r - 正味放射線データに基づく曇りの日判定

Question

毎日の正味放射線の時系列 (FluxNet/AMERIFlux サイトで計算) に基づいて、特定の日が曇りまたは晴天であることをどのように識別できますか? 晴天の放射には正弦波の挙動があるとどこかで読みました。異なる動作が得られた場合、それは雲によって引き起こされたことを意味します. この問題に正確にどのようにアプローチするかわかりませんか？サンプル データは次のとおりです: https://drive.google.com/file/d/1f1YfWgPbg3fxhFG1DTNH9Ex3lTDqLBZp/view?usp=sharing

Answer 1

生データを取得し、Time列をテキストから実際の日付に変換すると、分析に役立ちます。値のある行も削除しNaNます。

df <- read.csv("net_rad.csv")

df$Date <- as.POSIXct(strptime(df$Time, "%m/%d/%Y"))
df <- df[!is.nan(df$NET_RAD),]

毎日の正味放射をプロットすると、明確な季節パターンが見られます。

library(ggplot2)

ggplot(df, aes(Date, NET_RAD)) + geom_line()

季節分解を使用して、これらの季節効果を確認し、それらを削除することもできます。

net_rad_ts <- ts(df$NET_RAD, frequency = 365)
net_rad_decomp <- stats::decompose(net_rad_ts)
plot(net_rad_decomp)

季節変動だけでなく、バ​​ックグラウンド トレンドと各季節内のかなりのランダムな変動があることがわかります。また、分散が冬よりも夏の方が高いように見えることもわかります (これは理にかなっています)。

正味の日射量に関して「曇り」が何を意味するかを定義するための明確なカットオフがなければ、1 年の時間帯と経時的な傾向を考慮した後、日射量が平均を下回った日を特定したいと単純に指定できます。したがって、次のことができます。

df$cloudy <- as.logical(net_rad_decomp$random < 0)

これにより、季節外れに明るい日を黄色で、季節外れに薄暗い日を灰色で示すデータをプロットできます。

ggplot(df, aes(Date, NET_RAD, colour = cloudy)) + 
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = c("gold", "gray40")) +
  theme_bw()

これにより、「曇った」の適切な定義を理解するまでは十分な回答の大まかな概算が得られます。