eliocamp/metr

Tools for Easier Analysis of Meteorological Fields

metr's Issues

Eliminar dependencias con data.table

Hacer que todas las funciones puedan usar data.frames y usar data.table sólo si está instalado.

Argument Check

Hay que chequear los argumentos. Considerar usar
https://cran.r-project.org/web/packages/ArgumentCheck/vignettes/ArgumentChecking.html

Resolver bug con stat_contour_fill()

¿Qué carajo pasa acá? Cierra los contornos por cualquier lado y manda cualquiera con el color.

library(data.table)
library(ggplot2)
library(metR)

qs.wave.season <- readRDS("~/Documents/Tesis/DATA/qs.wave.season.Rds")
binwidth <- 5
plot.levs <- c(500, 300, 200, 100, 30)
setkey(qs.wave.season, season, lev, lon, lat)
ggplot(RepeatLon(qs.wave.season[lev == 200 & season == "Invierno"]), aes(lon, lat)) +
    stat_contour_fill(aes(z = QS3), color = "black", binwidth = binwidth) +
    scale_color_divergent(binwidth = binwidth, name = "QS3") 

Relaciones termodinámicas

Funciones relacionadas con procesos físicos comunes.

• Tita a partir de T y P.
• coriolis
• beta
• divergencia
• vorticidad
• constante de gas para aire húmedo
• Td a partir de T y RH (http://andrew.rsmas.miami.edu/bmcnoldy/Humidity.html)

Otra forma de usar coordenadas esféricas en `Derivate()`.

Por ejemplo, para calcular gradientes medridionales de perfiles u otras situaciones donde no se tiene el campo 2D

`stat_filter()` -> `stat_subset()`?

Tiene más sentido?

Consistencia en el output

Algunas funciones devuelven data frames y otras data tables. Hay que hacer que todo devuelva una o la otra (data.table, jiji)

Cambiar nombre de `RepeatLon()` a `Circular()`

O algo así. Para que sea explícita que es más general.

`stat_contour_fill()` no anda bien cuando el promedio del campo es igual a un `break`

Ejemplo:

library(ggplot2)
library(metR)
df <- expand.grid(x = 1:10, y = 1:10)
df$z <- with(df, x*y - mean(x*y))

ggplot(df, aes(x, y, z = z)) +
    geom_contour_fill(binwidth = 20) +
    geom_contour(breaks = 0) +
    scale_fill_divergent(guide = guide_colorstrip(),
                         breaks = MakeBreaks(20))

El problema está acá:

metR/R/stat_contour_fill.R

Line 113 in 5b4034b

correction <- (breaks.keep[i + sign(mean.z - mean.level)] - mean.level)/2

Cuando mean.z == mean.level, la corrección es nula y queda blanco. En principio no es trivial saber para qué lado tendría que ser la corrección. La forma "ideal" sería encontrar un punto que no esté "cubierto" por polígonos y fijarse para qué sentido hay que asignar el fill. Pero esto potencialmente puede ser muy difícil.

Faster MakeMask

Hacer que MakeMask sea más rápido cuando se tiene un campo con muchos niveles. Hay que hacer la máscara sólo para cada combinación única de lon + lat y luego expandir a todo.

Skip de geom_arrow

Hacer que el skip de geom_arrow funcione como se debe en una grilla regular.
Por ejemplo haciendo un subset de los datos con %in% JumpBy(ubique(x|y), skip).

¿Atributo `circular`?

Se puede agregar un atributo a columnas de data.frame (y data.table). Podría usar eso para hacer más fácil el tratamiento de grillas donde haya una coordenada circular. Se puede:

• Hacer casi automático RepeatLon().
• Hacer rosa de los vientos (o histogramas en general).
• Aplicar las condiciones de contorno automaticamente en Derivate()

Chequear paquete circular https://cran.r-project.org/web/packages/circular/circular.pdf

Escala de colores circular

Buscar una forma de hacer una escala de colores "circular". Es decir, que use (casi, porque la escala tiene que ser biyectiva) el mismo color para los extremos.

Land-sea mask

Nombre

"There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things"

Ponerle nombre a la criatura. Opciones por ahora:

• meteoR:

  • + Copado
  • + Ya tengo el logo :P
  • - Ya hay mil cosas llamadas "meteor".
  • - Puede no ser muy claro

• metR

  • + Copado
  • + Misma notación que metPy (aunque, de nuevo, le puede quedar grande)
  • + Vale casi el mismo logo que meteoR.
  • - Medio que es aún menos claro que meteoR.

• tidyweather

  • + Es explícita la inserción en el tidyverse
  • - Medio que le queda grande (¿este va a ser el paquete para tidy data en meteorología?)
  • - No tiene "r".

`guide_colorstrip()` a veces no muestra el máximo.

Ejemplo:

Funciones de conversión de unidades

• nudos a m/s.
• mmhg a Pa
• Temperatura (°C a °F a K)

Vectorizar `%~%`

Para que x %~% c(20, 30) funcione realmente como %in% aproximado.

Deprecar `exclue` de `scale_*_divergent()`

Al pedo porque breaks puede ser una función.

Derivada késima

Usar recursion para derivar a un orden > 2.

Renombrar AssignSeason() por season()

Para facilitar el nombre en el by de data.table.

stat_contour_fill() sin hack

Cerrar los contornos "a mano" en stat_contour_fill() para evitar el hack medio feo.

Cambiar irlba de imports a suggests

Que EOF() e ImputeEOF() se fijen si irlba está instalado y usen base::svd() si no está.

Leer subset en `ReadNetCDF()`

Usar start y count de ncdf4::ncvar_get() para permitir leer sólo un subset de los datos.

La principal complicación es que en ncvar_get() requiere un orden particular (X, Y, Z, T) que no necesariamente es el orden en el que están organizadas las variables. También hay que tener en cuenta casos donde las variables a leer no tienen una dimensión (como Z).

Topografía

Obtener topografía con https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/
ver https://cran.r-project.org/web/packages/marmap/vignettes/marmap-DataAnalysis.pdf

El `exclude` de `geom_contour_fill()` debe excluir DESPUÉS de la corrección.

O sea, eliminar los contornos que rodean a un determinado valor, no sólo a los niveles de contorno. En otras palabras, excluir en base a int.level en vez de level.

Igual esto es hasta que saque exclude y uno pueda decir qué niveles quiere con una función. Ahí se me acaba la jodita... 🤔

ReadNetCDF buggea si vars no tiene nombre.

Mejor documentación de ReadNetCDF

Aclarar que si out es vector o array, solo devuelve la primera variable.

Que MakeMask no acepte argumentos malos

Que chequee si la lon está entre 0 y 360 y que la lat esté entre -90 y 90

¿Grados o radianes?

geom_arrow() toma el ángulo y el start en grados. ¿Está bien así o es preferible en radianes?
Es más cómodo e intuitivo usar grados, pero usar radianes es más "científico" y lógico. Debería preguntar..

stat_contour_fill(): Soporte para grillas no cuadradas

Una grilla como esta: https://stackoverflow.com/questions/28330821/r-plot-filled-contour-output-in-ggpplot2

La solución probablemente sea extender los datos en x para cada y, y en y para cada x. Algo como

data[ , x := c(max(x) + dx, x, min(x) - dx), by = y]

Esto así literal no creo que funcione porque le estoy tratando de agregar a x más elementos de los que tiene, pero se entiende la idea.

geom_contourlabel con ángulo.

Que los labels sigan el ángulo del contorno en ese lugar.

Documentar (y cambiar) el argumento "complete" de stat_contour_fill()

O pensar otra forma de indicar que no querés pintar todo el domino.

Interfaz de fórmula de Derivate

Para hacer Derivate(x ~ y) o Derivate(y ~ x).
En particular para DerivatePhysical.

Arreglar BuildQsField

Como está ahora, no sirve mucho.

Test

Test

stat_contour_fill(): manejo de datos faltantes

El stat se lleva muy mal con los datos faltantes. Hay que arreglar eso.
Quizás agregar una opción para rellenar los datos por interpolación.

Constantes

Constantes atmosféricas

• Constante de gas (aire seco)
• ??

Geom_arrow

Que funcione bien. Con líneas en vez de texto.

Posición del sol

Agregar la función para elevación y asimut.

Agregar DINEOF?

ver: http://menugget.blogspot.com.ar/2012/10/dineof-data-interpolating-empirical.html#more

stat_contour_fill() siempre agrega el promedio

Actualmente stat_contour_fill() siempre agrega un polygon para el promedio. Hacer que sólo lo agregue si su nivel está entre los breaks.

Generalizar función EOF

Por ahora EOF está dirigida únicamente a hacer EOF en modo S para campos. Se puede hacer más general.

ReadGrib()

Funcion para leer gribs

Datos

Guardar datos para ejemplos y vignettes:

• Campos espaciales (NCEP)
• Series temporales + espaciales (CLARIS?)

Vignette

Que `breaks` pueda ser una función en `stat_contour_fill()`

Y por qué no hacer un stat_contour2 que haga lo mismo, mientras ggplot2 se actualiza.

ConvertWindDirection

Función para convertir la dirección del viento desde y hacia convención meteorológica.

Breaks no equidistantes en `guide_colorstrip()`

Cómo evitar esto:

Synop

Herramientas para manejar códigos synop.

• Traductor (ida y vuelta)

• Símbolos para plotear

• Crear un geom para plotear synops completos. <- JODIDO!