windR
1.0.0
windR 、動物追跡データを風のデータ（または海流データ）に接続するRパッケージであり、移動した媒体の流れ内で動物の動きを視覚化できます。
このパッケージは、風の中の胸の砂場の動きを分析するために使用される機能をコンパイルするために書かれています。これらのトラックの完全なアニメーションはYouTubeで見つけることができます。
windRで何ができますか？ windR 、Dee et al。 2011年とそれらを接続します。風力または海流データの粒子フローアニメーションを作成するために使用できます。それらを追跡データに接続するには、等しい領域マップ投影（Eglambert Azimuthal等面積投影）を使用して、動物トラックからのベアリング（地面方向）、地面の速度、風のサポート、および交差風を計算する必要があります。風のサポートは、鳥の飛行の方向にある風のベクトルの長さを表し、交差風は地上ベクトルに対して垂直な風のベクトルの長さを表します（概略表現についてはSafi etal。2013を参照）。詳細な説明については、以下のワークフロー例を参照してください。
この図は、風のサポート（m/s）で色付けされたバロー（アラスカの北端）の周りに領域を残した2人の男性の胸部サンドパイパー（薄緑色の厚い彗星）を含む、粒子フローアニメーションのスナップショットの例を示しています。この時点での風の速度（M/s;風のサポートと同じスケール）が風のデータに基づいて飛び回っています。マップ投影：経度起源156.65°W（barrew）を持つ極ランバート方位角等面積; Natural Earthからのマップデータ
ビネットは、最終結果に到達するために何をしなければならないか（動物のトラックを備えた粒子フローアニメーション）の小さな段階的な例を与えます。単一のビネットは互いに構築されていますが、それぞれを個別に実行できます（各ステップの出力データはパッケージデータからロードできるため）。 HTMLとしてのビネットは、OSFで見つけることができ、ダウンロード後にブラウザで表示できます。
最初のvignette a_era_interim_data_downloadは、Pythonスクリプトを使用してERA-Interimデータをダウンロードする方法について説明します。単一月はウェブサイトから直接ダウンロードできることに注意してください。
2番目のvignette b_wind_data_manipulationは、風のデータを開き、それらをより高い解像度に補間し、日付とu＆v-windコンポーネントを含むデータでそれらを変換する方法について説明します。
3番目のVignette C_Wind_Particle_Flowでは、風のデータを使用して粒子の流れ（粒子の作成方法）を計算する方法と、それらとアニメーションを作成する方法について説明します。
フォースビネットD_WIND_SUPPORT_AND_TRACK_ANIMATIONでは、動物トラックを接続する方法（Kempenaers＆Valcu 2017のデータのサブセットを使用）を風力データと接続する方法と、トラックからのベアリング、グラウンドスピード、風力サポート、クロスウィンドを計算する方法について説明します。その後、トラッキングデータを単純なGGPLOTでプロットする方法と、追跡データを使用して彗星プロットアニメーションを行う方法の例を示します。
5番目のビネットf_wind_animation_with_tracksはすべてをまとめます。風のデータの粒子フローアニメーションと追跡データを組み合わせます。
install.packages( ' devtools ' )
devtools :: install_github( ' mpio-be/windR ' )
# install with vignettes
devtools :: install_github( " mpio-be/windR " , build_vignettes = TRUE , force = TRUE )
vignette( package = " windR " )すべての分析は、使用された風と追跡データの時空間分解能によって制約されます。
このプロジェクトは、Cameron BeccarioのAwesome Earthプロジェクトに触発されました。これは、それ自体がHint.FMのWind Map Projectに触発されました。
風のこれらの粒子フローマップを見て、そのような視覚化の中で私たちの鳥のトラックを見たいと思っていました。 earthとwind mapグローバルな風力データセット（1つの風層）の固定時間を使用します。粒子は地図にランダムに投げられ、風速と方向に基づいて移動します。風の中で鳥のトラックをプロットするには、鳥が動いた時間とともに風のデータを継続的に変更する方法を見つける必要がありました。私たちは、常に最も近い風のデータを時間内に使用することで（風層を継続的に変更する）、その結果、時間の経過とともに風の粒子の動的な流れが変わります。このワークフローをRで高速にするために最善を尽くしましたが、他のプログラミング言語（つまりJavaScript）を使用すると、これらの分析の速度が向上する可能性があることを知っています。誰かがこのスクリプトを改善（スピードアップ）するか、パーツ（特に粒子の作成）を別のプログラミング言語に変換したい場合、私たちは幸せです。
