方案一：导出配置文件并在新服务器重建（最推荐，最稳健）

# 激活环境conda activate r_envsourceactivate r_env# 导出为 YAML 文件 (包含所有包名和版本)condaenvexport>r_env.yml

# 使用 scp 命令 (简单直接)scp-r /home/u3012339/r_env.yml wanzhougeo@175.159.166.96:/geogfs1/home/wanzhougeo/Packages/

cd/geogfs1/home/wanzhougeo/Packages/# 确保已安装 Condacondaenvcreate -f r_env.yml

R环境验证

conda activate r_envsourceactivate r_env

查看 R 版本，代码如下：

R --version

R环境库包安装

根据以下命令查看库包是否安装：

# 要检查的包列表 packages <- c("MGLM", "spgwr", "robustHD", "raster", "tictoc", "osqp", "doParallel")q # 检查哪些包没有安装 not_installed <- packages[!packages %in% installed.packages()[,"Package"]] # 输出缺失的包 if (length(not_installed) == 0) { cat("所有包都已安装。\n") } else { cat("以下包未安装：\n") print(not_installed) }

输出显示

"MGLM" "spgwr" "tictoc" "doParallel"

方式1：

# 设置可靠的 CRAN 镜像options(repos=c(CRAN="https://cloud.r-project.org"))# 一次性安装多个包install.packages(c("MGLM","spgwr","robustHD","raster","tictoc","osqp","doParallel"))

方式2：

install.packages("devtools",repos="http://cran.r-project.org")# 使用 https 协议，并选择一个可靠的镜像（如 RStudio 的全球 CDN）install.packages("devtools", repos="https://cloud.r-project.org")library(devtools)

library(‘BPST’)的安装如下：

install_github("作者名/BPST")# 替换 "作者名/BPST" 为实际的 GitHub 仓库地址install_github("funstatpackages/BPST")devtools::install_github("FIRST-Data-Lab/BPST")

library(‘Triangulation’)的安装如下：

install_github("funstatpackages/Triangulation")install_github("FIRST-Data-Lab/Triangulation")devtools::install_github("FIRST-Data-Lab/Triangulation")library('Triangulation')

library(‘robustHD’)的安装如下：

install.packages("scales",type="binary")install.packages("ggplot2", dependencies=TRUE,type="binary")library('robustHD')

实例：运行R代码

Rscript Main_SVCMsp_GWR_China_years_server.R

参考