GISPython

pysolar

, ,
  • 태양 위치 계산은 성가십니다.
  • 날짜별, 시간별, 위치별 태양의 위치를 알고싶다면 pysolar가 편리합니다.

pysolar pypi
pysolar github
pysolar documentation

1. pysolar 설치

  • pip로 간단하게 설치할 수 있습니다.
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pip install pysolar

2. pysolar 사용

  • pysolar를 사용하려면 import를 해야 합니다.

  • pysolar를 import 하고 모듈을 확인해보면 뭔가 많습니다.

  • 그런데 공식문서에 설명이 잘 나와 있지 않아 아쉽습니다.

  • 일시와 위치를 넣어주면 태양에 대한 정보를 알려줍니다.

  • 일시는 datetime을 이용해 설정합니다.

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import datetime

KST = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=9))
date = datetime.datetime(2017, 3, 21, 13, 0, 0, tzinfo=KST)
date

실행결과:

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datetime.datetime(2017, 3, 21, 13, 0, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(seconds=32400)))
  • 그리고 태양을 관찰할 지점을 지정합니다.
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# Daejeon
lat = 36.3504
lon = 127.3845

2.1. 고도altitude

  • 지표면으로부터의 각도입니다.
  • .get_altitude()를 사용합니다.
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from pysolar.solar import get_altitude

alt = get_altitude(lat, lon, date)
alt

실행결과: 출력 단위는 degree 입니다.

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53.57702210048166

2.2. 방위각azimuthal angle

  • 정북 기준 시계방향 각도입니다.
  • .get_azimuth()를 사용합니다.
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from pysolar.solar import get_azimuth

azi = get_azimuth(lat, lon, date)
azi

실행결과: 출력 단위는 degree 입니다.

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189.44917229657798

2.3. 일사량radiation

pysolar get_radiation_direct()

  • pysolar가 제공하는 일사량에는 대기에 의한 산란이 포함되어 있습니다.
  • 이 때 대기모델은 미국 기준이기 때문에 데이터 활용에 주의해야 합니다.
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from pysolar.radiation import get_radiation_direct

rad = get_radiation_direct(date, alt)
rad

실행결과: 단위는 $W/m^2$ 입니다.

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961.3376847317991
  • 다음과 같은 수식으로 구성되어 있습니다.
  • 일사량 $$\textrm{direct radiation} = flux \times exp(-1 \times od \times amr) \times daytime$$
    • $$day$$ : datetime.utctimetuple().tm_yday
    • $$daytime$$ : 1 if altitude > 0 else 0
    • apparent extraterrestrial flux : $$flux = 1160+(75\sin( \frac{2 \pi}{365}(day-275)))$$
    • optical depth : $$od = 0.174+(0.035\sin(\frac{2 \pi}{365}(day-100))$$
    • air mass ratio : $$amr = 1/\sin(altitude)$$

2.4. 시각화

  • 2017년 춘분 다른 위도의 일주운동을 그려봅니다.

    1. 방위각 vs 고도
    2. 시간 vs 고도
    3. 시간 vs 일사량 (pysolar 제공)
    4. 시간 vs 사상 (projection)

  • 극좌표와 직교좌표계를 동시에를 담습니다.

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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, AutoMinorLocator

lats = [45, 23.5, 1, -23.5, -45]
lon = 127.3845

### data
nlats = len(lats)
alts_lat = {}
azis_lat = {}
date_hr_lat = {}

### altitudes and azimuthal angles
for i, lat in enumerate(lats, 1):
    alts, azis, dates_hr = [], [], []
    for hr in range(24):
        for min in range(0, 60, 1):
            date_hr = datetime.datetime(2017, 3, 20, hr, min, 0, tzinfo=KST)
            dates_hr.append(date_hr)
            alt = get_altitude(lat, lon, date_hr)
            azi = get_azimuth(lat, lon, date_hr)
            alts.append(alt)
            azis.append(azi)

    date_hr_lat[i] = dates_hr
    alts = np.array(alts)      
    alts_lat[i] = alts
    azis = np.array(azis)
    azis_lat[i] = azis
    

### Figure
fig = plt.figure(figsize=(30,24))
axs = {}

for i, (lat) in enumerate(lats, 1):  
    axs[i] = fig.add_subplot(5, nlats, i, projection='polar')
    
    axs[i].set_theta_zero_location("N")
    axs[i].set_theta_direction(-1)

    axs[i].plot(np.deg2rad(azis_lat[i]), alts_lat[i], c="k", zorder=1)
    axs[i].scatter(np.deg2rad(azis_lat[i]), alts_lat[i], c=alts_lat[i], 
                   cmap="inferno", zorder=2, vmin=0, vmax=90)

    axs[i].fill(np.deg2rad(azis_lat[i]), [0]*len(azis_lat[i]), "gray", alpha=0.5)
    axs[i].set_ylim(-80, 90)
    axs[i].set_title(f"{lat}" + " $^{\circ}$", fontdict={"fontsize":32, "fontweight":"bold"}, pad=16)

# azimuth vs altitude
hrs = list(range(1440))
for i, (lat) in enumerate(lats, nlats+1):  
    axs[i] = fig.add_subplot(5, nlats, i)
    axs[i].scatter(azis_lat[i-nlats], alts_lat[i-nlats], c=alts_lat[i-nlats], 
                   cmap="inferno", zorder=2, vmin=0, vmax=90)
    
    axs[i].xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(180))
    axs[i].xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(60))
    
    axs[i].set_xlim(0, 360)
    axs[i].set_ylim(-90, 100)
    yticks = [-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90]
    axs[i].set_yticks(yticks)
    axs[i].set_yticklabels(yticks)
    axs[i].tick_params(axis="both", labelsize=20)
    axs[i].fill_between(hrs, -90, 0, facecolor="gray", alpha=0.5)
    axs[i].set_xlabel("azimuthal angle (deg.)", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)
    if i == nlats+1:
        axs[i].set_ylabel("altitude A (deg.)", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)

# time vs altitude
hrs = list(range(1440))
for i, (lat) in enumerate(lats, 2*nlats+1):  
    axs[i] = fig.add_subplot(5, nlats, i)
    axs[i].scatter(hrs, alts_lat[i-2*nlats], c=alts_lat[i-2*nlats], 
                   cmap="inferno", zorder=2, vmin=0, vmax=90)
    
    axs[i].xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(180))
    axs[i].xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(60))
    
    axs[i].set_xlim(0, 1440)
    axs[i].set_ylim(-90, 100)
    xticks = [int(x//60) for x in axs[i].get_xticks()]
    axs[i].set_xticklabels(xticks)
    axs[i].set_xlabel("time (hour)", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)
    yticks = [-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90]
    axs[i].set_yticks(yticks)
    axs[i].set_yticklabels(yticks)
    axs[i].tick_params(axis="both", labelsize=20)
    axs[i].fill_between(hrs, -90, 0, facecolor="gray", alpha=0.5)
    if i == 2*nlats+1:
        axs[i].set_ylabel("altitude A (deg.)", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)

# irradiation accounting for the scattering of light (by US atmosphere model)     
for i, lat in enumerate(lats, 3*nlats+1):
    axs[i] = fig.add_subplot(5, nlats, i)
    
    # irradiation by pysolar
    irrs_pysolar = []
    for j in range(len(date_hr_lat[i-(3*nlats)])):
        irr_pysolar = get_radiation_direct(date_hr_lat[i-(3*nlats)][j], 
                                           alts_lat[i-(3*nlats)][j])
        irrs_pysolar.append(irr_pysolar)
    
    axs[i].scatter(hrs, irrs_pysolar, c=irrs_pysolar, 
                   cmap="copper", zorder=2, vmin=0, vmax=1100)
    axs[i].xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(180))
    axs[i].xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(60))
    axs[i].set_xlim(0, 1440)
    xticks = [int(x//60) for x in axs[i].get_xticks()]
    axs[i].set_xticklabels(xticks)
    axs[i].set_xlabel("time (hour)", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)
    axs[i].tick_params(axis="both", labelsize=20)   
    axs[i].set_ylim(0, 1100)
    if i == 3*nlats+1:
        axs[i].set_ylabel("solar irradiation (W/m2)\n incl. diffuse irradiation", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)

# direct irradiation, above the atmosphere 
for i, lat in enumerate(lats, 4*nlats+1):
    axs[i] = fig.add_subplot(5, nlats, i)
    irradiation = np.sin(np.deg2rad(alts_lat[i-(4*nlats)]))
    axs[i].scatter(hrs, irradiation, c=irradiation, 
                   cmap="copper", zorder=2, vmin=0, vmax=1)
    axs[i].xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(180))
    axs[i].xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(60))
    axs[i].set_xlim(0, 1440)
    xticks = [int(x//60) for x in axs[i].get_xticks()]
    axs[i].set_xticklabels(xticks)
    axs[i].set_xlabel("time (hour)", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)
    axs[i].tick_params(axis="both", labelsize=20)   
    axs[i].set_ylim(0, 1.2)
    if i == 4*nlats+1:
        axs[i].set_ylabel("projection " + "$cos(A)$", fontdict={"fontsize":24, "fontweight":"bold"}, labelpad=12)

fig.align_ylabels([axs[1], axs[6], axs[11], axs[16], axs[21]])    
fig.tight_layout()

위도에 따라 태양의 움직임이 다릅니다.

  • 일주운동의 연중 변화를 살펴봅니다.

  • 지역은 대전으로 고정하고 날짜만 춘분, 하지, 추분, 동지로 나눕니다.

    1. 방위각 vs 고도
    2. 시간 vs 높이가 1인 막대기의 그림자 끝 위치

  • 시각화 코드입니다.

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# Daejeon
lat = 36.3504
lon = 127.3845

# dates
months = [3, 6, 9, 12]
dates = [21, 21, 23, 22]
colors = ["red", "green", "blue", "purple"]
markers = ["x", "^", "s", "o"]

alts, azis = {}, {}
for month, date in zip(months, dates):
    alts[month], azis[month] = [], []
    for hr in range(24):
        for minu in range(0, 60, 30):
            date_hr = datetime.datetime(2017, month, date, hr, minu, 0, tzinfo=KST)
            alt = get_altitude(lat, lon, date_hr)
            azi = get_azimuth(lat, lon, date_hr)
            alts[month].append(alt)
            azis[month].append(azi)
    
    alts[month] = np.array(alts[month])        
    azis[month] = np.array(azis[month])
            

### visualziation
fig = plt.figure(figsize=(12,6))

# diurnal motion
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='polar')
ax1.set_theta_zero_location("N")
ax1.set_theta_direction(-1)
ax1.fill(np.deg2rad(azis[3]), [0]*len(azis[3]), "gray", alpha=0.5)

for month, marker, color in zip(months, markers, colors):
    ax1.plot(np.deg2rad(azis[month]), alts[month], c=color, zorder=1)
    im1 = ax1.scatter(np.deg2rad(azis[month]), alts[month], marker=marker,
                      c=alts[month], ec=color, lw=1, cmap="inferno", 
                      vmin=0, vmax=90, zorder=2)

cbar1 = plt.colorbar(im1, ax=ax1, fraction=0.046, pad=0.15, ticks= [0, 30, 60, 90])
cbar1.set_label("altitude (deg.)", fontsize=20, labelpad=12)    

ax1.set_title("diurnal motion", fontdict={"fontsize":20, "color":"gray", "fontweight":"bold"}, pad=12)

# shadow
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='polar')
ax2.set_theta_zero_location("N")
ax2.set_theta_direction(-1)
# cmaps = ["Reds_r", "Greens_r", "Blues_r", "Purples_r"]
time_arr = np.linspace(0, 47, 48)/2
handles = []

for month, color, marker in zip(months, colors, markers):
    shadow_idx = np.where(alts[month]>0)[0]
    shadow_azis_rad = np.deg2rad(azis[month][shadow_idx]+180)
    shadow_lengths = 1/np.tan(np.deg2rad(alts[month][shadow_idx]))
    ax2.plot(shadow_azis_rad, shadow_lengths, c=color, zorder=1)
    im2 = ax2.scatter(shadow_azis_rad, shadow_lengths, marker=marker,
                      c=time_arr[shadow_idx], ec=color, lw=1, cmap="gist_gray", 
                      vmin=0, vmax=23.5, zorder=2)
    handles.append(im2)
    
ax2.set_ylim(0, 3)
ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))

cbar2 = plt.colorbar(im2, ax=ax2, fraction=0.046, pad=0.15, ticks= list(range(28, 4)))
cbar2.set_label("time (hour)", fontsize=20, labelpad=12)    

ax2.set_title("shadow motion", fontdict={"fontsize":20, "color":"gray", "fontweight":"bold"}, pad=12)

fig.legend(handles=handles, labels=["spring equinox", "summer soliste", "autumn equinox", "winter soliste"],
           ncol=4, bbox_to_anchor=(0., 0.9, 1., .1), mode="expand")
fig.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9])

계절에 따라 하루 중 태양과 그림자의 움직임이 다릅니다.


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