风玫瑰图的绘制--matlab在科研中的应用

                                                                                                   

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：

2 z" o4 G) f% X# W  g

• 
  
  - n4 l/ S: s) K. s; }: m

[figure_handle,count,speeds,directions,Table] = WindRose(dir,spd,Options);
# V" Q: i- X8 p. q4 \) m9 u6 r% j' |

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。

& K) S' ?& M6 D6 R. u1 W

• 
  ( n6 ^9 C) L  t. {% r: `
• 
  
• 
  
• 
  5 q9 d- P& N' b  g
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  . a4 J! ^6 Q3 F3 ~( R3 V3 I
• 
  
• 
  ; x' q# A) a/ y  S( e0 w2 y
• 
  8 l0 N5 k! K9 M# I
  , k* b8 u- R2 |

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);
! I" u* D  p/ ~/ v5 k" r

  y- W/ o+ o4 }

0 y4 @, K% P; g/ ]; j

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。

• 
  4 s0 d0 N( K- X+ T
• 
  9 ~- y% Z: P8 Q1 j
• 
  4 X$ _* P! Q, q2 ~( e3 ]
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  9 y4 n: g( U2 q; O0 [! Z/ P* `
• 
  ; [* y% b, o8 Y; O& F
• 
  
• 
  
• 
  : W0 e" x: M  ]0 X8 K3 p8 G4 b
• 
  ( B9 R' S1 \1 E
• 
  
• 
  
• 
  . K1 _) c/ x; o" q! n- B
  

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)}]);

Tip：

在画多图时，最好在画图前先使用

• 
  + t$ @+ b& {& ]: O/ P* E- \$ E8 Y8 n& I
  3 ~! M1 R3 r1 k3 ^

figure('color','w')

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/