今天给大家分享一份 1980-01-01~2024-08-01 中国各省市区县日度主导风向及平均风向角度计算结果，原始数据来源于 NASA 的 MERRA-2（tavg1_2d_flx_Nx (M2T1NXFLX): Surface Flux Diagnostics）数据：https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/M2T1NXFLX_5.12.4/summary?keywords=Surface%20Flux%20Diagnostics
该数据集提供的是分辨率是 0.5˚x0.625˚ 的格点数据，为小时数据，包含了每个格点的东向风风速（ULML）和北向风风速（VLML），通过这两个变量我们可以采取两种方法计算每个省市区县的风向：
主导风向法； 平均风向法。
首先都需要把小时数据通过日度平均获取日度数据。
# 计算日度平均
lapply(1:8, function(x){
app(rst[[(x*24 - 23):(x*24)]], mean, na.rm = T) %>%
`names<-`(varnames(rst[[(x*24 - 23):(x*24)]]))
}) %>%
rast() -> newrst
在主导风向法中，我首先计算了每个格点的风向角度。这里需要注意，风向角度是指风吹来的方向，而不是风吹去的风向。例如下面的示意图：
然后我们可以把风向角度分成 16 个方位：
然后分区域统计每个省市区县范围内的最多风向即可。
在平均风向法中。我是首先分区域计算每个省市区县范围内所有风速分量的均值，然后根据东向风的风速均值和北向风的风速均值计算平均风向。
由于同一个地区的风向在月度和年度范围内会经常变化，例如夏季东南风多，而冬季北风多，所以这里就不再汇总计算月度和年度的了。
下图展示了 2024 年 8 月 1 日，各城市的主导风向及平均风向的角度：
下图展示了 2024 年 1 月 1 日，各区县的平均风向角度：
计算方法
nc 文件的处理大家可以学习之前的课程：
使用 R 语言处理 Merra2 数据获取各省市区县的比湿、降水量、风速和气压数据：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/3239b87be1384488bdacb679cd467548
关于风向的计算，等之后有时间我再单独准备个新课程讲解～
获取数据
是不是感觉很硬核！欢迎报名 RStata 培训班获取全部课程和以会员价获取数据资料（10元/份）详情可阅读这篇推文：数据处理、图表绘制、效率分析与计量经济学如何学习～
详情可点击阅读原文进入 RStata 学院了解（从首页的会员卡专区即可查看和购买会员卡）。
更多关于 RStata 培训班的信息可添加微信号 r_stata 咨询：
附件下载（点击文末的阅读原文即可跳转）：
https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/0be74706b37a49cea6b0a00c2f420d40
