如何根据R中的U和V风分量计算风向

Question

我有 U 和 V 风分量数据，我想根据 R 中的这些值计算风向。

我希望最终得到0-360度范围内的风向数据，其中0°或360°表示风向北吹，90°表示风向东吹，180°表示风向吹向南，270° 表示风向西吹。

以下是一些示例数据：

wind <- read.table(header = TRUE, text = "
u_ms     v_ms     u_rad        v_rad
-3.711   -1.471   -0.064769155 -0.025673788
-2.2417  -1.6118  -0.039125038 -0.028131211
-1.8188  -1.6613  -0.031744042 -0.028995149
-1.6164  -1.7037  -0.028211496 -0.029735168
-1.3941  -1.7388  -0.02433163  -0.030347779
-1.0682  -1.8748  -0.018643603 -0.032721426
-0.57611 -1.8359  -0.010055014 -0.032042493
-1.5698  -1.6766  -0.027398173 -0.029262184
-1.4976  -1.6994  -0.026138045 -0.029660119
-1.3537  -1.7505  -0.023626517 -0.030551982
-1.0901  -1.4947  -0.01902583  -0.026087431
-0.60403 -0.96283 -0.01054231  -0.01680455
-0.70812 -1.1194  -0.012359023 -0.019537212
-0.49045 -0.6849  -0.008559966 -0.011953758
-0.39849 -0.7847  -0.006954961 -0.013695596
0.17875  -0.80349 0.003119775  -0.014023543
0.48356  -0.19352 0.008439712  -0.00337756
1.5082   -0.97815 0.02632305   -0.017071935
1.4219   -1.0835  0.024816831  -0.018910639
2.5881   -0.81666 0.045170857  -0.014253403
")

我使用了以下代码来尝试获取风向（第

td

列），但我不相信返回的角度是我想要的角度（即0°/360°表示风向北吹，90° ° 表示风向东吹等……）。

u = wind$u_rad # u component in radians
v = wind$v_rad # v component in radians

d = (180/pi)*(atan2(u,v))
td = as.matrix(d + 180)
df = cbind(wind, d, td)

> df
       u_ms     v_ms        u_rad       v_rad         d        td
1  -3.71100 -1.47100 -0.064769155 -0.02567379 -111.6228  68.37716
2  -2.24170 -1.61180 -0.039125038 -0.02813121 -125.7164  54.28357
3  -1.81880 -1.66130 -0.031744042 -0.02899515 -132.4087  47.59129
4  -1.61640 -1.70370 -0.028211496 -0.02973517 -136.5062  43.49379
5  -1.39410 -1.73880 -0.024331630 -0.03034778 -141.2788  38.72124
6  -1.06820 -1.87480 -0.018643603 -0.03272143 -150.3269  29.67308
7  -0.57611 -1.83590 -0.010055014 -0.03204249 -162.5780  17.42199
8  -1.56980 -1.67660 -0.027398173 -0.02926218 -136.8842  43.11576
9  -1.49760 -1.69940 -0.026138045 -0.02966012 -138.6118  41.38819
10 -1.35370 -1.75050 -0.023626517 -0.03055198 -142.2844  37.71557
11 -1.09010 -1.49470 -0.019025830 -0.02608743 -143.8963  36.10365
12 -0.60403 -0.96283 -0.010542310 -0.01680455 -147.8980  32.10204
13 -0.70812 -1.11940 -0.012359023 -0.01953721 -147.6830  32.31699
14 -0.49045 -0.68490 -0.008559966 -0.01195376 -144.3939  35.60607
15 -0.39849 -0.78470 -0.006954961 -0.01369560 -153.0774  26.92258
16  0.17875 -0.80349  0.003119775 -0.01402354  167.4578 347.45783
17  0.48356 -0.19352  0.008439712 -0.00337756  111.8112 291.81121
18  1.50820 -0.97815  0.026323050 -0.01707193  122.9656 302.96561
19  1.42190 -1.08350  0.024816831 -0.01891064  127.3077 307.30771
20  2.58810 -0.81666  0.045170857 -0.01425340  107.5128 287.51279

如果我的方法是否正确，以及如果不正确，我如何正确获得所需的风向值，我将不胜感激。虽然使用 lapply 或 ifelse 根据风的 U 和 V 分量计算风向很有帮助，但该代码确实适用于我的数据，并且我确信有一种更容易的方法来获取风向。非常感谢！

Answer 1

这存在三个问题：

1. 您无法将 m/s 转换为弧度。为了将风分量输入

   atan2

   ，您必须对它们进行归一化，但您不能通过将 m/s 乘以

   pi/180

   来实现此目的（您这样做是为了获得

   u_rad

   和

   v_rad

   ）。您应该制作一列绝对风速 (

   sqrt(u_ms^2 + v_ms^2)

   ) 并取

   atan2(u_ms/wind_abs, v_ms/wind_abs)

   。 （另请注意，atan2 首先采用 y 分量 - 确保这就是您想要的）

2. atan2

   将为您提供单位圆坐标中的答案，单位圆坐标逆时针增加，并且 x 轴上为零。您需要基数坐标中的答案，基数坐标顺时针增加并且 y 轴为零。要将单位圆转换为基数坐标，必须用 90 减去单位圆角度。
3. 你必须知道风信息是指风来的方向（基数坐标的标准）还是风吹的方向（三角/矢量运算的标准）

如果给定

u_ms = = -3.711

和

v_ms = -1.471

（在单位圆上，风向下吹并稍微向左吹，因此风来自东北），那么：

wind_abs = sqrt(u_ms^2 + v_ms^2)
wind_dir_trig_to = atan2(u_ms/wind_abs, v_ms/wind_abs) 
wind_dir_trig_to_degrees = wind_dir_trig_to * 180/pi ## -111.6 degrees

然后您必须将此风矢量转换为风来向的气象惯例：

wind_dir_trig_from_degrees = wind_dir_trig_to_degrees + 180 ## 68.38 degrees

然后您必须将该角度从“三角”坐标转换为基数坐标：

wind_dir_cardinal = 90 - wind_dir_trig_from_degrees
[1] 21.62284 #From the northeast.

Answer 2

虽然被接受的答案有正确的想法，但它有一个缺陷。 正如 comments 中提到的，无需标准化 u 和 v 分量即可对它们使用

atan2

。 当

u == v == 0

和

wind_abs

变为 0 时，就会出现缺陷。 在 C# 中，两个除法将返回无穷大（符合 IEEE 754），而

atan2

将返回 NaN。 当未标准化组件时，

atan2(0,0)

高兴地返回

0

。 因此，标准化不仅没有必要，还会引入错误。

另请注意，

atan2

最常见的函数签名是

atan2(y, x)

——Microsoft Excel 是一个例外。

Answer 3

在Python中：

Dir=np.mod(180+np.rad2deg(np.arctan2(U, V)),360)

这导致 [0,1] 向量为南风（180 度），[0,-1] 向量为北风（0 度），[1,-1] 向量为西南风（225 度）。 1]矢量：

U
Out[86]: 
array([[ 0.  ],
       [ 0.  ],
       [ 1.  ],
       [-3.47]])

V
Out[87]: 
array([[ 1.  ],
       [-1.  ],
       [ 1.  ],
       [-1.47]])

np.mod(180+np.rad2deg(np.arctan2(U, V)),360)
Out[89]: 
array([[180.        ],
       [  0.        ],
       [225.        ],
       [ 67.04097233]])

Answer 4

我认为，atan2 的语法是 atan2(y,x)，其中 y 是 y 分量，x 是 x 分量。通常，u 用作速度的 x 分量，v 用作 y 分量。我看到上面讨论中使用的 atan2() 是 atan2(u,v) ，这根据语法是不正确的。那么，请澄清我们是否应该使用atan2()作为atan2(u,v)或atan2(v,u)？