정보
-
업무명 : 소프트웨어 개발
-
작성자 : 이상호
-
작성일 : 2019-12-31
-
설 명 :
-
수정이력 :
내용
[특징]
-
새해 경자년에 해돋이 (일출) 시간을 이해하기 위해서 가시화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어
[기능]
-
기상 관측소 정보를 이용한 전국 해돋이 (일출) 시각 맵핑
-
각 관측소에 대한 2019년 일출/일몰 시간 시계열
[활용 자료]
-
자료명 : 기상 관측소 정보
-
자료 종류 : 관측소 지점 번호, 경도, 위도, 관측소명
[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]
-
없음
[사용법]
- 입력 자료를 동일 디렉터리 위치
- 소스 코드를 실행 (Rscript Visualization_and_Preprocessing_Using_Weather_Station_Data_for_Sunrise_and_Sunset_Times.R)
- 가시화 결과 확인
[사용 OS]
-
Window 10
[사용 언어]
-
R v 3.6.2
-
R Studio v1.2.5033
소스 코드
[명세] 해돋이 (일출) 시각 맵핑
-
전역 설정
-
자리수 설정
-
영문 설정
-
# Set Option
options(digits = 10)
Sys.setlocale("LC_TIME", "english")
-
라이브러리 읽기
# Library Load
library(data.table)
library(suncalc)
library(tidyverse)
library(scales)
library(sf)
library(gstat)
library(sp)
library(metR)
library(colorRamps)
library(ggrepel)
library(extrafont)
library(timeDate)
-
기상 관측소 정보 읽기
# File Read
dfStation = fread("INPUT/Station_Information.dat", sep = "\t", header = FALSE, skip = 1)
colnames(dfStation) = c("station", "lon", "lat", "stationName")
dplyr::tbl_df(dfStation)
-
Data Frame 형태로 초기화
# Set Data Frame
dfData = dfStation %>%
dplyr::mutate(date = lubridate::ymd("2019-01-01"))
dplyr::tbl_df(dfData)
-
Data Frame를 통해 L1 전처리
-
getSunlightTimes 함수를 통해 일출 (해돋이) 및 일몰 시간 계산
-
dfDataL1을 기준으로 기상 관측소 정보를 좌측 조인
-
xranYmdHms, xranHms 변수 초기화
-
# L1 Processing Using Data Frame
dfDataL1 = getSunlightTimes(
data = dfData
, keep = c("sunrise", "sunriseEnd", "sunset", "sunsetStart")
, tz = "Asia/Seoul"
) %>%
dplyr::left_join(dfStation, by=c("lat" = "lat", "lon" = "lon")) %>%
dplyr::mutate(
dtDate = sunrise
, nYear = lubridate::year(dtDate)
, nMonth = lubridate::month(dtDate)
, nDay = lubridate::day(dtDate)
, nHour = lubridate::hour(dtDate)
, nMinute = lubridate::minute(dtDate)
, nSec = lubridate::second(dtDate)
, nLastDayInMonth = lubridate::day(timeDate::timeLastDayInMonth(format(dtDate, "%Y%m%d"), format = "%Y%m%d", zone = "Asia/Seoul"))
, xranYmdHms =
nYear + ((nMonth - 1) / 12.0) + ((nDay - 1) / (12.0 * nLastDayInMonth))
+ (nHour / (12.0 * nLastDayInMonth * 24.0))
+ (nMinute / (12.0 * nLastDayInMonth * 24.0 * 60.0))
+ (nSec / (12.0 * nLastDayInMonth * 24.0 * 60.0 * 60.0))
, xranHms =
nHour + (nMinute / 60.0) + (nSec / (60.0 * 60.0))
)
dplyr::tbl_df(dfDataL1)
dplyr::glimpse(dfDataL1)
-
맵핑을 위한 설정
# Set Value for Visualization
cbMatlab = colorRamps::matlab.like(11)
font = "Palatino Linotype"
mapKor = read_sf("INPUT/gadm36_KOR_shp/gadm36_KOR_1.shp")
mapPrk = read_sf("INPUT/gadm36_PRK_shp/gadm36_PRK_1.shp")
mapJpn = read_sf("INPUT/gadm36_JPN_shp/gadm36_JPN_1.shp")
spData = dfDataL1
coordinates(spData) = ~lon + lat
# plot(spData)
-
기상 관측소 정보를 통해 전처리
-
내삽을 위한 위/경도 설정
-
신규 격자 (spNewData)에 대해 "역거리 가중치 (IDW)" 공간 내삽 수행
-
# Processing Using Station Data
dfStationData = data.frame(
nLat = spData$lat
, nLon = spData$lon
, sStationName = as.character(spData$stationName)
)
# Min/Max Longitude of the Interpolation Area
xRange = as.numeric(c(124, 132))
# Min/Max Latitude of the Interpolation Area
yRange = as.numeric(c(33, 39))
# Expand Points to Grid
spNewData = expand.grid(
x = seq(from = xRange[1], to = xRange[2], by = 0.1)
, y = seq(from = yRange[1], to = yRange[2], by = 0.1)
)
coordinates(spNewData) = ~ x + y
gridded(spNewData) = TRUE
# Apply IDW Model for the Data
spDataL1 = gstat::idw(formula = xranHms ~ 1, locations = spData, newdata = spNewData)
-
L1을 통해 L2 전처리
# L2 Processing Using L1 Data Frame
dfDataL2 = spDataL1 %>%
as.data.frame() %>%
dplyr::rename(
nLon = x
, nLat = y
, nVal = var1.pred
) %>%
dplyr::mutate(isLand = metR::MaskLand(nLon, nLat, mask = "world")) %>%
dplyr::filter(isLand == TRUE)
dplyr::tbl_df(dfDataL2)
-
L2 자료를 이용한 맵핑
-
해돋이 (일출) 시각에 대한 등고선
-
기상 관측소 정보 기입
-
남한/북한/일본 Shp
-
# Map Visualization Using ggplot2
ggplot() +
coord_fixed(ratio = 1.1) +
theme_bw() +
geom_tile(data = dfDataL2, aes(x = nLon, y = nLat, fill = nVal)) +
geom_point(data = dfStationData, aes(x = nLon, y = nLat), colour = "black", size= 5, alpha = 0.3, show.legend = FALSE) +
geom_text_repel(data = dfStationData, aes(x = nLon, y = nLat, label = sStationName, colour=sStationName), point.padding = 0.25, box.padding = 0.25, nudge_y = 0.1, size = 4, colour = "black", family = font) +
geom_contour2(data = dfDataL2, aes(x = nLon, y = nLat, z = nVal), color = "red", alpha = 0.75, breaks = seq(7.5, 8.0, 0.05), show.legend = TRUE) +
geom_text_contour(data = dfDataL2, aes(x = nLon, y = nLat, z = nVal), stroke = 0.2, breaks = seq(7.5, 8.0, 0.05), show.legend = TRUE) +
scale_fill_gradientn(colours = cbMatlab, limits=c(7.5, 8), breaks = seq(7.5, 8.0, 0.25), na.value = cbMatlab[length(cbMatlab)], labels = c("7.50 (07:30)", "7.75 (07:45)" ,"8.00 (08:00)")) +
geom_sf(data = mapKor, color = "black", fill = NA) +
geom_sf(data = mapPrk, color = "black", fill = NA) +
geom_sf(data = mapJpn, color = "black", fill = NA) +
metR::scale_x_longitude(expand = c(0, 0), breaks = seq(124, 132, 2), limits = c(124, 132)) +
metR::scale_y_latitude(expand = c(0, 0), breaks = seq(32, 40, 1), limits = c(33, 39)) +
labs(x = ""
, y = ""
, fill = ""
, colour = ""
, title = ""
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", size = 18, color = "black")
, axis.title.x = element_text(face = "bold", size = 18, colour = "black")
, axis.title.y = element_text(face = "bold", size=18, colour = "black", angle = 90)
, axis.text.x = element_text(face = "bold", size=18, colour = "black")
, axis.text.y = element_text(face = "bold", size=18, colour = "black")
, legend.position = c(1, 1.03)
, legend.justification = c(1, 1)
, legend.key = element_blank()
, legend.text = element_text(size = 14, face = "bold")
, legend.title = element_text(face = "bold", size = 14, colour = "black")
, legend.background=element_blank()
, text=element_text(family = font)
, plot.margin = unit(c(0, 8, 0, 0), "mm")
) +
ggsave(filename = paste0('FIG/SunRise.png'), width = 8, height = 10, dpi = 600)
[명세] 해돋이 (일출) 시각 시계열
-
Data Frame 형태로 초기화
# Set Data Frame
dtDate = seq(lubridate::ymd("2019-01-01"), lubridate::ymd("2020-01-01"), by = "1 day")
for (iCount in 1:length(dtDate)) {
dfTmp = dfStation %>%
mutate(date = dtDate[iCount])
if (iCount == 1) {
dfTimeData = tibble::add_column(dfTmp)
} else {
dfTimeData = bind_rows(dfTimeData, dfTmp)
}
}
dplyr::tbl_df(dfTimeData)
-
Data Frame를 통해 L1 전처리
-
getSunlightTimes 함수를 통해 일출 (해돋이) 및 일몰 시간 계산
-
dfDataL1을 기준으로 기상 관측소 정보를 좌측 조인
-
dfTimeDataL1 = getSunlightTimes(
data = dfTimeData
, keep = c("sunrise", "sunriseEnd", "sunset", "sunsetStart")
, tz = "Asia/Seoul"
) %>%
dplyr::left_join(dfStation, by=c("lat" = "lat", "lon" = "lon")) %>%
dplyr::mutate(
dtDate = as.POSIXct(date) - lubridate::hours(9)
, dtSunrise = sunrise - dtDate
, dtSunriseEnd = sunriseEnd - dtDate
, dtSunset = sunset - dtDate
, dtSunsetStart = sunsetStart - dtDate
)
dplyr::glimpse(dfTimeDataL1)
-
시계열을 위한 설정
-
폰트 설정
-
# Set Value for Visualization
font = "Palatino Linotype"
-
L1 자료를 이용한 시계열
-
2019년 1월 1일부터 2020년 1월 1일까지 하루 간격으로 해돋이 (일출) 및 일몰 시각에 대한 선 그래프
-
동/서/남해에 대한 대표 도시 (강릉, 인천, 부산) 선정
-
# Time series Visualization Using ggplot2
for (iCount in 1:nrow(dfStation)) {
sStationName = as.character(dfStation[iCount, 4])
sSaveFilePathName = paste0("FIG/Sunrise_and_Sunset_", sStationName, ".png")
dfTimeDataL2 = dfTimeDataL1 %>%
dplyr::filter(stationName == sStationName) %>%
dplyr::arrange(date)
dplyr::tbl_df(dfTimeDataL2)
ggplot(data = dfTimeDataL2, aes(x = dtDate, ymin = dtSunrise, ymax = dtSunset)) +
theme_bw() +
geom_ribbon(fill = "#FDE725FF", alpha = 0.8) +
scale_x_datetime(breaks = seq(min(dfTimeDataL2$dtDate), max(dfTimeDataL2$dtDate), "month"), expand = c(0, 0), labels = date_format("%b-%d\n%Y", tz = "Asia/Seoul"), minor_breaks = NULL) +
scale_y_continuous(limits = c(4, 22), breaks = seq(4, 22, 4), expand = c(0, 0), minor_breaks = NULL) +
labs(
x = "Date [Month-Day Year]",
y = "Sunrise and Sunset [Hour]",
title = sprintf("Sunrise and Sunset for %s\n%s ", sStationName
, paste0(range(dfTimeData$date), sep = " ", collapse = "to "))
) +
theme(
panel.background = element_rect(fill = "#180F3EFF")
, panel.grid = element_line(colour = "grey", linetype = "dashed")
, plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold", size = 18, color = "black")
, axis.title.x = element_text(face = "bold", size = 18, colour = "black")
, axis.title.y = element_text(face = "bold", size = 18, colour = "black", angle = 90)
, axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, face = "bold", size = 18, colour="black")
, axis.text.y = element_text(face = "bold", size = 18, colour = "black")
, text = element_text(family = font)
, plot.margin = unit(c(5, 10, 5, 5), "mm")
) +
ggsave(filename = sSaveFilePathName, width = 12, height = 8, dpi = 600)
}
-
강릉
-
일출 시작/종료 : 07시 40분 55초 - 07시 44분 01초
-
일몰 시간/종료 : 17시 13분 33초 - 17시 16분 39초
-
-
인천
-
일출 시작/종료 : 07시 49분 14초 - 07시 52분 18초
-
일몰 시간/종료 : 17시 23분 24초 - 17시 26분 29초
-
-
부산
-
일출 시작/종료 : 07시 33분 14초 - 07시 36분 11초
-
일몰 시간/종료 : 17시 20분 15초 - 17시 23분 12초
-
[전체]
참고 문헌
[논문]
- 없음
[보고서]
- 없음
[URL]
- 없음
문의사항
[기상학/프로그래밍 언어]
- sangho.lee.1990@gmail.com
[해양학/천문학/빅데이터]
- saimang0804@gmail.com
'프로그래밍 언어 > R' 카테고리의 다른 글
| [R] KLAPS 수치예측 모델 자료를 이용하여 내삽 방법 (Inverse Distance Weighting, Linear Interpolation)에 따른 전처리 및 가시화 (0) | 2020.01.03 |
|---|---|
| [R] 고층/상층 기상 자료 (라디오존데)를 이용한 전처리 및 단열선도 (Skew T Log P) 가시화 (0) | 2019.12.31 |
| [R] NetCDF 형식인 NPP/CERES SSF 1deg 기상위성 자료를 이용한 가시화 (0) | 2019.12.30 |
| [R] NetCDF 형식인 NPP/CERES SSF 기상위성 자료를 이용하여 아스키 (ASCII) 형식으로 처리 (0) | 2019.12.28 |
| [R] 다수의 날짜정보를 컬럼으로 가진 DataFrame 에서의 컬럼 제어 방법 (0) | 2019.12.21 |
최근댓글