Добавление данных о пожаре в виде точек со значениями широты и долготы к графикам обратной траектории воздушной массы, полученным с использованием пакета OpenAir в R
В настоящее время у меня есть ряд графиков обратной траектории воздушных масс, где сетка определяется частотой пересечений обратной траектории, полученных с использованием пакета OpenAir для R. Я хотел бы добавить к этим графикам точки, которые указывают местоположение пожаров. Точки считываются из файла.csv, где каждый уникальный пожар имеет значения широты и долготы.
Я прочитал руководство по OpenAir, но не видел представленного решения. Я попытался добавить точки с помощью следующего кода:
Week_One_Freq + points (FireData$longitude, FireData$latitude, col = "red", cex = .6)
Но столкнуться с ошибкой:
Error in Week_One_Freq + points(FireData$longitude, FireData$latitude,: non-numeric argument to binary operator
Я проверил, чтобы увидеть, если проблема с данными о пожаре. Я нарисовал точки следующим образом:
library(rworldmap)
newmap <- getMap(resolution = "low")
plot(newmap, xlim = c(-80, 80), ylim = c(-40, 40), asp = 1)
points (FireData$longitude, FireData$latitude, col = "red", cex = .6)
И все работает отлично, правильно вычерчивая местоположение камина.
Вот мой код для графиков частотной траектории:
Week_One_Freq <- trajLevel(Week_1_Traj, statistic = "frequency",
smooth = TRUE,
map.cols = "grey40", map.alpha = 0.2,
projection = "mercator", parameters = NULL,
grid.col = "transparent",
key.pos = "right",
orientation = c(90,0,0),
npoints = 20, origin = TRUE,
xlim= c(-80, 80), ylim = c(-40, 40))
До сих пор я мог наносить на карту точки данных о пожаре и создавать серии частотных графиков для обратных траекторий воздушных масс. Я хотел бы объединить два, так что на одной карте есть как обратные траектории, так и точки, указывающие местоположение пожаров.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Пример данных траектории, используемых для создания частотных графиков:
structure(list(X = 1:5, Receptor = c(1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L), Year = c(2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L),
Month = c(10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L), Day = c(6L, 5L,
5L, 5L, 5L, 5L), Hour = c(0L, 23L, 22L, 21L, 20L, 19L), hour.inc = 0:-5,
lat = c(-3.162, -3.189, -2.937, -2.87, -2.809, -2.753), lon = c(-60.6,
-60.439, -60.282, -60.13, -60.986, -60.851), height = c(500,
502.2, 500.6, 495.2, 486.4, 474.3), pressure = c(944.2, 942.9,
942.4, 942.3, 942.7, 943.5), date = structure(c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L), .Label = c("06/10/2017 00:00", "06/10/2017 03:00",
"06/10/2017 06:00", "06/10/2017 09:00", "06/10/2017 12:00",
"06/10/2017 15:00", "06/10/2017 18:00", "06/10/2017 21:00",
"07/10/2017 00:00", "07/10/2017 03:00", "07/10/2017 06:00",
"07/10/2017 09:00", "07/10/2017 12:00", "07/10/2017 15:00",
"07/10/2017 18:00", "07/10/2017 21:00", "08/10/2017 00:00",
"08/10/2017 03:00", "08/10/2017 06:00", "08/10/2017 09:00",
"08/10/2017 12:00", "08/10/2017 15:00", "08/10/2017 18:00",
"08/10/2017 21:00", "09/10/2017 00:00", "09/10/2017 03:00",
"09/10/2017 06:00", "09/10/2017 09:00", "09/10/2017 12:00",
"09/10/2017 15:00", "09/10/2017 18:00", "09/10/2017 21:00",
"10/10/2017 00:00", "10/10/2017 03:00", "10/10/2017 06:00",
"10/10/2017 09:00", "10/10/2017 12:00", "10/10/2017 15:00",
"10/10/2017 18:00", "10/10/2017 21:00", "11/10/2017 00:00",
"11/10/2017 03:00", "11/10/2017 06:00", "11/10/2017 09:00",
"11/10/2017 12:00", "11/10/2017 15:00", "11/10/2017 18:00",
"11/10/2017 21:00", "12/10/2017 00:00", "12/10/2017 03:00",
"12/10/2017 06:00", "12/10/2017 09:00", "12/10/2017 12:00",
"12/10/2017 15:00", "12/10/2017 18:00", "12/10/2017 21:00"
), class = "factor"), Date = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L), .Label = c("06/10/2017", "07/10/2017", "08/10/2017",
"09/10/2017", "10/10/2017", "11/10/2017", "12/10/2017"), class =
"factor")), row.names = c(NA,
6L), class = "data.frame")
И пример данных о пожаре:
structure(list(acq_date = structure(c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), .Label =
c("01/11/2017", "02/11/2017", "03/11/2017", "04/11/2017", "05/11/2017",
"06/10/2017", "06/11/2017", "07/10/2017", "08/10/2017", "09/10/2017",
"10/10/2017", "11/10/2017", "12/10/2017", "13/10/2017", "14/10/2017",
"15/10/2017", "16/10/2017", "17/10/2017", "18/10/2017", "19/10/2017",
"20/10/2017", "21/10/2017", "22/10/2017", "23/10/2017", "24/10/2017",
"25/10/2017", "26/10/2017", "27/10/2017", "28/10/2017", "29/10/2017",
"30/10/2017", "31/10/2017"), class = "factor"), latitude = c(-0.18499,
-0.18777, -0.18832, -0.1932, -0.19654, -0.21077), longitude = c(-48.89484,
-48.89885, -48.89536, -49.06121, -49.06173, -48.97051)), row.names = c(NA,
6L), class = "data.frame")
1 ответ
Кто-то решил ту же проблему по адресу https://github.com/davidcarslaw/openair/issues/68. Вы можете добавить точки к последнему объекту шпалеры, используя функцию слоя в latticeExtra, но сначала вам нужно получить ваши точки в правильной проекции, используя mapproject. Я расширил их пример, включив в них некоторую дополнительную информацию, например, необходимые библиотеки.
library(openair)
library(maps)
library(mapproj)
library(latticeExtra)
# import your data
Trajectory_Data <- read.table("Analysis.txt")
Fire_Data <- read.csv("Fire_Data.csv")
lon <- Fire_Data$longitude
lat <- Fire_Data$latitude
#convert points to projected lat/long
tmp <- mapproject(x=lon, y=lat, projection='lambert', parameters = c(51, 51), orientation = c(90, 0, 0))
# I found the projection, parameters, and orientation by looking at the default values for arguments in the trajLevel function
# Plot trajectories
trajLevel(subset(Trajectory_Data, lon > -70 & lon < -20 & lat > -15 & lat < 15),
pollutant = "BC", statistic = "cwt", smooth = TRUE, col = "increment", border = NA)
# add the points. you can adjust the size of the points with cex
c <- trellis.last.object() + layer(lpoints(tmp$x, tmp$y, pch=16, cex=0.05, col="black"))
print(c)