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温度と相対湿度の関係の可視化

この例では、Curve Fitting Toolbox™ を使用して、大気温度と相対湿度間のトレンドを可視化する方法を説明します。

メモ

この例を実行するには、Curve Fitting Toolbox を使用するライセンスの与えられた MathWorks アカウントにログインしていなければなりません。

気象計の ThingSpeak チャネルからのデータの読み取り

ThingSpeak™ のチャネル 12397 には、マサチューセッツ州ネイティックにある MathWorks® の気象計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。Field 3 と 4 には、それぞれ湿度と温度のデータが含まれています。

関数 thingSpeakRead を使用して、特定の日 (例: 2016 年 5 月 1 日) のデータをチャネル 12397 から読み取ります。

startDate = datetime(2016,05,01,0,0,0);
endDate = datetime(2016,05,02,0,0,0);
data = thingSpeakRead(12397,'NumDays',1,'Fields',[3 4],'outputFormat','table');

線形曲線によるデータの近似

暖かい空気は、冷たい空気よりも多くの水分を含んでいます。相対湿度は、空気中の水分を、その温度で空気が保持できる水分と比較した量です。空気が温かくなるにつれて、空気が保持できる水分量も増えて、空気の相対湿度が減少します。これは、大気の温度と相対湿度に逆の相関関係があることを示しています。データを直線で近似することにより、逆線形トレンドがあるかどうかを確認できます。

fitObject = fit(data.TemperatureF,data.Humidity,'poly1');

近似されたデータのプロット

近似されたデータをプロットすることで、線形曲線近似が大気温度と相対湿度の関係を捉えているかどうかを確認します。

figure;
plot(fitObject,data.TemperatureF,data.Humidity,'o');

xlabel('Ambient Temperature [^{\circ}F]');
ylabel('Relative Humidity [%]');
title('Linear Relationship Between Ambient Temperature and Relative Humidity');

近似した線には負の傾斜があり、周囲温度が上昇するにつれて相対湿度が下がることがわかります。これは、逆相関の線形関係を示しています。

参考

関数