Python如何实现气象绘图

发布时间：2021-11-26 09:51:06 作者：小新
来源：亿速云阅读：467

# Python如何实现气象绘图

气象数据的可视化是气象学研究和业务中不可或缺的环节。Python凭借其强大的科学计算和可视化库，已成为气象绘图的首选工具之一。本文将介绍如何使用Python实现常见的气象绘图。

## 一、常用工具库介绍

### 1. Matplotlib
Matplotlib是Python最基础的绘图库，提供了类似MATLAB的绘图接口。其优点在于：
- 高度可定制化
- 支持多种输出格式
- 丰富的图表类型

```python
import matplotlib.pyplot as plt

2. Cartopy

专门用于地理空间数据可视化的库： - 支持多种地图投影 - 海岸线、国界等地理要素绘制 - 与Matplotlib无缝集成

import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature

3. MetPy

气象专用工具包： - 单位处理 - 气象特殊计算（如斜温图） - 气象常用坐标转换

from metpy.plots import StationPlot

二、基础气象图绘制

1. 站点数据可视化

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')
ax.set_extent([70, 140, 15, 55])  # 设置地图范围

# 绘制站点温度
stations = StationPlot(ax, lons, lats, transform=ccrs.PlateCarree())
stations.plot_parameter('NW', temps, fontsize=10)

2. 等值线图绘制

import numpy as np

# 生成示例数据
lons = np.linspace(70, 140, 100)
lats = np.linspace(15, 55, 100)
lon, lat = np.meshgrid(lons, lats)
data = np.sin(lon/10) * np.cos(lat/10)

# 绘制等值线
cs = ax.contour(lon, lat, data, levels=10, colors='k')
ax.clabel(cs, inline=True, fontsize=8)

三、进阶可视化案例

1. 卫星云图叠加

from satpy import Scene

# 读取HDF5格式卫星数据
scn = Scene(filenames=['data.h5'], reader='ahi_hsd')
scn.load(['true_color'])
scn.show('true_color')

2. 三维大气剖面

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y = np.meshgrid(lons, lats)
ax.plot_surface(X, Y, pressure, cmap='coolwarm')
ax.set_zlabel('Pressure (hPa)')

四、实用技巧

性能优化：
- 大数据量时使用pcolormesh替代contourf
- 启用dask进行延迟计算

美观调整：

plt.style.use('seaborn')  # 使用美观样式
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'  # 设置字体

输出设置：

plt.savefig('output.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

五、完整工作流示例

import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 1. 读取数据
ds = xr.open_dataset('era5.nc')
temp = ds['t2m'].isel(time=0)

# 2. 创建地图
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())

# 3. 添加地理要素
ax.add_feature(cfeature.LAND)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.5)

# 4. 绘制数据
temp.plot.contourf(ax=ax, transform=ccrs.PlateCarree(),
                  levels=20, cmap='RdBu_r')

# 5. 添加标题和色标
plt.title('Surface Temperature')
plt.colorbar(label='Temperature (K)')

# 6. 保存输出
plt.savefig('temperature_map.png')

结语

Python气象绘图生态系统仍在不断发展，新的工具如xarray、geopandas等进一步简化了气象数据处理流程。掌握这些工具的组合使用，可以高效完成从科研论文插图到业务预报产品的各类可视化需求。建议读者多参考官方文档和气象社区的开源代码，不断提升绘图技能。 “`

这篇文章约850字，采用Markdown格式，包含了： 1. 常用工具库介绍 2. 基础绘图方法 3. 进阶案例 4. 实用技巧 5. 完整工作流示例 6. 代码片段和说明

可根据需要调整各部分内容和代码示例。