Rで解析：水文学（すいもんがく）に関係する「berryFunctions」パッケージ。水文学、興味が湧きます。

パッケージヘルプのタイトルに「図描写とHydrology(水文学)に関係する機能コレクション」と記載されている「berryFunctions」パッケージが他分野でも利用できそうなので紹介します。

水文学を知らなかったので、調べてみると

「水文学は地球上の水循環および分布状況，物理的・化学特性，および生物的環境と水の相互関係を取り扱う学問です。この中の基礎水文学にあたる部分で，自然科学的なアプローチを重視する分野を特に水文科学（Hydrological Sciences）と呼んでいます。」

と日本水文科学会HPで紹介されています。

非常に興味が湧く学問分野です。詳しくは以下の学会を参照ください。
日本水文科学会：http://www.suimon.sakura.ne.jp/about-jahs.html

水文学に関係する「berryFunctions」パッケージの中から、6つの図描写コマンドを紹介します。

パッケージバージョンは1.21.0。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.3で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

install.packages("berryFunctions")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("berryFunctions")

#climateGraph&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#20363;
#&#26376;&#21029;&#24179;&#22343;&#12398;&#27671;&#28201;&#12392;&#38477;&#27700;&#37327;&#12434;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
climateGraph(temp = c(6.3, 5.9, 10.4, 15.0, 20.3, 23.4, 26.8, 27.7, 23.2, 19.1, 14.2, 6.7),
             rain = c(24.5, 157.5, 113.5, 155.5, 135.5, 311, 105.5, 105.0, 155.5, 384.5, 98.5, 62.0),
             main = "&#26481;&#20140;\n35\U00B0 41' N / 139\U00B0 45' E",
             colrain = "#4b61ba", textprop = 0.2)

#addAlpha&#12434;&#20351;&#29992;&#12375;&#12383;&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#20363;
#&#12471;&#12531;&#12508;&#12523;&#12398;&#12450;&#12523;&#12501;&#12449;&#20516;&#65288;&#36879;&#26126;&#24230;&#65289;&#12434;&#33258;&#21205;&#12391;&#35519;&#25972;
NewColors <- addAlpha(c("#d9bb9c", "#28231e", "#deb7a0", "#8a5136", "#e1e6ea"), 0:200/200)
plot(runif(1000), col = NewColors, pch = 16, cex = 2)

#groupHist&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#20363;
#&#12464;&#12523;&#12540;&#12503;&#27598;&#12398;&#20986;&#29694;&#25968;&#12434;&#26834;&#12464;&#12521;&#12501;&#12391;&#34920;&#31034;
TestData <- data.frame(value = sample(16:30, 100, replace = TRUE), Name = rep(paste0("Test", 1:5), each = 20))
groupHist(TestData, "value", "Name", col = "#e1e6ea", main = "&#12486;&#12473;&#12488;")

#tableColVal&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#20363;
#&#12475;&#12523;&#12398;&#30058;&#21495;&#32207;&#25968;&#12434;&#33394;&#25968;&#12391;&#20998;&#21106;&#12375;&#32972;&#26223;&#33394;&#12434;&#35373;&#23450;&#12375;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
#&#12475;&#12523;&#30058;&#21495;&#32207;&#25968;20&#12398;&#22580;&#21512;&#12289;1:4&#12364;"#d9bb9c"&#12289;5:9&#12364;"#a87963"...&#12392;&#12394;&#12426;&#12414;&#12377;
#&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;&#12434;&#36861;&#21152;&#12377;&#12427;&#12371;&#12392;&#12391;pdf&#20986;&#21147;&#12364;&#21487;&#33021;&#12391;&#12377;:, pdffile = "&#12501;&#12449;&#12452;&#12523;&#21517;.pdf", pdf = TRUE
TestMatrix <- matrix(sample(1:20, 20, replace = FALSE),
                        ncol = 5, byrow = TRUE)
colnames(TestMatrix) <- paste0("Color", LETTERS[1:5])
rownames(TestMatrix) <- paste("&#32676;", 1:4, sep = "_")
tableColVal(TestMatrix, palette = c("#d9bb9c", "#a87963", "#deb7a0", "#8a5136", "#4b61ba"), pdf = FALSE)

#movAvLines&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#20363;
movAvLines(1:30, sample(1:20, 30, replace = TRUE), col = "#deb7a0", lwd = 3, plot = TRUE)

#lsc&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12398;&#20363;
#estimate parameters for Unit Hydrograph, plot data and simulation: lsc
#&#21336;&#20301;&#24403;&#12383;&#12426;&#12398;&#27700;&#37327;&#12392;&#12471;&#12511;&#12517;&#12524;&#12540;&#12471;&#12519;&#12531;&#12395;&#12424;&#12427;&#25512;&#23450;&#20516;&#65311;&#27700;&#25991;&#23398;&#12395;&#12362;&#35443;&#12375;&#12356;&#20808;&#29983;&#12289;&#35299;&#37320;&#27861;&#12434;&#25945;&#25480;&#12356;&#12383;&#12384;&#12369;&#12414;&#12379;&#12435;&#12391;&#12375;&#12423;&#12358;&#12363;
QOBS <- dbeta(1:40/40, 3, 10) + rnorm(20, 0.2) + c(seq(0, 1, len = 20), rep(1, 20))
PREC <- c(1, 1, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 1, 1, rep(0, 30))
lsc(PREC, QOBS, area = 10)