Question

我想制作一个hovmoller图，计算整个非洲的纵向平均值，并绘制每个月和每个纬度的每月总降水量。

我有以下netcdf文件：

afr = readOGR("F:/Africultures/shps/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp")
#
model1= stack("F:/Africultures/cordex/pr/model1.nc")
r2 = crop(model1, extent(afr))
r3 = mask(r2, afr)
model1= stack(r3)
#
> model1
class       : RasterStack 
dimensions  : 168, 148, 24864, 12  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution  : 0.5, 0.5  (x, y)
extent      : -17.5, 56.5, -46.5, 37.5  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
names       : X2008.01.16, X2008.02.15, X2008.03.16, X2008.04.16, X2008.05.16, X2008.06.16, X2008.07.16, X2008.08.16, X2008.09.16, X2008.10.16, X2008.11.16, X2008.12.16 
min values  :           0,           0,           0,           0,           0,           0,           0,           0,           0,           0,           0,           0 
max values  :   1202.7720,    988.6817,   1112.4779,   1798.5912,   2003.0107,   1738.6660,   1509.1978,   1570.9318,   1471.7200,   1593.1401,    657.7618,    774.1619

所以，我计算区域平均值如下（每月值）：

#
idx <- seq(as.Date('2008-01-01'), as.Date('2008-12-31'), 'month')
#
SISmm <- setZ(rca4, idx)
dirLayer <- init(SISmm, v='y')
#
z <- zonal(SISmm, dirLayer, FUN='mean', digits=2)
dat <- expand.grid(y=z[,1], x=idx)
dat$z <- as.vector(z[,-1], mode='numeric')
levelplot(z ~ x*y, data=dat, col.regions=cr2,
          xlab='Time', ylab='Latitude',
          panel=panel.levelplot.raster,
          interpolate=TRUE,
          par.settings=RdBuTheme(), main="Model Precipitation", at=seq(0,260,10))

我得到的结果如下。如您所见，它非常模糊，我想纠正这一点。我已经进行了许多试验（尝试使用颜色限制，颜色增量等），以防万一这与色阶有关，但事实并非如此。

enter image description here

R中的模糊Hovmoller图

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