facet_wrap을 사용하여 ggplot에 NSE 및 PBIAS 결과를 추가하려면 어떻게해야합니까?

저는 초보자이고 시뮬레이션 된 데이터와 관찰 된 데이터의 PBIAS (Percent Bias) 및 NSE ​​(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 계산하는 함수 (아래)를 만들었습니다. 그러나 전체 데이터 세트를 사용해서 만 이러한 테스트를 계산할 수 있습니다.

model.assess <- function(Sim, Obs) { 
  rmse = sqrt( mean( (Sim - Obs)^2, na.rm = TRUE) ) #Formula to calculate RMSE
  RSR <- rmse / sd(Obs) #object producing RSR test from the RMSE formula
  PBIAS <- 100 *(sum((Sim - Obs)/sum(Obs), na.rm =TRUE)) #object producing PBIAS test
  NSE <- 1 - sum((Obs - Sim)^2)/sum((Obs - mean(Obs))^2, na.rm =TRUE) #object producing NSE test
  stats <- print(paste0("RSR = ", sprintf("%.3f", round(RSR, digits=3)), "    PBIAS = ", sprintf("%.3f",round(PBIAS, digits=3)),"    NSE = ", sprintf("%.3f",round(NSE, digits=3))))  
  return(stats) #returns the results of the tests with 3 decimals and spacing in between

이것은 네 개의 다른 스테이션 (SNS, MRC, TLG, SJF)의 데이터 세트, 월간 스트림 흐름입니다.

StationID Date      Obs_flow    Sim_flow      Month     Year
SNS    1950-10-01   0.010170    0.030687967 October 1950-01-01      
SNS    1950-11-01   0.366260    0.416466741 November 1950-01-01     
SNS    1950-12-01   0.412210    0.496136731 December 1950-01-01     
SNS    1951-01-01   0.119520    0.182072570 January 1951-01-01      
SNS    1951-02-01   0.113480    0.142611192 February 1951-01-01     
SNS    1951-03-01   0.127090    0.176350274 March   1951-01-01  
SNS    1951-04-01   0.175120    0.193221389 April   1951-01-01      
SNS    1951-05-01   0.208940    0.275980903 May     1951-01-01  
SNS    1951-06-01   0.114420    0.144675317 June    1951-01-01      
SNS    1951-07-01   0.032280    0.018057796 July    1951-01-01  

방정식과 R 제곱을 사용하여 Obs 대 Sim의 산점도를 플롯하려면 다음을 사용했습니다.

dataset %>%
  filter(StationID == "SNS") %>%
ggplot(aes(x = Obs_flow, y = Sim_flow)) + 
   geom_point(aes(Obs_flow, Sim_flow), alpha = 0.3)+
     stat_smooth(aes(x = Obs_flow, y = Sim_flow), 
                method = "lm", se = TRUE, colour="#FC4E07", fullrange = TRUE) + 
   stat_poly_eq(formula = "y~x", 
             aes(label = paste0(..eq.label..)),  #adding the equation on the top
             parse = TRUE, label.x.npc = "center", label.y.npc = 0.97, size = 3.45, family= "Times New Roman")+
     stat_poly_eq(formula = "y~x", 
             aes(label = paste0(..rr.label..)), #adding the Rsquared at the bottom
             parse = TRUE, label.x.npc = 0.95, label.y.npc = 0.05, size = 3.45, family= "Times New Roman")+
  
  annotate("text", x = 0, y = 1.3,, label = paste0(model.assess(dataset$Sim_flow, dataset$Obs_flow)),  collapse = "\n", hjust = 0, size=2.4, family= "Times New Roman") +
  
   facet_wrap(~ Month, ncol=4,  labeller = labeller(StationID = c("MRC" = "Merced River", "SJF"= "Upper San Joaquin River", "SNS" = "Stanislaus River", "TLG" = "Tuolumne River")), scales = "fixed")

stat_poly_eq각 패싯에 대한 방정식과 Rsquared를 추가했지만 주석은 모든 패싯에 대해 동일한 숫자를 추가합니다. 각 패싯에 대해 NSE 및 PBIAS를 별도로 추가하는 방법이 있습니까? 나는 패키지를 시도했지만 HydroGOF동일한 결과를 얻었습니다. 미학을 실례합니다.