グラフまとめ

wind rose(風配図) 2

島根県鹿島のデータで wind rose

(データ)
気象庁 過去の気象データ検索

(データ使用に関する注意事項)
気象庁ホームページについて

ググっていたら島根県 環境放射線データ リアルタイム表示ってHPを見つけた。

風配図を作ってみる。

(注意する点)
島根県鹿島の気象データは鳥取市と違って、時、降水量、気温、風速、風向、日照時間、降雪積雪
このうち　時、降水量、気温、風速、風向を使ってデータセットを作成。

URLを調べる。
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/hourly_a1.php?prec_no=68&block_no=0693&year=2015&month=1&day=1&view=
鳥取市のURLとは３ヶ所異なる。
hourly_s1.php?prec_no=69&block_no=47746　が
hourly_a1.php?prec_no=68&block_no=0693

気象庁のHPの2015年1月1日の島根県鹿島のデータをXMLパッケージを使って加工

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library("XML")
source("http://www.meteobal.com/climatol/rosavent.R")
year<-2015;month<-1;i<-1
#変更(３ヶ所)
html.name <-paste("http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/hourly_a1.php?prec_no=68&block_no=0693&year=",year,"&month=",month,"&day=",i,sep="",collapse="")
t1<-readHTMLTable(html.name)
#変更(取り込む列番号が異なる)
t2<-t1$tablefix1[,c(1,2,3,4,5)]
t2<-t2[-1,]
date<-paste(year,"/",month,"/",i,sep="",collapse="")
d1<- data.frame(matrix(rep(date,24),ncol=1))
t2<-cbind(d1,t2)
#変更(気圧データがない)
names(t2)<-c("date","time","precipitation","temperature","wind_velocity","wind_direction")
t2[,2]<-as.numeric(as.vector(t2[,2]))
t2[,3]<-as.numeric(as.vector(t2[,3]))
t2[,4]<-as.numeric(as.vector(t2[,4]))
t2[,5]<-as.numeric(as.vector(t2[,5]))
#変数名はt2のまま作業する。
library(xts)
t<-strptime(paste(t2$date, t2$time), "%Y/%m/%d %H", tz="")
r <- as.POSIXct(round(range(t), "days"))
#気温、降水量
x.xts<- xts(t2[,3:4],t)
par(mfrow=c(2,1))
plot.zoo(x.xts[,2],main="気温（℃）",xlab="",ylab="気温（℃）")
plot.zoo(x.xts[,1],main="降水量（mm）",type="h",lend=1,xlab="",ylab="降水量（mm）")
par(mfrow=c(1,1))

図は省略

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#風向き、風速
wind<-data.frame(direction=as.vector(chartr("東西南北", "EWSN",t2$wind_direction)),velocity=as.numeric(as.vector(t2$wind_velocity)))
#directionにはいっているのは方向とは限らない。"静穏"や"///"や"x"
wind<- subset(wind,direction=="N"|direction=="NNE"|direction=="NE"|direction=="ENE"|direction=="E"|direction=="ESE"|direction=="SE"|direction=="SSE"|direction=="S"|direction=="SSW"|direction=="SW"|direction=="WSW"|direction=="W"|direction=="WNW"|direction=="NW"|direction=="NNW")
windrose<-data.frame(matrix(rep(0,16*5),ncol=16))
colnames(windrose)<-c("N","NNE","NE","ENE","E","ESE","SE","SSE","S","SSW","SW","WSW","W","WNW","NW","NNW")
rownames(windrose)<-c("[0,3]","(3,6]","(6,10]","(10,20] ","(20, ")
for ( i in 1:nrow(wind)){
	if (wind$velocity[i]<=3) {
	windrose[1,as.vector(wind$direction)[i]]<-windrose[1,as.vector(wind$direction)[i]]+1
	} else 	if (wind$velocity[i]>3 & wind$velocity[i]<=6) {
	windrose[2,as.vector(wind$direction)[i]]<-windrose[2,as.vector(wind$direction)[i]]+1
	} else 	if (wind$velocity[i]>6 & wind$velocity[i]<=10) {
	windrose[3,as.vector(wind$direction)[i]]<-windrose[3,as.vector(wind$direction)[i]]+1
	} else 	if (wind$velocity[i]>10 & wind$velocity[i]<=20) {
	windrose[4,as.vector(wind$direction)[i]]<-windrose[4,as.vector(wind$direction)[i]]+1
	} else 	if (wind$velocity[i]>20) {
	windrose[5,as.vector(wind$direction)[i]]<-windrose[5,as.vector(wind$direction)[i]]+1
	}
	}
#風配図
library(knitr)
kable(windrose)
#library(climatol)
#png("Kashima20150101.png",width=800,height=800)
rosavent(windrose,5,5,ang=-3*pi/16,main="windrose(Shimane Kashima 2015/1/1)",col=c("azure","cyan","yellow","magenta","red"))
#dev.off()
N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1
(3,6] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2 3 2 1
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 3 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

データ取り込みコードを変更（for文を使う）し、2014年のデータを得る。
（コードは省略）

データセット名はt2とする

２０１４年の気温と降水量

２０１４年の風の傾向

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2
library(xtable)
print(xtable(table(t2$wind_direction)),"html")






















V1
/// 2
西 646
西南西 379
西北西 418
静穏 594
東 982
東南東 412
東北東 1113
南 280
南西 543
南東 174
南南西 423
南南東 170
北 534
北西 272
北東 847
北北西 377
北北東 594
  • 東北東の風が一番多かった。
N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 400 379 625 1031 890 304 146 147 223 269 211 183 194 240 180 235
(3,6] 130 192 210 77 85 105 28 23 53 147 229 112 282 161 89 141
(6,10] 4 22 12 5 7 3 0 0 4 7 103 78 147 17 3 1
(10,20] 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 23 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  • 強風は西風が多かった。

wind rose

月ごとの風の傾向を調べる

例えば、１月だと

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library(xts)
t<-strptime(paste(t2$date, t2$time), "%Y/%m/%d %H", tz="")
r <- as.POSIXct(round(range(t), "days"))
wind.xts<- xts(t2[,6:5],t)
period<-"2014-01"
wind<-data.frame(direction=as.vector(chartr("東西南北", "EWSN",wind.xts[period,1])),velocity=as.numeric(as.vector(wind.xts[period,2])))
#directionにはいっているのは方向とは限らない。"静穏"や"///"や"x"
wind<- subset(wind,direction=="N"|direction=="NNE"|direction=="NE"|direction=="ENE"|direction=="E"|direction=="ESE"|direction=="SE"|direction=="SSE"|direction=="S"|direction=="SSW"|direction=="SW"|direction=="WSW"|direction=="W"|direction=="WNW"|direction=="NW"|direction=="NNW")

のようにして１月分のデータセットを作り、後は上と同様。
for文を使ったコードを書くと一括してできる。

以下、表のみ

kable(windrose01)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 19 27 40 68 87 25 20 20 33 28 21 15 15 15 8 17
(3,6] 14 19 15 1 8 3 0 1 5 23 31 11 29 21 12 16
(6,10] 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 7 7 16 1 1 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose02)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 11 30 72 95 56 27 7 2 7 16 11 24 17 16 10 14
(3,6] 17 66 68 23 8 7 1 0 1 0 2 3 3 0 2 10
(6,10] 0 8 2 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose03)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 40 33 47 78 53 26 11 9 18 13 18 10 13 26 28 24
(3,6] 4 27 9 5 1 6 0 1 1 16 28 16 31 14 27 29
(6,10] 1 4 2 0 0 0 0 0 0 2 27 10 6 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose04)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 51 30 55 119 99 16 13 7 22 17 17 14 9 17 12 21
(3,6] 19 3 9 4 9 5 8 1 3 11 10 4 15 6 10 17
(6,10] 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 6 3 8 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose05)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 33 19 37 109 79 22 12 12 14 23 12 19 23 18 19 18
(3,6] 14 5 2 0 9 6 7 8 11 26 35 10 40 17 6 5
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 17 4 17 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose06);

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 68 44 62 90 86 33 11 8 12 17 11 9 21 29 13 29
(3,6] 19 2 2 0 6 16 6 2 2 6 7 3 24 8 1 8
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 4 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose07)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 43 23 40 72 74 22 9 9 28 33 21 12 19 30 16 32
(3,6] 9 0 2 1 8 10 0 0 1 12 60 13 25 8 1 15
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 21 3 0 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose08)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 38 31 62 62 59 37 17 17 24 36 34 18 18 27 10 19
(3,6] 4 3 10 14 20 31 6 5 6 9 11 9 13 5 0 2
(6,10] 0 0 4 1 7 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose09)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 40 48 76 119 91 34 17 11 12 17 14 15 11 12 12 18
(3,6] 15 13 16 16 5 9 0 1 4 2 3 0 4 1 1 11
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose10)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 40 56 61 106 75 21 6 12 12 15 13 15 19 8 14 21
(3,6] 13 41 59 9 6 6 0 0 1 0 10 3 4 2 1 15
(6,10] 3 8 4 4 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0
(10,20] 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose11)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 11 28 60 86 79 17 15 19 16 34 20 17 19 21 18 12
(3,6] 0 10 17 4 5 6 0 0 6 10 11 22 30 17 5 5
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 10 18 5 0 0
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kable(windrose12)

N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW
[0,3] 6 10 13 27 52 24 8 21 25 20 19 15 10 21 20 10
(3,6] 2 3 1 0 0 0 0 4 12 32 21 18 64 61 23 8
(6,10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 41 78 11 2 1
(10,20] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 23 0 0 0
(20, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

例として２０１４年12月のwind rose

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#png("Kashima201412.png",width=800,height=800)
rosavent(windrose12,5,5,ang=-3*pi/16,main="風配図(2014/12)",col=c("azure","cyan","yellow","magenta","red"))
#dev.off()