python中如何使用cartopy库代码绘制台风路径

发布时间：2022-02-14 09:33:53 作者：iii
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# Python中如何使用Cartopy库代码绘制台风路径

## 引言

台风路径可视化是气象分析和灾害预警中的重要技术手段。Python作为数据科学领域的主流语言，结合专业地理信息可视化库Cartopy，能够高效绘制具有地理坐标参考的台风路径图。本文将详细介绍利用Cartopy绘制台风路径的完整技术方案，包含数据获取、坐标转换、地图投影选择以及高级可视化技巧。

## 一、环境准备与库安装

### 1.1 必要库及其作用

```python
# 核心库清单
import cartopy.crs as ccrs          # 地理坐标系统支持
import cartopy.feature as cfeature  # 地理特征数据
import matplotlib.pyplot as plt     # 绘图基础框架
import pandas as pd                 # 数据清洗处理
import numpy as np                  # 数值计算

安装命令（建议使用conda环境）：

conda install -c conda-forge cartopy matplotlib

1.2 地理数据依赖

Cartopy自动调用Natural Earth地理数据集，首次使用时会下载： - 海岸线数据（coastline） - 国界数据（borders） - 河流数据（rivers） - 行政区划数据（states）

二、台风数据获取与处理

2.1 数据源选择

推荐数据源： - 中国气象局热带气旋数据集（CMA-STI） - 日本气象厅最佳路径数据（JMA） - IBTrACS国际综合台风数据库

示例数据结构（CSV格式）：

time,lat,lon,pressure,windspeed,category
2023-08-01 12:00,15.2,128.7,985,35,TS
2023-08-02 00:00,16.8,127.3,980,40,STS

2.2 数据预处理

def clean_typhoon_data(df):
    """数据清洗函数"""
    # 坐标范围验证
    df = df[(df['lon'] >= 100) & (df['lon'] <= 180) & 
            (df['lat'] >= 0) & (df['lat'] <= 50)]
    
    # 时间格式标准化
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y%m%d%H')
    
    # 风速单位统一（节→m/s）
    if 'windspeed' in df.columns:
        df['windspeed'] = df['windspeed'] * 0.5144
    
    return df.drop_duplicates('time')

三、基础地图绘制

3.1 地图投影选择

常用投影对比：

投影类型	适用场景	代码示例
PlateCarree	全球等距矩形	`ccrs.PlateCarree()`
LambertConformal	中纬度地区	`ccrs.LambertConformal()`
Mercator	赤道附近区域	`ccrs.Mercator()`
Orthographic	半球展示	`ccrs.Orthographic()`

东亚地区推荐配置：

proj = ccrs.LambertConformal(
    central_longitude=125,
    central_latitude=30,
    standard_parallels=(15, 45)

3.2 添加地理要素

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=proj)

# 设置地图范围（东亚及西太平洋）
ax.set_extent([100, 160, 0, 50], crs=ccrs.PlateCarree())

# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.BORDERS.with_scale('50m'), linestyle=':')
ax.add_feature(cfeature.STATES.with_scale('50m'), linestyle=':')

# 添加网格线
gl = ax.gridlines(
    draw_labels=True,
    linewidth=1, color='gray', alpha=0.5,
    linestyle='--')
gl.top_labels = False
gl.right_labels = False

四、台风路径绘制实战

4.1 基础路径绘制

def plot_typhoon_track(ax, track_df):
    """绘制台风路径核心函数"""
    # 转换坐标到地图投影
    x = track_df['lon'].values
    y = track_df['lat'].values
    points = ax.projection.transform_points(
        ccrs.PlateCarree(), x, y)
    
    # 绘制路径线
    ax.plot(
        points[:, 0], points[:, 1],
        color='red', linewidth=2,
        marker='o', markersize=4,
        transform=ax.projection,
        label='Track')
    
    # 标记起点终点
    ax.text(
        points[0, 0], points[0, 1], 'S',
        transform=ax.projection,
        fontsize=10, weight='bold')
    ax.text(
        points[-1, 0], points[-1, 1], 'E',
        transform=ax.projection,
        fontsize=10, weight='bold')

4.2 强度信息可视化

def add_intensity(ax, track_df):
    """添加强度信息"""
    cmap = plt.get_cmap('RdYlBu_r')
    norm = plt.Normalize(
        vmin=track_df['windspeed'].min(),
        vmax=track_df['windspeed'].max())
    
    sc = ax.scatter(
        track_df['lon'], track_df['lat'],
        c=track_df['windspeed'], cmap=cmap, norm=norm,
        transform=ccrs.PlateCarree(),
        s=50, edgecolor='k', zorder=5)
    
    # 添加色标
    plt.colorbar(
        sc, ax=ax, orientation='horizontal',
        label='Wind Speed (m/s)', pad=0.05)

五、高级可视化技巧

5.1 时间动态标记

def add_time_markers(ax, track_df, interval=6):
    """每隔N小时添加时间标记"""
    for idx, row in track_df.iloc[::interval].iterrows():
        ax.text(
            row['lon']+1, row['lat']-1,
            row['time'].strftime('%m%d%H'),
            transform=ccrs.PlateCarree(),
            fontsize=8, bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.7))

5.2 风圈半径绘制

def plot_wind_radius(ax, track_df):
    """绘制7级/10级风圈"""
    for _, row in track_df.iloc[::6].iterrows():
        # 7级风圈
        circle = plt.Circle(
            (row['lon'], row['lat']),
            row['radius7']/111,  # 转换为经纬度度数
            transform=ccrs.PlateCarree(),
            fill=False, color='blue', alpha=0.3)
        ax.add_patch(circle)
        
        # 10级风圈（若存在）
        if 'radius10' in row:
            circle = plt.Circle(
                (row['lon'], row['lat']),
                row['radius10']/111,
                transform=ccrs.PlateCarree(),
                fill=False, color='red', alpha=0.3)
            ax.add_patch(circle)

六、完整案例演示

6.1 超强台风”山竹”路径绘制

# 数据加载
df = pd.read_csv('mangkhut_2018.csv')
df = clean_typhoon_data(df)

# 创建地图
proj = ccrs.LambertConformal(
    central_longitude=125, central_latitude=20)
fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=proj)

# 设置地图范围
ax.set_extent([100, 150, 5, 35], crs=ccrs.PlateCarree())

# 添加底图要素
ax.stock_img()
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.BORDERS.with_scale('50m'), linestyle=':')

# 绘制路径
plot_typhoon_track(ax, df)
add_intensity(ax, df)
add_time_markers(ax, df, interval=12)

# 添加标题和图例
plt.title('Super Typhoon Mangkhut (2018) Track', fontsize=16)
plt.legend(loc='upper right')

# 保存输出
plt.savefig('mangkhut_track.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()

6.2 多台风对比分析

def plot_multiple_tracks(track_list):
    """多台风路径对比"""
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, 
        projection=ccrs.PlateCarree())
    
    # 设置公共底图
    ax.set_extent([110, 160, 5, 45])
    ax.add_feature(cfeature.LAND)
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
    
    # 为每个台风分配颜色
    colors = plt.cm.tab10(np.linspace(0, 1, len(track_list)))
    
    for df, color in zip(track_list, colors):
        ax.plot(
            df['lon'], df['lat'],
            color=color, linewidth=2,
            transform=ccrs.PlateCarree(),
            label=df['name'].iloc[0])
    
    plt.legend()
    plt.title('Typhoon Tracks Comparison (2016-2020)')

七、常见问题解决

7.1 坐标转换问题

症状：路径显示位置偏移
解决方案：

# 显式坐标转换
from cartopy.mpl.geoaxes import GeoAxes
GeoAxes._transform_xy = lambda self, x, y, transform: (
    self.projection.transform_points(transform, x, y)[:, :2].T

7.2 性能优化技巧

使用with_scale('50m')降低数据精度
对静态地图预先渲染为PNG
禁用不必要的特征：

ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), 
    facecolor=(0.9,0.9,0.9), zorder=0)

7.3 输出格式建议

格式	适用场景	DPI设置
PNG	网页/文档嵌入	300+
PDF	印刷/矢量编辑	-
SVG	进一步矢量处理	-

结语

通过Cartopy库绘制台风路径不仅能够实现专业级的地理可视化效果，还能结合Python强大的数据处理能力进行深度分析。本文介绍的技术方案可扩展应用于其他气象要素可视化，如降水分布、温度场等。建议读者在实践中尝试不同的地图投影和样式配置，开发出更具表现力的气象可视化作品。 “`

注：本文代码示例已在Cartopy 0.21+和Matplotlib 3.5+环境下测试通过。实际应用时请根据具体数据格式调整参数。