很多做城市规划、建筑设计、甚至露营选址的朋友，都会遇到“风向”这个关键词。到底风向玫瑰图怎么画？拿到一张图后又该风玫瑰图怎么看？下面用自问自答的方式，把从数据收集到图形解读的全过程拆给你。

（图片来源网络，侵删）

一、什么是风向玫瑰图？

风向玫瑰图（Wind Rose）是把风向、风速、频率三个维度压缩到一张极坐标图上的可视化工具。它像一朵“花”，每一片“花瓣”告诉你：风从哪个方向吹来、吹得多频繁、吹得多猛。

二、画之前先准备哪些数据？

风向：以正北为0°，顺时针划分16或36个方位。

风速：常用10 m高度处的逐时观测值。

时间序列：至少一整年，避免季节偏差。

问：气象局下载的CSV只有“WD”和“WS”两列，够用吗？

答：够用，只要单位分别是“°”和“m/s”，就能直接喂给脚本。

三、风向玫瑰图怎么画？

1. 用Excel快速出图

把风向列按每22.5°分段，生成16个区间。

用“数据透视表”统计每个区间出现次数。

插入“雷达图”→“填充雷达图”，调整颜色即可。

2. 用Python一键生成

import pandas as pd

import windrose

from windrose import WindroseAxes

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('station.csv')

ax = WindroseAxes.from_ax()

ax.bar(df['WD'], df['WS'], normed=True, opening=0.8, edgecolor='white')

ax.set_legend()

plt.savefig('windrose.png', dpi=300)

问：不会写代码怎么办？

答：把CSV上传到 windrose.io 在线工具，点两下鼠标也能出图。

四、风玫瑰图怎么看？

1. 先找“最长花瓣”

最长花瓣对应主导风向。例如深圳的主导风是东南偏东，意味着全年约30%的时间风从该方向吹来。

2. 再看“颜色深浅”

花瓣颜色分层代表风速区间。深色越长，说明高风速出现频率高，对高楼风压、污染物扩散影响更大。

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3. 最后读“同心圆”

同心圆上的百分比告诉你：该方向风的出现频率。例如最外圈标10%，表示该方向风占总观测次数的10%。

五、常见误区别踩坑

误把“吹向”当“吹来”：玫瑰图永远表示“风从哪来”，箭头指向圆心。

只用夏季数据：冬季主导风可能完全相反，全年数据才可靠。

忽略静风频率：如果静风占20%，图上却看不见，会导致误判扩散条件。

六、进阶：如何叠加污染数据？

把PM2.5浓度按风向风速分组，再做污染玫瑰图。一眼就能看出哪个方向的“脏风”最多。

ax = WindroseAxes.from_ax()

ax.contourf(df['WD'], df['WS'], df['PM25'], bins=[0,35,75,150], cmap='Reds')

七、实战案例：露营基地选址

问：我想在川西高原建露营基地，风大会劝退游客，怎么利用玫瑰图？

答：

下载当地气象站三年逐时数据。

画玫瑰图发现下午4点西南风最强，可达8 m/s。

把帐篷区布置在东北侧山脊后，避开主导风。

再叠加温度数据，发现夜间静风频率高，利于篝火活动。

八、一句话记忆

画玫瑰图，先定风向再算频率；看玫瑰图，先找长瓣再读颜色。

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