3 風玫瑰圖的算法實現
　　通過分析上一節中對風玫瑰圖的氣象學定義和對風向平均和相對風向的平均風速的參數化表達式，我們就可以設計算法，對風玫瑰圖的繪制功能加以實現。風玫瑰圖的算法實現必須具備以下幾個功能：1）實時風速風向數據采集，歷史數據獲取；2）自動將實時采集的各個風向（0 ～ 360°的實數）統計到16 個風向上；3）能夠檢查風向異常值并將之剔除，以免影響風玫瑰圖的繪制；4）能按照統計出的風向頻率和平均風速的取值范圍動態的調整極坐標系的取值，自適應的繪制出風玫瑰圖。所涉及的工作包括：1）選擇合適的數據源獲得實時的和歷史的風速風向觀測數據并設計合理的數據庫表結構保存風速風向數據，可以方便地通過讀庫操作進行風向統計；2）實現可以進行異常值處理的風向頻率和平均風速計算；3）實現坐標自適應的極坐標作圖。
　　3.1 數據源和庫表結構設計
　　參考氣象學的統計實踐，風玫瑰圖的統計時間跨度通常最短為1 個月，常至1 年乃至數年。如果時間跨度過短，統計結果不具有規律性，數據沒有實用價值。而跨度10 年以上的統計結果通常只作為分析氣候變遷規律時使用。一旦確定了時間跨度，則采樣頻率即多長一段時間采樣一次風速風向值參與計算成為另一個重要的參考量。單位時間內，獲得的樣本數越多，也就是采樣空間越密，統計結果通常會更有意義。
　　自動氣象站是由電子設備或計算機控制的自動進行氣象觀測和資料收集傳輸的氣象站組成，按照現在工藝水平，廣泛分布在我國各個地區的自動氣象站可以按照10 ～ 15 分鐘為時間間隔，定時采集發送其所觀測到的氣象六要素（溫、濕、雨、壓、風速、風向）數據。按照這個采樣頻率，月風玫瑰圖可以獲得平均4320 個樣本點，基本滿足統計計算的需要。因此自動氣象站的數據可以作為風玫瑰圖的有效數據源。
　　為了計算平均風速和風向頻率，數據庫表結構中至少需要包含時標，風速，風向3 個字段。對應月玫瑰圖，可以直接取自動氣象站保存在數據庫中的原始采樣數據。原始采樣數據通常包含采樣時刻的瞬時值和10 分鐘、15 分鐘的平均值，為了統計需要我們通常選擇平均值作為源數據。對應年或者數年玫瑰圖，為了方便地去除不合理結果和減少運算時間，可以對自動氣象站的10 分鐘平均值結果進行數據整編，首先獲得按小時或者日平均風速、風向的整編統計結果，然后再進行統計計算。
　　3.2 風向頻率和平均風速計算與風玫瑰圖繪制
　　風向頻率和平均風速計算的算法主要包含以下步驟：1）按照從數據庫表中獲得的10 分鐘（15 分鐘）平均風向d，通過取整計算將它歸納到16 個統計風向上（對任意風向d，如果0 ≤ d<22.5, 則將它統計到0°統計風向上，如果22.5 ≤ d<45,則將它統計到22.5°風向上，依次類推。）；2）祛除d<0 和d/22.5>15 的不合理點；3）統計各個統計風向上風出現的次數，按照上節中描述的風向頻率計算公式計算出風頻值和其對應的統計風向n 一起保存在極坐標系二元組數據結構中，其中n 作為極坐標系中的極角，而作為極徑；4）統計出各個統計風向上風速取值，按照上節中描述的平均風速計算公式計算平均風速和對應統計風向n 一起保存在極坐標系二元組數據結構中，其中n 作為極坐標系中的極角， 作為極徑。
　　在分布式信息系統環境中，我們在實踐中選擇了java 作為主要開發平臺，基于java 的JFreeChart，是科學圖表的最好解決方案之一，成為一個可以實現的選擇。它的java 包可以支持繪制餅圖、曲線圖、直方圖、雷達圖等等種類豐富的科學圖形。其中雷達圖支持用戶以極坐標形式輸入一個或多個參數序列，自動進行坐標自適應，繪制并以圖片形式輸出極坐標下的折線圖。如果將風向頻率和平均風速的統計計算結果作為參數序列輸入到JFreeChart 的雷達圖模塊，則可以很方便的繪制出符合定義要求的風玫瑰圖。圖1 中展示了在西北某個地區2010 年3 月全月的風速玫瑰圖，它被集成在該地區的電力氣象信息系統中。