[R] "raster" 패키지 및 NetCDF 형식인 NOAA 최적 내삽 자료를 이용하여 데이터 프레임 (Data Frame)으로 변환 처리 및 가시화 (1)

 정보

• 업무명     : "raster" 패키지 및 NetCDF 형식인 NOAA 최적 내삽 자료를 이용하여 데이터 프레임 (Data Frame)으로 변환 처리 및 가시화 (1)

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2020-02-13

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 내용

[개요]

• 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.

• 일반적인 인공 위성 센서의 해양 및 환경 변수는 대부분 NetCDF 형식으로 저장합니다. 이러한 NetCDF 파일은 데이터의 내용 및 형식을 설명하는 일반적인 배열과 메타 데이터로 구성되어 1개 이상의 변수를 포함하고 있습니다.
  

• 예를 들어 위도, 경도, 해수면 온도의 함수인 "Surface Sea Temperature"라는 변수가 있을 수 있습니다. 이러한 NetCDF 파일에는 변수 배열의 범위를 설명하는 차원도 포함됩니다.
  

• 앞서 예시와 같이 NetCDF 파일을 읽고 쓸 수있는 패키지 및 출력은 데이터의 배열 또는 행렬이며 위도, 경도, 시간 및 해수면 온도와 같은 다른 변수의 원자 벡터입니다.
  

• 불행하게도 배열이나 행렬은 R의 기본 데이터 형식이 아닙니다. 그 대신 데이터 프레임 (Data Frame)은 기본 형식으로서 데이터를 조작/변환/분석이 가능합니다. 마찬가지로 대부분의 가시화 패키지는 그림을 그리기 위해 데이터 프레임을 사용합니다.
  

• 따라서 이 포스팅에서는 NetCDF 파일을 이용하여 데이터 프레임으로 변환 처리 및 가시화을 소개해드리고자 합니다.

 

[특징]

• R에서 NetCDF 파일을 처리하기 위해서 데이터 프레임으로 변환 처리가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

 

[기능]

• 투영법 정의

• NetCDF 자료를 데이터 프레임으로 변환

 

[활용 자료]

• 자료명 : sst.wkmean.1990-present.nc

• 자료 종류 : 최적 내삽 해수면 온도

• 확장자 : NetCDF

• 영역 : 전지구

• 기간 : 1989년 12월 31일 - 2020년 02월 20일

• 시간 해상도 : 일 1개 (21시)

• 제공처 : ESRL | Physical sciences Division

ESRL : PSD : NOAA Optimum Interpolation (OI) Sea Surface Temperature (SST) V2

 

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 소스 코드 참조

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

[명세]

• 전역 설정

  • 최대 10 자리 설정

  • 메모리 해제

  • 영어 인코딩 설정

  • 폰트 설정

# Set Option
memory.limit(size = 9999999999999)
options(digits = 10)
Sys.setlocale("LC_TIME", "english")
font = "Palatino Linotype"

 

• 라이브러리 읽기

# Library Load
library(extrafont)
library(ncdf4)
library(tidyverse)
library(ncdump)
library(RNetCDF)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(gganimate)
library(insol)
library(spData)
library(raster)

 

• NetCDF 파일 설정 및 읽기

  • raster는 행렬 또는 이미지에서 처음부터 raster 레이어를 만드는 것 외에도 NetCDF 파일을 읽기 가능

  • NOAA에서 최적 내삽 해수면 온도 자료를 사용

sFileDirName = Sys.glob("INPUT/sst.wkmean.1990-present.nc")

raData = raster(sFileDirName)

raData

 

> raData

class      : RasterLayer 
band       : 1  (of  1574  bands)
dimensions : 180, 360, 64800  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 1, 1  (x, y)
extent     : 0, 360, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
source     : /INPUT/sst.wkmean.1990-present.nc 
names      : Weekly.Mean.of.Sea.Surface.Temperature 
z-value    : 1989-12-31 
zvar       : sst 

 

• 투영법 정의

  • 전지구 영역 자료이기 때문에 투영법 정의 필요

  • proj4string을 통해 raster 레이어의 좌표를 세계 측지 시스템 (WGS84)으로 변환

proj4string(dfData)=CRS("+init=EPSG:4326")

 

> raData

class      : RasterLayer 
band       : 1  (of  1574  bands)
dimensions : 180, 360, 64800  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 1, 1  (x, y)
extent     : 0, 360, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +init=EPSG:4326 +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
source     : D:/30. 사업 관리/01. 복사-위성 연구소/사업 program/CERES/INPUT/sst.wkmean.1990-present.nc 
names      : Weekly.Mean.of.Sea.Surface.Temperature 
z-value    : 1989-12-31 
zvar       : sst

 

• 데이터 프레임 (Data Frame) 변환

  • as.data.frame를 통해 래스터 레이어를 데이터 프레임으로 변환

  • 여기서 전달 인자 (xy = TRUE)는 위도와 경도 정보로 반환 옵션

dfData = raster::as.data.frame(raData, xy = TRUE)

colnames(dfData) = c("nLon", "nLat", "nVal")

dplyr::tbl_df(dfData)

 

• Data Frame을 이용한 L1 전처리

  • 위도 변수 (nLon)가 0~360을 -180~180으로 변환

# L1 Processing Using Data Frame
dfDataL1 = dfData %>%
   dplyr::mutate(nLon180 = metR::ConvertLongitude(nLon, from = 360))

summary(dfDataL1)

 

 

• 가시화

  • 가시화를 위한 초기 설정

  • ggplot2를 이용한 가시화

# Set Value for Visualization
font = "Palatino Linotype"
mapData = spData::world
cbOcean = oce::oceColors9A(120)


# Visualization Using ggplot2
ggplot() +
   theme_bw() +
   geom_tile(data = dfDataL1, aes(x = nLon180, y = nLat, fill = nVal)) +
   metR::geom_text_contour(data = dfDataL1, aes(x = nLon180, y = nLat, z = nVal), stroke = 0.2, check_overlap = TRUE, rotate = TRUE, na.rm = TRUE) +
   metR::geom_contour2(data = dfDataL1, aes(x = nLon180, y = nLat, z = nVal), color = "black", alpha = 0.3) +
   scale_fill_gradientn(colours = cbOcean, limits=c(-5, 35), breaks = seq(-5, 35, 10), na.value = cbOcean[length(cbOcean)]) +
   geom_sf(data = mapData, fill = "grey100", col = "black") +
   metR::scale_x_longitude(expand = c(0, 0), breaks = seq(-180, 180, 60), limits = c(-180, 180)) +
   metR::scale_y_latitude(expand = c(0, 0), breaks = seq(-90, 90, 30), limits = c(-90, 90)) +
   labs(
      x = ""
      , y = ""
      , fill = "Sea Surface Temperature [℃]"
      , colour = ""
      , title  = "NOAA Optimum Interpolation (OI) SST V2"
      , subtitle = "Period : December 31, 1989"
      , caption = "Source : NCEP Climate Modeling Branch"
   ) +
   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.title = element_text(face = "bold", size = 14, colour = "white")
      , legend.position = c(0, 1)
      , legend.justification = c(0, 0.96)
      , legend.key = element_blank()
      , legend.text = element_text(size = 14, face = "bold", colour = "white")
      , legend.background = element_blank()
      , text=element_text(family = font)
      , plot.margin = unit(c(0, 8, 0, 0), "mm")
   ) +
   ggsave(filename = paste0("FIG2/Sea_Surface_Temperature.png"), width = 12, height = 8, dpi = 600)

 

 

[전체]

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com