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_smd_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp45_sms_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_gdd_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_max_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_19801201_20001130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_19901201_20101130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20001201_20201130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20101201_20301130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20201201_20401130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20301201_20501130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20401201_20601130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20501201_20701130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_maxmonth_tas_20601201_20801130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_min_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_smd_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp60_sms_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_gdd_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_max_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_19801201_20001130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_19901201_20101130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20001201_20201130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20101201_20301130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20201201_20401130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20301201_20501130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20401201_20601130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20501201_20701130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_maxmonth_tas_20601201_20801130: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_19801201_20001130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_19901201_20101130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20001201_20201130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20101201_20301130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20201201_20401130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20301201_20501130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20401201_20601130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20501201_20701130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_min_tas_20601201_20801130 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_smd_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_198012_200011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_199012_201011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_200012_202011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_201012_203011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_202012_204011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_203012_205011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_204012_206011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_205012_207011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ rcp85_sms_206012_208011 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ id : int 8346 8347 8349 9003 9004 9006 9007 9008 9659 9660 ...Write to a fast to read format
filename <- "uk_1km_dataframe_ukcp18-speed_bias_corrected_01.fst"
fst::write_fst(land_df, file.path(path_processed, filename))Time to execute the task
Only useful when executed with Rscript.
proc.time()#> user system elapsed
#> 79.381 5.405 85.031