|
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：
% w' w3 k6 m+ _0 j3 N- : U$ G5 j7 Q6 R' C! w
( H \1 [. n& k" }+ K h. i5 Q
[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir,spd,Options);
) D6 M6 ^8 l: n$ h" g& T + a; ^: C5 {( U9 z# g! @! I( [- w
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。
% H0 f" s; Y3 g. }: u8 Z- $ i5 d8 d/ P; ^ ]
- $ v& u/ R0 ?% e+ E9 t" A" O: I; i
- * `! G" ?) q+ I
- ) z; u: [0 r) s7 F ~) K: |! ]5 u% y0 _
- 6 k/ o& H* F* F
- , v3 _' v) \ S4 v( v% L
; h8 Z: D* Q" O. |4 F) Z" G+ S9 O- 5 C; ~ p5 Y3 T: A1 k; h: e* H
- 1 H6 y O' ]" s8 e7 H
- 2 B: ]) A/ R6 z+ j: n
$ A8 e) \/ r0 y) ?* C5 @/ Q+ M2 \- I' H: a: x6 g0 d p5 m0 _
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);1 U% E$ d* j* v: s2 x- v* G
5 y+ W4 [1 v" m! a5 B
& t6 K2 p- h5 w; w8 d9 q/ w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。
6 b3 F, U) \3 \# |5 J1 G- $ D8 f3 U- O4 A4 A& @& ]
* W4 u8 O( A# w# J6 M2 H- # j9 k1 T% t& F- `3 y
0 `% u) K4 i" J9 l
' a* A; Q2 L/ {% [- ; |* o+ ^( j9 J- H1 h
- : u: N. \/ G( v! T5 ]' t' s* ^
& Q, C8 a4 h' L7 t
6 Y4 V! J- ~: G1 H- ! q' {7 [# L D4 u' A8 d
- * q5 f" y+ C) C3 y
G' w/ A p+ q& D) G/ l" w1 J
: M5 H6 k8 y* @( ?& Z0 C
, F( z+ e; h: _
- ?$ w8 i4 u* c v
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)}]);
$ ~9 c% v' w5 u, T2 |1 ]
" o, D1 B& }6 w7 z6 t
Tip： 在画多图时，最好在画图前先使用
9 R1 ^: L5 O# H
$ B( d/ t* b @7 \$ u, b
. \+ U( v9 _3 z0 g9 p, M
figure('color','w')
& v, z/ I. C" k- Q
" r' | G3 c3 c4 L* a* 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/
, S9 I8 \+ M/ U. I |
