包含泰勒图中的偏差

Question

我正在模拟LST并将其与MODIS数据进行比较。为了比较不同的模拟，我想使​​用泰勒图。我能够使用plotrix在R中为不同的模拟制作基本泰勒图。但是，有没有办法在图表中包含偏见？我尝试了以下; Adding bias in Taylor diagram in R。 但是我的身材像apppears

我是比较新的R，所以这将是巨大的，如果有人可以帮助我在此。

此外，虽然做了一些搜索我碰到较偏的另一种方式来为

是否有可能在plotrix绘制泰勒图用这样的偏见？我发现这个选项更好，因为我有多个模型需要比较，如果我为每个偏差绘制矢量和线条，情节会变得混乱。

Answer 1

以下代码说明了一种以偏差为颜色创建绘图的方法。必须为每个模型计算偏差（任意值在代码中分配）。在此之后，可以创建用于偏差的调色板，然后根据该模型的偏差的颜色区域分配给每个点（模型）的颜色。点（模型）可以使用该模型的特定颜色单独绘制。偏差的颜色条可以在最后添加。

library(plotrix) # for taylor diagram 
library(RColorBrewer) # for color palette 

# setting random number generator 
set.seed(10) 

# fake some reference data 
ref<-rnorm(30,sd=2) 

model1<-ref+rnorm(30)/2 # add a little noise for model1 
model2<-ref+rnorm(30) # add more noise for model2 
model3<-ref+rnorm(30)*1.1 # add more noise for model3 
model4<-ref+rnorm(30)*1.5 # add more noise for model4 

# making up bias values for each model 
bias1 <- 0.5 
bias2 <- -1 
bias3 <- 0.9 
bias4 <- -0.25 

# making color values 
num_cols <- 8 # number of colors for bias 
cols <- brewer.pal(num_cols,'RdYlGn') # making color palette, many other palettes are available 

# making vector of color breaks 
# breaks define the regions for each color 
min_bias <- -1 # minimum bias 
max_bias <- 1 # maximum bias 
col_breaks <- seq(min_bias,max_bias,(max_bias - min_bias)/(num_cols)) 

# assigning colors based on bias 
# color index assigned based on the value of the bias 
col1 <- cols[max(which(col_breaks <= bias1))] 
col2 <- cols[max(which(col_breaks <= bias2))] 
col3 <- cols[max(which(col_breaks <= bias3))] 
col4 <- cols[max(which(col_breaks <= bias4))] 

# display the diagram and add points for each model 
# use color assigned for each model for that model's point 
taylor.diagram(ref,model1,col=col1) 
taylor.diagram(ref,model2,col=col2,add=T) 
taylor.diagram(ref,model3,col=col3,add=T) 
taylor.diagram(ref,model4,col=col4,add=T) 

# adding color bar 
color.legend(3.5,0,4,2 # coordinates 
      ,(col_breaks[1:(length(col_breaks)-1)]+col_breaks[2:length(col_breaks)])/2 # legend values (mean of color value) 
      ,rect.col=cols # colors 
      ,gradient='y' # vertical gradient 
      )