이상우의 IDL 블로그

IDL에서 벡터들을 가시화하기 위하여 사용하는 VECTOR 함수는 벡터들을 화살표 형태로 표시할 수 있을 뿐 아니라 기상 분야에서 자주 사용되는 바람깃(Wind Barb)의 형태로 표시하는 기능도 함께 지원합니다. 그래서 VECTOR 함수를 이용하여 벡터들을 바람깃의 형태로 표출하는 방법을 관련 예제와 함께 지난 회차 게시물에서 소개한 바 있습니다. 오늘은 이어지는 내용으로서 바람깃들을 단일 색상으로 표시하는 대신 컬러테이블을 적용하여 다양한 색상으로 표시하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다. 먼저 가상의 바람 데이터를 생성 및 정의하는 과정은 지난번과 동일합니다. 일단 다음과 같은 내용으로 시작해봅시다. x = [20, 30, 60, 80] y = [50, 40, 30, 70] u = [2.1, 11.6,..

IDL에서 다수의 벡터(Vector)들을 화살표의 형태로 표시하는 기능을 담당하는 VECTOR 함수에 관해서는 이미 몇몇 관련 게시물들(링크1, 링크2)을 통하여 소개한 바 있습니다. 그런데 이 게시물들에서는 벡터들을 화살표(Arrow)의 형태로 표시하는 방법 위주로만 소개를 하였습니다. 물론 VECTOR 함수의 주 기능은 벡터들을 화살표 형태로 표시하는 것이긴 합니다. 하지만 화살표(Arrow) 외에도 바람깃(Wind Barb)의 형태로 표시하는 기능도 포함되어 있습니다. 이러한 방식의 표출은 특히 기상 분야에서 자주 사용되는 방식이기도 합니다. 그래서 VECTOR 함수를 사용하여 벡터들을 바람깃(Wind Barb)의 형태로 표시하는 방법에 촛점을 맞춰서 관련 예제와 함께 살펴보는 내용을 2회에 걸쳐서..

우리가 각도(Angle)의 값을 나타낼 때 십진수 단위(Decimal)로 나타내는 방식과 도/분/초 단위(DMS)로 나타내는 방식이 공존합니다. 예를 들어서 십진수 단위의 각도 값이 27.5도인 경우 이 각도는 도/분/초 단위로는 27도 30분 00초가 됩니다. 그리고 이러한 단위 사이를 상호변환해야 하는 경우들이 종종 있습니다. IDL에서도 이러한 변환 기능을 담당하는 함수가 지원되는데 바로 EOS_EH_CONVANG 함수입니다. IDL 도움말에서 이 함수에 관한 내용을 찾아보면 기본적인 문법은 다음과 같습니다. Result = EOS_EH_CONVANG(inAngle, code) 여기서 inAng는 투입되는 각도이고 code는 변환 작업의 종류를 나타내는 코드번호입니다. 총 6종의 변환 기능들이 지원..

지난 회차 게시물들(링크 1, 링크 2)에서는 기상청 ASOS 장비의 기상요소 관측자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신한 다음 이 파일을 IDL에서 읽고 처리하여 특정한 시각에 대한 모든 지점들의 기온 값을 한반도 지도상에 표출하는 과정을 살펴본 바 있습니다. 또한 지점별로 존재하는 기온 값들에 대하여 Kriging 기법을 적용하여 일정한 경위도 범위의 격자 데이터로 환산하여 표출하는 과정도 이어서 살펴보았습니다. 이와 같이 이전 게시물들에서는 기상요소들 중 기온에 중점을 두고 살펴보았는데요. 그 외에도 습도나 기압 등과 같은 기상요소들도 유의미한 값 범위는 좀 다르겠지만 표출 방식 자체는 본질적으로 크게 다르지 않습니다. 따라서 처리 및 표출 과정은 기온에 대한 예제를 살짝 수정하면..

지난 회차 게시물에서는 기상청 ASOS 장비의 기상요소 관측자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신한 다음 이 파일을 IDL에서 읽고 처리하여 특정한 시각에 대한 모든 지점들의 기온 값을 한반도 지도상에 표출하는 과정을 소개한 바 있습니다. 여기서는 BUBBLEPLOT 함수를 사용하여 각 지점의 위치에 버블이 표시되면서 그 색상이 기온 값에 따라 차등적으로 보이도록 하였습니다. 그런데 이와 같이 지점별로 존재하는 데이터를 바탕으로 일정한 경도 및 위도 범위의 격자들을 가정하여 2차원적인 격자 데이터로 계산하여 표출하는 것이 필요한 경우도 있습니다. 즉 불규칙한 분포를 하는 데이터들을 규칙적인 격자 데이터로 변환하는 작업인데, 이러한 변환 작업에 사용되는 여러가지 계산 기법들 중 Krigi..

지난 회차 게시물에서는 기상청 ASOS 장비의 기상요소 관측자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신한 다음 이 파일을 IDL에서 읽고 처리하여 개별 기상요소를 시계열 플롯의 형태로 가시화하는 과정을 관련 예제와 함께 소개한 바 있습니다. 여기서는 특정한 하나의 지점에 대하여 자료의 전체 기간에 걸친 기온의 시계열 플롯을 얻었는데, 오늘은 특정한 시각에 대한 모든 지점들의 기온 값들을 지도상에 표출하는 방식으로 작업을 진행해보겠습니다. 자료 파일은 지난 회차에서 사용했던 CSV 파일을 그대로 사용합니다.  또한 이 파일을 수신하고 READCOL 명령으로 읽는 과정까지는 지난 회차 게시물에서 소개했던 내용과 거의 동일합니다. 초반부의 과정은 다음과 같습니다. file = 'OBS_ASOS_T..