Question

我有多天的每小时降水数据。 R无论如何都要确定降水大于零的时间，将它们加在一起并除以下雨的时间以获得风暴的强度或平均降雨量？我是R的新手，我知道如何获得每天的平均降雨量，但我宁愿每次降雨都有降雨量。感谢

Answer 1

rle（行程长度编码）函数对于此类问题非常有用。使用@ aaryno的可爱数据：

dat <- read.csv(url('http://www.wunderground.com/history/airport/KBTV/2015/6/12/DailyHistory.html?req_city=Burlington&req_state=VT&req_statename=&reqdb.zip=05401&reqdb.magic=1&reqdb.wmo=99999&format=1'),stringsAsFactors=FALSE)

# What do you want to do with NA? Assume no rain for now.
dat$PrecipitationIn = as.numeric(dat$PrecipitationIn)
dat$PrecipitationIn[is.na(dat$Precipitation)] = 0

precip = dat$PrecipitationIn
consec_precip = rle(precip > 0)
# calculates runs of consecutive hours of rain

# create an ID for each run of consecutive hours of rain
storm_id = rep(0, length(precip))
storm_id[precip > 0] = rep(1:sum(consec_precip$values),
                           times = consec_precip$lengths[consec_precip$values])

# calculate mean precipitation within each consecutive rain period
tapply(precip, storm_id, mean)
# 0 corresponds to all the times with no rain

rle方法取决于均匀间隔的数据，如果时间不规则，则需要更复杂的方法。

Answer 2

我从您发布的网址底部的链接下载了CSV，并获得了类似的内容，我将其用于我的示例。请注意，最后一列中的DateUTC字段有一些垃圾我不得不摆脱。

> str(dat)
'data.frame':   45 obs. of  15 variables:
 $ TimeEDT             : chr  "12:54 AM" "1:54 AM" "2:54 AM" "3:54 AM" ...
 $ TemperatureF        : num  62.1 62.1 60.8 61 62.1 62.1 62.1 64.9 66.9 69.1 ...
 $ Dew.PointF          : num  55.9 55 55.4 55.9 55.9 55.9 57 55.9 57 57 ...
 $ Humidity            : int  80 78 82 83 80 80 84 73 70 65 ...
 $ Sea.Level.PressureIn: num  29.9 29.9 29.9 29.9 29.9 ...
 $ VisibilityMPH       : num  10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 ...
 $ Wind.Direction      : chr  "Calm" "SE" "Calm" "Calm" ...
 $ Wind.SpeedMPH       : chr  "Calm" "3.5" "Calm" "Calm" ...
 $ Gust.SpeedMPH       : chr  "-" "-" "-" "-" ...
 $ PrecipitationIn     : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Events              : chr  "" "" "" "" ...
 $ Conditions          : chr  "Clear" "Partly Cloudy" "Clear" "Overcast" ...
 $ WindDirDegrees      : int  0 140 0 0 0 0 0 180 200 170 ...
 $ DateUTC.br...       : chr  "2015-06-12 04:54:00<br />" "2015-06-12 05:54:00<br />" "2015-06-12 06:54:00<br />" "2015-06-12 07:54:00<br />" ...

从此data.frame获取每个降水事件的强度：

dat <- read.csv(url('http://www.wunderground.com/history/airport/KBTV/2015/6/12/DailyHistory.html?req_city=Burlington&req_state=VT&req_statename=&reqdb.zip=05401&reqdb.magic=1&reqdb.wmo=99999&format=1'),stringsAsFactors=FALSE)

# What do you want to do with NA? Assume no rain for now.
dat$PrecipitationIn <- as.numeric(dat$PrecipitationIn)
dat$PrecipitationIn[is.na(dat$Precipitation)]=0

# Just look for changes in the sequence where precip starts or stops
# and adjust for boundary effects 
rainingAtStart<-dat$PrecipitationIn[1]>0
dif<-c(rainingAtStart,diff(dat$PrecipitationIn>0))        

startEvent <- which(dif>0)
endEvent <- which(dif<0)
if (dat$PrecipitationIn[length(dat[,1])]>0){
  endEvent=c(endEvent,length(dat[,1]))
}
X <- data.frame(cbind(startEvent,endEvent,
                      dat$DateUTC.br...[startEvent],
                      dat$DateUTC.br...[endEvent]))
names(X) <- c("indStart","indEnd","eventStart","eventEnd")

# Calculate the sum for each precip event
precipByEvent <- apply(X,1,function(x){ sum(dat$PrecipitationIn[x[1]:x[2]]) })
X$eventTotal <- precipByEvent
str(X)

 'data.frame':  3 obs. of  5 variables:
  $ indStart  : Factor w/ 3 levels "15","19","28": 1 2 3
  $ indEnd    : Factor w/ 3 levels "15","26","45": 1 2 3
  $ eventStart: Factor w/ 3 levels "2015-06-12 18:54:00<br />",..: 1 2 3
  $ evendEnd  : Factor w/ 3 levels "2015-06-12 18:54:00<br />",..: 1 2 3
  $ eventTotal: num  0.01 1.12 4.65

我在eventStart和eventEnd中获取了一些奇怪的HTML代码，直接从您提供的网址中的CSV链接获取数据，加上它是一个因素，所以让我们解决这个问题并将其转换为时间对象。 Base R提供了POSIXct类的基于时间的功能，因此不需要额外的库。

X$eventStart <- gsub('<br />','',X$eventStart)
X$eventEnd <- gsub('<br />','',X$eventEnd)

理想情况下，它将是一个时间对象（POSIXct）而不是chr对象，这将允许您对其进行数学运算：

X$eventStart <- as.POSIXct(X$eventStart,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
X$eventEnd <- as.POSIXct(X$eventEnd,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")

现在你可以通过将总和除以事件时间得到强度（稍微向上舍入，因为我们假设在开始时开始沉降并在任何监测结束时结束。你如何解释这取决于你）

X$inchesPerHour <- X$eventTotal / (as.double(difftime(X$eventEnd,X$eventStart,units="hours")))

str(X)
'data.frame':   3 obs. of  7 variables:
 $ indStart     : Factor w/ 3 levels "15","19","28": 1 2 3
 $ indEnd       : Factor w/ 3 levels "16","27","45": 1 2 3
 $ eventStart   : POSIXct, format: "2015-06-12 18:54:00" "2015-06-12 22:49:00" "2015-06-13 01:31:00"
 $ eventEnd     : POSIXct, format: "2015-06-12 20:54:00" "2015-06-13 00:50:00" "2015-06-13 03:54:00"
 $ eventTotal   : num  0.01 1.12 4.65
 $ inchesPerHour: num  0.005 0.555 1.951

现在你的X data.frame有事件的开始和结束时间，原始数据源中的起始/结束的位置（行），事件的总数（英寸）和强度（英寸每小时）。

关于强度和事件持续时间的注意事项：

事件持续时间有一些高估，因为我们假设降雨开始于报告降水的采样期开始时，并且在下一个不再沉淀的时期开始时结束。因此，在样本（测量或行）之间开始和停止的5分钟事件将被记录为一小时事件持续时间。更有趣的是，与测量重叠的5分钟事件（比如在测量前2分钟和3分钟后下雨）将被视为两小时的事件。

计算R中的降水强度

2 个答案: