В этом примере показано, как просмотреть данные отслеживания циклона на графике географической плотности. Данные регистрируют наблюдения циклонов в течение 11 года, между 2007-2017.
Загрузите данные дорожки циклона и отобразите первые несколько строк. Данные, полученные Японским метеорологическим агентством, регистрируют местоположение, давление (в гПа) и скорость ветра (узлы) циклонов с шестичасовыми интервалами. Каждая строка в таблице представляет запись наблюдения конкретного циклона, идентифицированную именем и идентификационным номером.
load cycloneTracks
head(cycloneTracks)
ans = 8×8 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 графики треков трех циклонов, используя geoplot
функция. Получите записи данных для трех циклонов, идентифицируемых идентификационным номером и именем. Каждая запись наблюдения обеспечивает широту и долготу. Постройте график всех трех дорожек циклона на одной карте поворотом hold
на.
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,'.-')
Смотрите плотность всех циклонов, отслеживаемых за этот 11-летний период, используя geodensityplot
. На этом графике вместо видения дорожки конкретного циклона просмотрите все записи в каждой точке для всех циклонов. geodensityplot
вычисляет совокупную поверхность распределения вероятностей с помощью вкладов из отдельных местоположений. Прозрачность поверхности изменяется 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, используя прозрачность, чтобы представлять изменение плотности. Можно также использовать несколько цветов с geodensityplot
для представления областей различной плотности. Для этого установите 'FaceColor'
свойство.
geodensityplot(latAll,lonAll,'FaceColor','interp')
График плотности может применить веса к отдельным точкам данных. Веса умножают вклад отдельных точек в поверхность плотности.
windspeedAll = cycloneTracks.WindSpeed; geodensityplot(latAll,lonAll,windspeedAll,'FaceColor','interp')
Ссылка: Эти данные о циклонных дорожках были изменены для использования в этом примере MathWorks из RSMC Best Track Data Японским метеорологическим агентством (https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/RSMC_HP.htm).
Свойства DensityPlot | geodensityplot