Olá Mateus segue sugestão: ## paleta de cores cor1 = heat.colors(15) cor2 = terrain.colors(15) cor3 = topo.colors(15, alpha = .5) cor4 = palette(rainbow(9)) library(RColorBrewer) cor5 = brewer.pal(7, "BrBG") contour( sort(lon), lat, levels = intervalos, nlevels = 15, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add = T, lwd = 2, col = cor1, labcex = 1.3) ## usando o pacote raster library(raster) oz = raster('teste.nc') xlim = c(-100, -10) ylim = c(-60, 10) plot(oz, xlim = xlim, ylim = ylim) map(xlim = xlim, ylim = ylim, add = TRUE, col = "black") title(main = "Campo médio de Ozônio Novembros" ) contour(oz, add = TRUE, xlim = xlim, ylim = ylim) saudações Em 19/02/2016 17:18, Mateus Dias Nunes escreveu:
Olá eu gostaria de colocar cores (com a barra de cores ao lado da figura) no meu mapa ao invés de usar os contornos com a função "contour"; abaixo o link da figura que consegui gerar através dessa função.
https://www.dropbox.com/s/xi622mbpqg7tgch/campo_medio_O3.png?dl=0
abaixo o script que gerou o grafico com os contornos.
# Carregando biblioteca para manipular arquivos netCDF
library(maps) library(ncdf4) #==========================================================================
#BIBLIOTECA "ncdf4". # PARA ESTE EXEMPLO SÃO USADOS RECURSOS PARA ABRIR A BIBLIOTECA ) #POIS RNetCDF, ncdf e ncdf4 APRESENTAM COMANDOS DIFERENTES PARA ABRIRMOS AS VARIÁVEIS
dados <- nc_open('teste.nc <http://teste.nc>') # lendo coordenadas espaço-temporal 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] )
#========================================================================================================== # 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 } }
# criando arquivo PNG que receberá o campo com o mapa
#png( filename="campo_medio_O3_jan2005.png",width=600,height=800 )
# plotando mapa da America do Sul map( xlim=c(-100,-10), ylim=c(-60,10) ) map.axes() # plotando eixos title( main="Campo médio de ozonio janeiros" ) # título do gráfico
# definindo intervalo de 5 Dobson Units (DU) intervalos = seq( trunc(min(ColumnAmountO3)), trunc(max(ColumnAmountO3)), 5 )
# adicionando campo de coluna de ozonio
contour( sort(lon), lat, media_ColumnAmountO3[ order(lon), ], add=T, levels=intervalos, lwd=2, labcex=1.3, col="black" )
# fechando arquivo PNG #dev.off()
obrigado ____________________________________________________________________________
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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