|
第13期，和大家讨论一下风玫瑰图的绘制。 风玫瑰图（Wind Rose）是气象学中描述风速和风向发生频率的图。由于风是矢量，常用的统计量如平均值、中值等可能错误地描述风速和风向在一段时间内的特征，比如反向风可能相互抵消，东北风（45°）和西北风（315°）的平均值为南风（180°）等。使用风玫瑰图，用概率来描述各风向、风速区间风的出现频率，可以避免这些问题，从而更准确地描述风在一段时间内的特征。 支持绘制风玫瑰图的工具有很多。NCL中提供WindRoseBasic等命令来实现；python的windrose库也可以绘制不同风格的风玫瑰图；R语言的windRose命令也可以提供类似操作。我最习惯使用的是MATLAB的WindRose工具箱，以下对其进行具体介绍。 WindRose工具箱由Daniel Pereira编写，至该推文撰写日，最后一次更新是在2020年3月5日，其最新代码和说明文件可从以下link下载： https://dpereira.asempyme.com/windrose/ 该工具箱的使用方法比较简单，只有WindRose一句主命令。具体语法为：
$ C# K# B7 \, V- 0 ?. n E" e7 z8 R9 z; @* H! T
$ D/ c0 I7 d+ w B
[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir,spd,Options);& G# b; q2 M- C
7 i G2 J. i4 S' p% z( @该命令中，输入量有三个：dir为风向时间序列（0-360，气象标准，0代表风从北方吹来，度数顺时针增大）；spd为风速时间序列；Options为与图相关的各项设置，变量类型为Cell。Options内包含的设置选项非常多，比如风速、风向区间，colormap，文本及坐标标记，中心零风速设置，多图摆放等等。具体内容参考工具箱说明文件。 输出量有五个，使用场景不多，主要用于数据检查。figure_handle为图句柄，之前figure的所有设置参数都会保存在这里；count为矩阵，保存不同风向、风速区间风的出现频率；speeds为向量，保存风速区间分段的临界值；Table则以表格形式，具体记录的风玫瑰图中各个数值，适合检查错误。 以美国东海岸Nantucket Sound的风场观测为例。从美国NDBC的网站可以下载到该海域浮标44020在2010至2019年间的十年风场观测资料，在进行简单处理后，我们可以使用以下命令对2010-2019十年间44020站风场数据绘制风玫瑰图。由图我们可以直观的看到，该区域风速主要在4-12m/s，西南风居多。
6 ~* T( ~$ M4 E. T- 8 w3 a) R5 U2 \: o0 T
- ' c% j( M* U5 L3 }
, C& s/ G6 B: T9 R
6 n9 B% R- }. z4 f8 b- + y6 N6 p! l! H. O9 G5 v5 [
$ ~# R6 W' U$ [( z) G& m6 H- 9 r" P! \' n" H; L: o" b. E
( x" ^8 T. E& A
% _0 k' T, w2 v1 _; `0 n2 e E8 D
" K6 w# A# C( c! F% M5 N0 K0 i* j- ) C" _, U+ I- s
7 \, V) g& i6 o% X
Options = {'anglenorth',0,... 'angleeast',90,... 'labels',{'N (0^o)','NE (45^o)','E (90^o)','SE (135^o)','S (180^o)','SW (225^o)','W (270^o)','NW (315^o)'},... 'freqlabelangle','auto',... 'MaxFrequency',6,... 'nFreq',6,... 'vWinds',[0 4 8 12 16],... 'LabLegend','Wind Speed (m/s)',... 'legendtype',2,... 'titlestring',''};[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir,spd,Options);
" R( p8 U- R/ B! M2 {: G x 3 Z; [! n! {& c4 ^ S
: d2 `/ @$ b7 P% Y
另外，该工具箱还很好地整合了MATLAB中subplot命令，进而在一张图中画多张子图。比如，对10年的风场数据按照季节分开，使用以下命令，可以绘制该海域不同季节的风场特点。可以看到，该海域夏季多西南风；冬季多西北风，且风速较大。 - 1 J0 ^4 I; m# O6 H, |9 K. @" V
- 2 P& x' t6 T/ t
- * h5 T5 f4 `2 | p. G4 m: ]0 s$ a
2 g1 z& \8 _$ S* P- _* g5 W- ) e: ?# S) N) E' m7 P
& F6 U1 b: x# {, x- 7 ^& B9 L. R5 p
% `7 I, ~* s/ s; O- L- % J; B ~' ~( z# d4 c
: M# h6 ?# \5 R- & [; g" v" ?4 p% x- }$ l
2 G8 ]3 c+ l, }/ r5 v- 7 W, M5 \/ B) ?# I9 _" s
- " K, y9 y. L F1 ]! ]+ Z% {
- " T$ P1 ~4 ?+ I7 j* `! k
' t A0 L; O/ b3 R
figure('color','w')Options = {'anglenorth',0,... 'angleeast',90,... 'labels',{'','E','S','W'},... 'freqlabelangle','auto',... 'min_radius',0.25,... 'vWinds',[0 4 8 12 16],... 'MaxFrequency',8,... 'nFreq',4,... 'LabLegend','Wind Speed (m/s)',... };[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir_spring,spd_spring,[Options,{'titlestring','Spring'},{'legendtype',2},{'axes',subplot(2,2,1)}]);[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir_summer,spd_summer,[Options,{'titlestring','Summer'},{'legendtype',0},{'axes',subplot(2,2,2)}]);[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir_autumn,spd_autumn,[Options,{'titlestring','Autumn'},{'legendtype',0},{'axes',subplot(2,2,3)}]);[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir_winter,spd_winter,[Options,{'titlestring','Winter'},{'legendtype',0},{'axes',subplot(2,2,4)}]);
6 z9 A% j6 F4 \4 Q6 q! h : @8 j q9 b. P" V
Tip： 在画多图时，最好在画图前先使用 & w/ ?% R* j/ K) n5 d( Y" [
- 8 M1 D n0 y7 c, e. Q
3 T) O. G$ d6 b
figure('color','w'); V' U- z0 b$ n4 c& `( t' W( s; |
5 I: ~9 R5 |; x; D
否则，第一张分图和legend部分可能会变成MATLAB默认画图底色（一般为灰色）。Options中有figcolor选项来更改图底色，然而我测试时依然有上述bug。如果你也遇到相同问题，不妨尝试该方法。 Reference： 浮标数据： https://www.ndbc.noaa.gov/station_history.php?station=44020 各语言中风玫瑰图的相关命令介绍： https://www.ncl.ucar.edu/Applications/rose.shtml https://pypi.org/project/windrose/ https://www.rdocumentation.org/packages/openair/versions/2.7-2/topics/windRose https://dpereira.asempyme.com/windrose/
z& ^5 O! o% X7 t' m8 x |
