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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：
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( u9 F' O) a5 T$ [8 a1 ]3 a }. x z1 n o4 I1 I' w1 `3 i
[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir,spd,Options);
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$ {" i7 W' ^: N" ^( W p1 x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。 0 g/ ?1 K+ M7 ?4 a
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5 O8 K( ]- T& }% D# a% K. I# C; m' \
5 @+ m4 q! `3 d# L/ O A" K5 h0 J- 6 ^3 {: [9 y) A) F5 I: q3 H
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- s+ c4 o: i7 _3 M! x$ v. H2 S4 G" R4 \1 u9 w5 ~% Z$ T
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);, x9 J4 `, R0 Y( B4 f- I
& |! v6 d( E+ ^' _4 X
$ \$ A* O4 N! f S6 b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。 - 8 }3 n0 }, j3 j; P$ T- {
- 2 F& h) i0 v" e7 {1 v
3 O+ E2 {% B! F$ }- 6 D& E# [& \; |) y
- + z4 f3 j; r: K1 q8 Z+ @0 b$ v# ^
% G7 G# w0 e$ w& Q) l; T' [6 a4 N
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( l1 F9 o9 Y- U# Q6 x
: R% h l+ c9 o8 G
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)}]);' z. L1 P0 \. a% h
- g- Z5 Z: J# [0 ] N1 @5 P+ g
Tip： 在画多图时，最好在画图前先使用
* ]: V! J& ?4 x' T
1 E; r/ X: I( s/ R. ^' V% p
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figure('color','w')
& k8 z5 c6 a1 Z
" R. t2 ?5 [' k5 k/ h1 ^4 I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/ . H0 y- ?$ z5 z. i
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