Этот пример показывает, как просмотреть данные об отслеживании циклона в географическом графике плотности. Наблюдения записей данных за циклонами за 11-летний период, между 2007-2017.
Загрузите данные о дорожке циклона и отобразите первые несколько строк. Данные, произведенные Японскым метеорологическим агентством, записывают местоположение, давление (в hPa), и скорость ветра (узлы) циклонов в шестичасовых интервалах. Каждая строка в таблице представляет запись наблюдения за конкретным циклоном, идентифицированным именем и идентификационным номером.
load cycloneTracks
head(cycloneTracks)
ans = 8x8 table ID Name Time Grade Latitude Longitude Pressure WindSpeed ___ __________ ____________________ _____ ________ _________ ________ _________ 701 "KONG-REY" 30-Mar-2007 12:00:00 2 5.8 158.2 1008 0 701 "KONG-REY" 30-Mar-2007 18:00:00 2 6.3 158.1 1004 0 701 "KONG-REY" 31-Mar-2007 00:00:00 2 6.7 157.9 1006 0 701 "KONG-REY" 31-Mar-2007 06:00:00 2 7.1 156.6 1004 0 701 "KONG-REY" 31-Mar-2007 12:00:00 2 7.6 155.5 1004 0 701 "KONG-REY" 31-Mar-2007 18:00:00 2 8.8 154.2 1002 0 701 "KONG-REY" 01-Apr-2007 00:00:00 3 9.7 152.8 1000 35 701 "KONG-REY" 01-Apr-2007 06:00:00 3 10.2 152.1 996 40
Чтобы понять данные, постройте дорожки трех циклонов, с помощью функции geoplot
. Получите записи данных для трех циклонов, идентифицированных идентификационным номером и именем. Каждая запись наблюдения обеспечивает широту и долготу. Постройте все три дорожки циклона на одной карте путем включения hold
.
figure latMalakas = cycloneTracks.Latitude(cycloneTracks.ID == 1012); lonMalakas = cycloneTracks.Longitude(cycloneTracks.ID == 1012); geoplot(latMalakas,lonMalakas,'.-') geolimits([0 60],[100 180]) hold on latMegi = cycloneTracks.Latitude(cycloneTracks.ID == 1013); lonMegi = cycloneTracks.Longitude(cycloneTracks.ID == 1013); geoplot(latMegi,lonMegi,'.-') latChaba = cycloneTracks.Latitude(cycloneTracks.ID == 1014); lonChaba = cycloneTracks.Longitude(cycloneTracks.ID == 1014); geoplot(latChaba,lonChaba,'.-')
Просмотрите плотность всех циклонов, прослеженных за этот 11-летний период с помощью geodensityplot
. В этом графике, вместо наблюдения дорожки конкретного циклона, просматривают все записи в каждой точке для всех циклонов. geodensityplot
вычисляет поверхность кумулятивного распределения вероятностей использование вкладов от отдельных местоположений. Поверхностная прозрачность меняется в зависимости от плотности.
figure latAll = cycloneTracks.Latitude; lonAll = cycloneTracks.Longitude; geodensityplot(latAll,lonAll)
По умолчанию geodensityplot
использует один цвет, чтобы представлять все значения плотности, с помощью прозрачности, чтобы представлять изменение плотности. Можно также использовать несколько цветов с geodensityplot
, чтобы представлять области переменной плотности. Для этого установите свойство 'FaceColor'
.
geodensityplot(latAll,lonAll,'FaceColor','interp')
График плотности может применить веса к отдельным точкам данных. Веса умножают вклад отдельных точек на поверхность плотности.
windspeedAll = cycloneTracks.WindSpeed; geodensityplot(latAll,lonAll,windspeedAll,'FaceColor','interp')
Ссылка: Эти данные о дорожке циклона были изменены для использования в этом примере MathWorks от RSMC Лучшие Данные о Дорожке Японскым метеорологическим агентством (https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/RSMC_HP.htm).
Свойства DensityPlot | geodensityplot