scatterYearAvgTempRad脚本

这段 MATLAB 代码的功能是绘制 15 个地点的年平均温度和辐射数据的散点图，并生成一个图形。这些数据用于生成论文中的图 2（Figure 2），论文标题为《Energy savings in greenhouses by transition from high-pressure sodium to LED lighting》。以下是代码的详细解释：

代码功能：

加载数据：
- 从指定文件夹加载 15 个地点的天气数据（weather 变量）。
- 每个地点的数据存储在 MAT 文件中，文件名为 [location]EnergyPlus.mat（例如 amsEnergyPlus.mat）。
计算年平均值和辐射：
- 对每个地点的温度和辐射数据，计算年平均值。
- 温度数据存储在 weather(:,3) 中，单位为 ℃。
- 辐射数据存储在 weather(:,2) 中，单位为 W/m²，转换为 MJ/m²/day。
绘制散点图：
- 使用 scatter 函数绘制每个地点的年平均温度和辐射数据。
- 每个地点用不同颜色表示，并在数据点旁边标注地点名称。
图形设置：
- 添加网格、坐标轴标签和图例。

代码结构：

初始化：
- 设置当前文件夹路径和数据文件夹路径。
- 定义颜色。
分配颜色：
- 使用 lines 颜色映射为每个地点分配颜色，确保颜色与论文中的图 1 一致。
加载数据并绘制散点图：
- 逐个加载每个地点的天气数据。
- 计算年平均温度和辐射。
- 使用 scatter 函数绘制散点图，并标注地点名称。
图形设置：
- 添加网格、坐标轴标签。

代码详细解析：

1. 初始化

currentFile = mfilename('fullpath');
currentFolder = fileparts(currentFile);
dataFolder = [currentFolder '\data\'];

获取当前文件的路径，并设置数据文件夹路径。

2. 定义颜色

cc = lines(100);
AMS = cc(1,:);
BEI = cc(2,:);
CAL = cc(4,:);
CHE = cc(5,:);
KIR = cc(3,:);
STP = cc(6,:);
TOK = cc(7,:);
URU = cc(12,:);
ANC = cc(8,:);
SAM = cc(3,:);
SHA = cc(4,:);
WIN = cc(12,:);
ARK = cc(13,:);
MOS = cc(14,:);
VEN = cc(5,:);

使用 lines 颜色映射生成 100 种颜色。
为每个地点分配颜色，确保颜色与论文中的图 1 一致。

3. 加载数据并绘制散点图

load([dataFolder 'amsEnergyPlus.mat'], 'weather')
temp = mean(weather(:,3));
rad = mean(weather(:,2));
scatter(temp,rad*86400*1e-6,50,AMS,'filled');
text(temp+0.25,rad*86400*1e-6-0.25,'AMS','Color',AMS);
hold on
k=1;
out(k,1:2) = [temp rad];

加载阿姆斯特丹（AMS）的天气数据。
计算年平均温度和辐射。
使用 scatter 函数绘制散点图，并标注地点名称。
将结果存储在 out 矩阵中。

4. 重复加载和绘制其他地点

对其他 14 个地点重复上述步骤，加载数据、计算平均值、绘制散点图并标注地点名称。

5. 图形设置

grid
xlabel('Temperature (癈)')
ylabel('Radiation (MJ m^{-2} day^{-1})');

添加网格和坐标轴标签。

输出结果：

生成一个散点图，显示 15 个地点的年平均温度和辐射数据。
每个数据点表示一个地点的年平均值，标注地点名称。
图形用于论文中的图 2，展示不同地点的气候特征。

示例：

假设数据文件夹中包含以下文件：

amsEnergyPlus.mat
ancEnergyPlus.mat
arkEnergyPlus.mat
等等。

运行代码后，将生成一个散点图，显示 15 个地点的年平均温度和辐射数据。每个数据点用不同颜色表示，并标注地点名称。