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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：
4 V: `0 p6 J8 e B
) ~ B N- k/ l5 m' ^
1 H, C( v- B+ w: \4 H* B
[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir,spd,Options);, o6 m/ b1 n" ^ ?4 D% {7 {
0 f4 s+ T8 \& x) B
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。 ! r5 H( n& ^% z W" C
- 0 C5 ^/ H3 s! F S
- 3 Z# T+ {9 D$ ^8 v
- 2 K3 _9 {( }& |( f( l& E. Z
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8 q+ Q7 S* h" e$ l, x$ I( e
* a! a) m3 L$ a$ {- + \" M) w3 }5 Y' \5 f5 P
7 M/ s3 |* V4 z6 K8 k& P4 h
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);
7 B( h4 P5 P/ b9 _! e6 T4 X
* }2 B9 y) o) w& Z) s: |* H
! |& @1 r+ I0 @! T/ 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。 - / E$ E: n2 f( }. e
- " N2 h: L3 v6 |' ^
- $ Z i* F% y K l& Z9 }8 C
- 3 g# H7 K: s. ?) z: t
- & S/ _) G5 ?3 D' Y2 J* Q
! h4 T4 E( U3 K1 l3 F& X6 g8 |8 [
4 g/ D: p1 t7 e3 P A+ t8 ~- g- " @) B' J: _+ m, g
6 K) w5 K+ Y+ W, r# L3 Z5 M: I- ( l% K3 S3 w4 z
- 0 R" `, J( A: z0 A+ `/ W
- - K; k9 s7 F8 O6 |# Y
9 q+ Y- q- P6 T* L9 B" g! P
: G7 m, ^" @- l$ q+ u- . M; s2 R. g, @# N: b' d0 Y
8 Y% L. o7 O7 I; h
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)}]);
5 h/ o9 P, u5 M | 5 a# o* X( y0 d3 ]3 P
Tip： 在画多图时，最好在画图前先使用 7 ~# m7 F0 R6 Y! Y) k
2 d& @/ r1 x' I. ^6 |" ^* X! c" [; D# d6 I
figure('color','w')
: J4 C% _) e- k, J, U
- ?8 d( v: n. b6 z/ o2 n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/
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