바람장미 읽는 법과 Python으로 바람장미 그리기

혹시 바람장미(Wind Rose Diagram)를 본 적 있으신가요? 바람장미는 특정 지역에서 바람의 방향과 속도를 한눈에 파악할 수 있도록 시각화한 그래프입니다. 과학, 환경 연구, 항공, 해양 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

이 글에서는 바람장미 읽는 법을 자세히 설명하며, Python을 사용해 바람장미 그리기를 단계별로 구현하는 방법을 알려드립니다. 이 포스트를 통해 바람장미를 이해하고, 직접 만들어볼 수 있는 기회를 가져보세요!

바람장미란?

바람장미(Wind Rose Diagram)는 특정 지역의 바람 데이터를 방위와 속도로 표현한 그래프입니다. 방위(풍향)는 방위각(0° ~ 360°)으로 나타내며, 풍속은 그래프 중심에서 바깥쪽으로 나아가는 거리를 통해 시각화합니다. 또한, 풍속별로 색상을 다르게 표현해 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

바람장미는 다음과 같은 정보를 제공합니다

주된 바람의 방향: 특정 방향에서 바람이 얼마나 자주 부는지 알 수 있습니다.
풍속의 강약: 바람의 세기가 약한지, 강한지 파악할 수 있습니다.
다양한 방위별 바람 분포: 특정 방위(예: 북동, 남서)에서 바람의 특징을 알 수 있습니다.

Python으로 바람장미 그리기

아래는 Python을 사용해 바람장미 그리 코드입니다. 이 코드는 풍향과 풍속 데이터를 기반으로 방위별 바람 분포를 시각화합니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
from math import radians
import numpy as np

# 한글 폰트 설정
rc('font', family='HCR Dotum')

# 샘플 데이터 생성 (실제 데이터로 교체 가능)
directions = np.array([0, 45, 90, 135, 180, 225, 270, 315])
speeds = np.array([2.5, 1.5, 1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.5])

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'Direction': directions,  # 풍향 데이터
    'Speed': speeds          # 풍속 데이터
})

def create_wind_rose(data):
    # 극좌표 서브플롯 생성
    fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
    sp = plt.subplot(projection="polar")
   
    # 방향 데이터를 라디안으로 변환
    direction_rad = np.radians(data['Direction'])
   
    # 산점도 생성
    scatter = sp.scatter(direction_rad, data['Speed'],
                        s=100,                # 마커 크기
                        c=data['Speed'],      # 풍속에 따른 색상 변화
                        cmap='YlOrRd',        # 색상맵 설정
                        alpha=0.6)            # 투명도 설정
   
    # 그래프 기본 설정
    sp.set_theta_zero_location("N")    # 북쪽을 0도로 설정
    sp.set_theta_direction(-1)         # 시계방향으로 각도 증가
   
    # 그리드 설정
    sp.grid(True)
   
    # 풍속 범위 설정 (0-3.5 m/s)
    sp.set_ylim(0, 3.5)
   
    # 방위각 레이블 설정
    angles = np.arange(0, 360, 45)
    labels = ['N', 'NE', 'E', 'SE', 'S', 'SW', 'W', 'NW']
    sp.set_xticks(np.radians(angles))
    sp.set_xticklabels(labels)
   
    # 제목과 레이블 설정
    plt.title('Wind Rose Diagram', pad=20)
   
    # 컬러바 추가
    cbar = plt.colorbar(scatter)
    cbar.set_label('Wind Speed (m/s)')
   
    return fig

# 바람장미 차트 생성
fig = create_wind_rose(df)

# 그래프 저장 및 출력
plt.savefig('wind_rose.jpg', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

코드 해설

라이브러리 로드 및 데이터 생성
- numpy와 pandas를 사용해 풍향(방위)과 풍속 데이터를 생성합니다.
데이터프레임 생성
- Direction(풍향)과 Speed(풍속)을 열로 갖는 데이터프레임을 생성합니다.
극좌표 플롯 생성
- plt.subplot(projection="polar")를 사용해 바람장미 그리 극좌표 시스템을 설정합니다.
방향 데이터 변환
- 풍향 데이터를 radians 함수로 라디안 단위로 변환합니다.
산점도 생성
- scatter를 사용해 풍향과 풍속 데이터를 시각화합니다.
- 풍속에 따라 점의 색상이 변하도록 cmap='YlOrRd'를 설정합니다.
그래프 설정
- 북쪽을 기준으로 방위각 0°를 설정(set_theta_zero_location("N")).
- 각도를 시계 방향으로 증가시키도록 설정(set_theta_direction(-1)).
컬러바 추가
- 풍속 범위를 나타내는 컬러바를 추가해 색상이 의미하는 바람 강도를 확인할 수 있습니다.