如何在 R 中绘制风玫瑰图？答案

【问题标题】：How do I plot a Wind Rose in R?如何在 R 中绘制风玫瑰图？
【发布时间】：2017-06-26 23:16:45
【问题描述】：

我想在 R 中绘制风玫瑰图。我正在尝试使用“openair”包。我的数据库是度数/10（在 0 和 36 之间），如果我绘制这个值（但它没有意义），它就可以工作。但如果我是真正的度数（度*10），它会说：

e2[[j]] 中的错误：超出限制（它是什么？）

我的代码是：

windRose(meteo, ws = "Int Viento [Nudos]", wd = "Dir Viento", ws2 = NA, wd2 = NA, 
               ws.int = 3, angle = 3, type = "default", bias.corr = TRUE, cols= "default", 
              grid.line = NULL, width = 1, seg = NULL, auto.text= TRUE, 
              offset = 0, normalise = FALSE, max.freq =NULL, 
              paddle = FALSE, key.header = NULL, key.footer = "Nudos", 
               key.position = "bottom", key = TRUE, dig.lab = 5, statistic = "prop.count",
              pollutant = NULL, annotate = TRUE, border = NA)

我尝试了 Openair 的示例数据库，它可以工作：

windRose(mydata, ws = "ws", wd = "wd", ws2 = NA, wd2 = NA, 
     ws.int = 2, angle = 30, type = "default", bias.corr = TRUE, cols
     = "default", grid.line = NULL, width = 1, seg = NULL, auto.text 
     = TRUE, breaks = 4, offset = 10, normalise = FALSE, max.freq = 
       NULL, paddle = TRUE, key.header = NULL, key.footer = "(m/s)", 
     key.position = "bottom", key = TRUE, dig.lab = 5, statistic = 
       "prop.count", pollutant = NULL, annotate = TRUE, angle.scale = 
       360, border = NA)

比较两者：

summary(mydata$wd)

 Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
  0     140     210     200     270     360     219 


summary(meteo$`Dir Viento`)
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
0.0    90.0   140.0   175.5   270.0   360.0      43

【问题讨论】：

它需要 360，还是只需要值 0 --> 359？我会检查一下。
Openair 通常将 360 视为北。所以，很可能是别的东西……
如果您不打算提供数据，我们只能鼓励您学习自己调试。使用traceback() 和options(error=recover)

标签： r openair

【解决方案1】：

在尝试使用我自己的数据创建 windRose() 时，我遇到了完全相同（相当模糊）的错误，即：

Error in e2[[j]] : subscript out of bounds

当我的风向 (wd) 精确表示为 0 到 360 度之间的 10 度单位的倍数时，似乎会发生此错误。在 windRose() 函数的帮助下，我注意到 bias.corr 参数的以下内容：

bias.corr 当角度不精确地划分为 360 度时，当风向已被提供为最接近的 10 度时，频率中会引入偏差，这通常是这种情况。例如，如果角度 = 22.5，则 N、E、S、W 将包括 3 个风扇区，而所有其他角度将为 2。可以进行偏差校正来纠正这个问题。根据 Applequist (2012) 的一种简单方法用于调整频率

通过设置参数bias.corr=F，我设法使windRose没有任何错误，即

windRose(mydata, ws, wd, bias.corr=F)

PS 我使用 R 3.3.2 和 openair 2.1-5

【讨论】：