R - 具有多个层（晶格）的轮廓图

Question

这是我的代码和相关的变量结构。

Correlation_Plot = contourplot(cor_Warra_SF_SST_JJA, region=TRUE, at=seq(-0.8, 0.8, 0.2), 
labels=FALSE, row.values=(lon_sst), column.values=lat_sst,
xlab='longitude', ylab='latitude')

Correlation_Plot = Correlation_Plot + layer({ ok <- (cor_Warra_SF_SST_JJA>0.6);
            panel.text(cor_Warra_SF_SST_JJA[ok]) })
Correlation_Plot

     # this is the longitude (from -179.5 to 179.5) , 360 data in total
    > str(lon_sst) 
     num [1:360(1d)] -180 -178 -178 -176 -176 ...

     # this is the latitude (from -89.5 to 89.5), 180 data in total 
    > str(lat_sst) 
     num [1:180(1d)] -89.5 -88.5 -87.5 -86.5 -85.5 -84.5 -83.5 -82.5 -81.5 -80.5 ...

     # This is data set corresponding to longitude and latitude  
     > dim(cor_Warra_SF_SST_JJA) 
       [1] 360 180

我尝试使用layer()来显示大于0.6的轮廓标签，但它不起作用。

1. 是否可以增加图例中的颜色对比度，以便可以清楚地知道什么颜色响应什么级别。什么是颜色选项，我找不到它们？

2. 最重要的是我想在指定的等高线间隔画一条较粗的黑线（例如+/- 0.2）？我认为ican也会使用layer()，但我不确定应该使用panel函数。

3. 此外，我试图用纯色填充大陆，但我找不到任何东西。 我尝试过使用map，但它不适用于格子。

感谢您的帮助。

Answer 1

查看?panel.levelplot以获取contourplot的其他参数。

1. 您可以使用col.regions参数，该参数将采用您想要与您的间隔对应的颜色矢量或颜色渐变功能（例如下面的颜色）。

2. 使用自定义面板函数，类似于此（使用Santiago Beguería's blog上给出的方法生成的空间自相关虚拟数据集）。使用lpolygon绘制地图对象：

   生成虚拟数据集：

   library(gstat)
   
   # create structure
   xy <- expand.grid(1:360, 1:180)
   names(xy) <- c('x','y')
   
   # define the gstat object (spatial model)
   g.dummy <- gstat(formula=z~1, locations=~x+y, dummy=T, beta=1,    
     model=vgm(psill=0.025,model='Exp',range=5), nmax=20)
   
   # make a simulations based on the gstat object
   yy <- predict(g.dummy, newdata=xy, nsim=1)
   gridded(yy) = ~x+y
   
   # scale to range [-1, 1]
   z <- matrix(yy@data[, 1], ncol=180)
   z.scalefac <- (max(z) - min(z)) / 2
   z <- -1 + (z - min(z)) / z.scalefac
   

3. 简介：

   library(lattice)
   library(maps)
   
   lon_sst <- seq(-179.5, 179.5, 1)
   lat_sst <- seq(-89.5, 89.5, 1)
   
   colramp <- colorRampPalette(c('red', 'yellow', 'white', 'green', 'blue'))
   
   contourplot(z, xlim=c(100, 160), ylim=c(-80, -50), 
     at=seq(-1, 1, 0.2), region=TRUE, col.regions=colramp,
     row.values=lon_sst, column.values=lat_sst, labels=FALSE, 
     xlab='longitude', ylab='latitude',
     panel = function(at, region, ...) {
       panel.contourplot(at=at, region=TRUE,  ...)
       panel.contourplot(at=c(-0.2, 0.2), lwd=2, region=FALSE, ...)
       mp <- map("world", "antarctica", plot = FALSE, fill=TRUE)
       lpolygon(mp$x, mp$y, fill=TRUE, col='gray')
   })
   

Answer 2

问题1：您需要使用llines或panel.lines与上一个问题中用于大陆大纲的相同数据来执行此操作

Q2：

?panel.contour

....其中它说“lwd”是一个可用的选项，我怀疑你会使vector的第七个元素= 2.

第三季度：可能是一个填充论点，但必须指出的是，你严重抑制了我们在测试解决方案方面的努力，不包括数据链接和数据准备。