Mateus, bom dia! Sugiro que você forneça o feedback acerca das sugestões que recebe na lista. Assim, podemos saber qual solução funcionou e o material fica útil pra referência futura. Dentro das suas possibilidades, avalie a possibilidade de postar o script final com a solução que você produziu. Segue uma ideia pra produzir um arquivo ascii (x, y, z): ### <code r> ### acrescente no seu script! map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10)) map.axes() contour(lon, lat, media_ColumnAmountO3, add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col=heat.colors(14) ) # Transpose + flip pra matriz corresponder ao que você vê plotado na tela com contour(), filled.countour() tmp <- (t(media_ColumnAmountO3)[ncol(media_ColumnAmountO3):1,]) # Verificando... tmp[1:3, 1:4] # UL tmp[1:3, 127:130] # UR tmp[68:70, 1:4] # LL tmp[68:70, 127:130] # LR as.vector(tmp[1:3, 1:4]) ### by columns - upper left grid <- expand.grid(x=lon, y=lat) head(grid[order(grid$x, rev(grid$y)),]) # by columns teste <- cbind(grid[order(grid$x, rev(grid$y)),], z=as.vector(tmp)) head(teste, 3) # x y z # 8971 -119.5 9.5 245.2939 # 8841 -119.5 8.5 244.0713 # 8711 -119.5 7.5 242.9422 tail(teste, 3) # x y z # 390 9.5 -57.5 296.8890 # 260 9.5 -58.5 297.0280 # 130 9.5 -59.5 296.6809 write.table(teste,file="teste.txt",row.names=TRUE, sep="", quote=FALSE) ### </code> ================================================ Éder Comunello Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM) DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) Dourados, MS, Brazil |<O>| ================================================ GEO, -22.2752, -54.8182, 408m UTC-04:00 / DST: UTC-03:00 Em 20 de fevereiro de 2016 23:44, Mateus Dias Nunes < nunes.mateusdias@gmail.com> escreveu:
Olá preciso gerar um arquivo de saída ascii que contenha as informações de lat e lon para este campo meteorológico. Já consegui gerar o arquivo ascii, porém ele fica sem as informações de lat (-60S,10N) e lon(-120W,10E) abaixo o script.
library(maps)
library(ncdf4)
dados <- nc_open('teste.nc')
lat <- ncvar_get( dados, 'lat' )
lon <- ncvar_get( dados, 'lon' )
time <- ncvar_get( dados, 'time' )
# lendo dados coluna total de Ozônio
ColumnAmountO3 <- ncvar_get( dados, 'ColumnAmountO3' )
# dimensoes da variavel ColumnAmountO3
dims_ColumnAmountO3 <- dim(ColumnAmountO3)
# tornando o arranjo 3D (ColumnAmountO3) em um 2D, organizado em ptos de grade X tempo
dim(ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1]*dims_ColumnAmountO3[2], dims_ColumnAmountO3[3] )
# calculando a média e retornado-a em 2D
media_ColumnAmountO3 <- rowMeans( ColumnAmountO3)
dim(media_ColumnAmountO3) <- c( dims_ColumnAmountO3[1], dims_ColumnAmountO3[2] )
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# longitude varia de 0 a 360, convertendo para -180 a 180, essa conversão é feita para plotagem sobre o mapa
for (i in 1:dim(lon)) { if (lon[i]>180) { lon[i] <- lon[i]-360 } }
plotando mapa da America do Sul
map(xlim=c(-90,-30), ylim=c(-60,10))
map.axes() # plotando eixos
title( main="Campo médio de Ozônio " ) # título do gráfico
# definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU)
intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 )
#PARA PLOTAR GRAFICO CONTORNOS EM PRETO E BRANCO
contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3 )
teste=data.frame(media_ColumnAmountO3)
write.table(teste,file="teste.txt",row.names=TRUE,sep="",quote=FALSE)
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MATEUS DIAS NUNES MESTRANDO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA - PPGMET UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS - UFPEL TELEFONE: +55 (53) 81125154 ____________________________________________ ________________________________
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