r - parLapply多个参数R

我正在尝试通过hargreaves中的package SPEI方法计算蒸发量，这涉及使用最低温度（TMIN）和
最高温度（TMAX）。考虑到Tmin和Tmax rasterstacks具有500,000 cells and 100 layers each，并行计算是我最好的选择。
Hargreaves function将Tmin中的Tmax，latitude和each grid作为输入。以下是我对此的第一个猜测：

library(SPEI)
# go parallel
library(parallel)
clust <- makeCluster(detectCores())

#har <- hargreaves(TMIN,TMAX,lat=37.6475) # get evaporation for a station.

但是，我的数据是网格化的。

Tmin和Tmax是列表，Tmin和Tmax中的每个数据框都附加了一个$latitude。在pet中，k$d是Tmin，k$d是Tmax（也许我应该在pet中提供两个参数，例如function(k,y)而不只是k？）

pet <- function(k) {
  hargreaves(k$d,k$d, k$latitude, na.rm=TRUE)}

# Make library and function available to clust
clusterEvalQ(clust, library(SPEI))
clusterExport(clust, pet)

pet_list <- parLapply(clust, TMIN,TMAX, pet)

parLapply仅接受一个参数。如何将Tmin和Tmax传递给parLapply？
我的宠物功能不正确吗？

谢谢。

最佳答案

索引可用于引用全局定义的data.frame中的行。我在下面举一个例子。

library(SPEI)
library(parallel)

定义测试列表。

Tmin <- list(aa = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)),
  bb = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)))

Tmax <- list(aa = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)),
  bb = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)))

使集群

clust <- makeCluster(2)

这是重写的函数，但是我们将在一个更简单的函数上对其进行测试。

pet1 <- function(ind){
  Tmin[[ind]]$a + Tmax[[ind]]$a
}

调用SPEI库，并将工作空间中的所有内容发送到每个CPU。这通常不是很好的形式，请原谅我。

clusterEvalQ(clust, library(SPEI))
clusterExport(clust, ls())

运行parLapply函数

pet_test <- parLapply(clust, 1:length(Tmin), pet1)

编辑：编辑以考虑到Tmin和Tmax被列出。核心思想是相同的，即使用索引作为pet函数的一个参数，并从pet内部引用全局变量。