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風速を周囲温度と気圧の関数として可視化する

この例では次を使用します。

スクリプトを開く

この例では、Curve Fitting Toolbox ™ を使用して、周囲の空気温度と圧力の関数として風速の変化を可視化する方法を示します。気象観測所から ThingSpeak ™ データを読み取り、3D プロットを使用してデータと適合を可視化します。

気象ステーション ThingSpeakチャネルからデータを読み取る

ThingSpeakチャネル12397 には、マサチューセッツ州ネイティックにある MathWorks 気象観測所からのデータが含まれています。データは1分ごとに収集されます。フィールド 2、4、6 には、それぞれ風速、温度、気圧のデータが含まれます。

% Read the data using the |thingSpeakRead| function from channel 12397 on a particular week. For example, the week of May 1, 2018.

startDate = datetime('May 1, 2018 0:0:0');
endDate = datetime('May 8, 2018 0:0:0');
data = thingSpeakRead(12397,'daterange',[startDate endDate],'Fields',[2 4 6],'outputFormat','table');

データに表面をフィットさせる

気圧と温度の両方の変化が風速に影響します。風速の変化は周囲の温度と圧力の 2 次多項式によって説明されると仮定します。fit 関数を使用して二次曲面を近似します。

fitObject = fit([data.TemperatureF,data.PressureHg],data.WindSpeedmph,'poly22');

適合データをプロットする

適合したデータをプロットして、二次曲面適合が風速の変化を捉えているかどうかを確認できます。

plot(fitObject,[data.TemperatureF,data.PressureHg],data.WindSpeedmph);
xlabel('Ambient Temperature [^{\circ}F]');
ylabel('Ambient Air Pressure [inHg]');
zlabel('Wind Speed [mph]');
title('Wind Speed as a Function of Ambient Temperature and Pressure','FontSize',10);

二次曲線近似は、変動する風速データに対して適切な平均値を提供するようです。この春の日、風速は気圧の上昇とともに放物線状になりますが、気温の上昇とともに増加します。

参考

関数