Interpolando dados de graduação usando o QGIS?

Eu quero criar mapas de vento. Há uma introdução ao ArcGIS e ao QGIS . Como não tenho acesso ao Analista espacial, experimentei a versão QGIS. No entanto, não sei como interpolar dados de graduação.

Por exemplo, a direção do vento pode ser 359 ° em um ponto e 1 ° no segundo ponto. Os valores entre esse ponto provavelmente devem ser 359 °, 0 ° ou 1 °.

Como a interpolação não sabe que são dados em graus, parece que os valores interpolados estão em torno de 180 °.

Como posso interpolar dados de graduação usando o QGIS?

Interpole o seno e o cosseno do ângulo e, em seguida, converta novamente em um ângulo com a função atan. Essas funções estão disponíveis no mecanismo de expressão do QGIS. Existe uma atan2(dy,dx)função como a do RI usada abaixo ...

Aqui está uma função R para ilustrar. Eu usei meanaqui para dar a interpolação:

 dinterp = function(d){
             r=d*pi/180
             (180/pi)*atan2(mean(sin(r)),mean(cos(r)))
           }

que dá:

> dinterp(c(10,20))
[1] 15                *as expected*
> dinterp(c(340,20))
[1] 3.384676e-15      *approximately zero*
> dinterp(c(0,180))   
[1] 90                *could be +/- 90
> dinterp(c(359,180))
[1] -90.5             *small adjustment makes it go to ~-90

No QGIS, supondo que você esteja criando uma varredura interpolada a partir de um conjunto de dados pontuais, seu fluxo de trabalho será o seguinte:

• Crie dois novos atributos em cada ponto sinwinde coswind, em sua direção do vento, em graus. Certifique-se de converter para radianos, se necessário.
• Crie duas rasters interpoladas, uma de sinwinde outra de coswind.
• Use a calculadora de varredura para converter de volta à direção, calculando atan2os separadores de seno e cosseno interpolados.
• Converta em graus, se necessário.

Você pode criar um fluxo de trabalho de processamento para isso - também já pode haver um plug-in. Observe que, embora isso ofereça uma interpolação da direção do vento, qualquer avaliação da incerteza dessa interpolação é um pouco complicada e requer alguns métodos estatísticos circulares.