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km.py程式說明

Table of contents

背景

  • 大氣移動的軌跡本身是很紛亂的，要分析多年來、逐時的軌跡線，其結果樣貌也是非常多樣的。不但有季節特性、也有地形效應、局部的日夜垂直運動。
  • 過去的分析方式包括
    • 機率分析
    • 天氣類型分析
    • 典型事件分析
  • 此處選擇以叢結分析，將空間中的位置組合當成分析對象，進行統計上的客觀分類，以了解軌跡的大致走向。
  • 這支程式讀取choose10.py結果，以K-means方法取其代表性叢集。

km.py程式說明

  • 要加入分析的軌跡檔案、需要先將檔名列於一文字檔案裡。
  • 軌跡線是同步處理的作業，因此需等候所有的計算都結束，再整理檔案名稱。

程式IO

  • arguments:
    • *10.csv檔案路徑名稱之文字檔(txt)
    • nclt: number of clusters
  • 輸入檔
    • *10.csv：choose10.py的結果
    • tmplateD1_3km.nc：由JI轉換成網格化座標位置
  • 輸出檔
    • lab.csv：逐時的叢集編號
    • ‘res’+str(l)+’.csv’ ：各叢集的代表性軌跡
  • 內掛後處理（csv2kml.py）：
    • 由csv產生kml檔案
    • 可以google map、leaflet、NCL等套件等等進行繪圖

讀取軌跡點

  • 此處將網格位置標籤予以還原。d1_3Km的個數上千個，因此JI的位數共有8碼。
  • 將位置標籤j值收在trjs的前半段、i值收在後半段
  • 如為空檔案，則將其跳過。
  • 全為0的陣列將會佔掉一個類別，需特別降其去掉。
trjs=np.zeros(shape=(len(fnames),20))
tex=10000
n,m=0,0
ymdh=[]
for fname in fnames:
  try:
    df=read_csv(fname+'10.csv')
  except:
    m=m+1
    continue
  trjs[n,:10]=[i//tex for i in df.JI3]
  trjs[n,10:]=[i%tex for i in df.JI3]
  ymdh.append(int(fname[idx:idx+10]))
  n+=1
trjs=trjs[:-m,:]

執行kmeans

  • 結果標籤存在lab.csv
  • 各標籤的代表性軌跡線(ji矩陣)。依序將其寫出。
clt = KMeans(n_clusters = nclt)

clt.fit(trjs)
a=clt.labels_
dfa=DataFrame({'lab':a,'ymdh':ymdh})
dfa.set_index('lab').to_csv('lab.csv')

ji=np.array(clt.cluster_centers_,dtype=int)
...
for l in range(nclt):
  des=['Line'+str(l)+'_'+str(i) for i in range(10)]
  df=DataFrame({'TWD97_x':[Xcent+x_mesh[i] for i in ji[l,10:]],'TWD97_y':[Ycent+y_mesh[i] for i in ji[l,:10]],'lab':des,'des':des})
  df.set_index('TWD97_x').to_csv('res'+str(l)+'.csv')

後處理

  • 除了軌跡線之外，也需要標籤點位。
  • 此處0~1 黑色一般點(NL)、2~3 加亮點(HL)、4~則為紅色點(RL)
os.system('for i in {0..'+str(nclt-1)+'};do cp res$i.csv res${i}L.csv;done')
os.system('for i in {4..'+str(nclt-1)+'};do csv2kml.py -f res$i.csv -g TWD97 -n RL;done')
os.system('for i in {2..3};do csv2kml.py -f res$i.csv -g TWD97 -n HL;done')
os.system('for i in {0..1};do csv2kml.py -f res$i.csv -g TWD97 -n NL;done')

叢集數與分析結果

n_clusters.png
叢集數與反軌跡線叢集分析結果

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