使用lapply或ifelse计算风向，根据风的U和V分量。

Question

由于罗盘方向范围从0到360度，因此对标量风向数据进行平均会产生不准确的值，所以我已经将我的列表从大小和风向角转换为u和v分量。

为了获得正确的风向，以便进行平均，我需要为以下3种情况开发某种应用、ifelse函数：

V > 0...((180 / pi) * atan((Ucomp/Vcomp)) + 180)
U and V < 0...((180 / pi) * atan((Ucomp/Vcomp)) + 0)
U > 0 and V < 0...((180 / pi) * atan((Ucomp/Vcomp)) + 360)

在我要分析的数据集中，Ucomp大于0且Vcomp小于零，但无疑会有所有3个情况都会出现的情况，因此我需要一个函数来逐步解析和计算，并在每个时间步骤应用正确的公式。我以前没有使用过lapply或函数，因此我尝试使用它们没有成功。

我提供以下数据样本...

  DateTime Wind.Spd Wind.Direction Air.Density   Temp.C GEP.GE16XLE GCF.GE16XLE    Ucomp      Vcomp
1     1981 7.662370       248.3395   0.9148207 11.28967    597.7513    37.35946 5.253453 -0.7404972
2     1982 8.199412       251.6763   0.9172176 10.12751    678.8595    42.42872 5.867979 -0.6191475
3     1983 8.188782       251.7889   0.9162767 10.30619    667.9461    41.74663 5.777208 -1.0473982
4     1984 7.942632       246.7908   0.9174074 10.05093    642.6374    40.16484 5.415773 -0.6796723
5     1985 8.016558       252.7305   0.9171721 10.38414    654.2588    40.89117 5.649406 -0.9999082
6     1986 7.739984       249.6431   0.9158740 10.99859    607.0542    37.94089 5.305971 -0.9118965

- RWJ

Answer 1

你应该考虑使用atan2函数，它可能会消除所有if语句和额外计算的需要。

如果你需要大量处理方向，那么你还应该研究circular和CircStats包，它们可以为你处理很多细节（有些类似于你所做的，只是更自动化）。

- Greg Snow

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我发现CircStats比另一个更好。 - John

Answer 2

请查看：

https://www.eol.ucar.edu/content/wind-direction-quick-reference

简而言之，您需要使用atan2来处理不同象限，但不要忘记气象学中角度的定义方式与其他行业不同！我们按顺时针方向以度数测量风向，而atan2类型函数通常按照从X轴（即东）开始的弧度计算。因此，您需要使用类似以下代码：

WDIR= 270-atan2(V,U)*180/pi

添加%360以确保输出在0到360之间：

WDIR= (270-atan2(V,U)*180/pi)%360

- Thom Chubb

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百分号是指模运算吗？ - Andy Clifton

在大多数atan2函数中，应该是相反的：atan2（u，v）而不是atan2（v，u）。但它并不一致，所以首先检查很重要。 - Whir

Answer 3

首先定义一个函数来进行计算：

windDir <- function(u, v) {
  if(v > 0)         ((180 / pi) * atan(u/v) + 180)
  if(u < 0 & v < 0) ((180 / pi) * atan(u/v) + 0)
  if(u > 0 & v < 0) ((180 / pi) * atan(u/v) + 360)
}

然后将它应用于每一行。这里我使用 ddply，它是数据框的一种很好的“应用”方式:

> library(plyr)
> ddply(data, 'DateTime', summarize, windDir=windDir(Ucomp, Vcomp))
  DateTime  windDir
1     1981 278.0232
2     1982 276.0232
3     1983 280.2760
4     1984 277.1531
5     1985 280.0370
6     1986 279.7517

- John Colby

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非常好，谢谢John，完美地解决了问题。我在阅读其他论坛时看到了plyr包，但尝试坚持使用适用于标量的aggregate函数，但对于这个问题，我需要其他东西。我还在摆弄一些复杂的if else语句，但是我无法完全理解它。感谢您的帮助。 - RWJ

我只对每月平均数据和跨越30年的年度平均数据进行处理，所以它对我的目的来说很有效。 - RWJ

参考Greg Snow的评论：即使不使用atan2，通常也可以通过逻辑运算节省大量时间和计算。例如，对于任意函数f,g，可以使用以下公式y<- f(x)*sign(x) + (x==0) * g(x)。x < 0 ，x = 0，x > 0时y的值留给读者自行思考 :-) - Carl Witthoft

嗨，我正在尝试使用winDir函数，但我得到了这个输出：Error in if (u < 0 & v < 0) { : missing value where TRUE/FALSE needed。我的数据框中有一些NA，所以我添加了以下行但没有成功 uNA<-is.na(u) vNA<-is.na(v) if(uNA=T) ("NA") if(vNA=T) ("NA")。任何提示将不胜感激，Rafael。 - Rafael

Answer 4

windDir <- function(u, v) {
  (180 / pi) * atan(u/v) + ifelse(v>0,180,ifelse(u>0,360,0))
}

- Jean-Victor Côté