python绘图-风场

 使用python绘制风uv风场的矢量图

本文采取的数据来自于ERA5ERA5ECMWF(欧洲中期天气预报中心)对1950年1月至今全球气候的第五代大气再分析数据集,包括水深50m温度,100m温度,10mu风分量和10mv风分量风场和流场。

以绘制2022-8的风场图为例

import os
import matplotlib as mpl
impor
在使用 Python 进行气象数据可视化时,叠加高度(位势高度)与风场是常见需求。通常可以通过 `matplotlib`、`cartopy` 和 `xarray` 等库来实现这一目标。 ### 数据准备 首先需要读取数据,通常为 NetCDF 格式文件,可以使用 `xarray` 库进行读取,并提取位势高度和风速的 U、V 分量: ```python import xarray as xr # 读取NetCDF文件 ds = xr.open_dataset('your_file.nc') # 提取位势高度(例如850 hPa层) heights = ds['z'].sel(level=850) # 提取风速分量(u: zonal, v: meridional) u_wind = ds['u'].sel(level=850) v_wind = ds['v'].sel(level=850) # 获取经纬度信息 lats = ds['latitude'] lons = ds['longitude'] ``` ### 绘图设置 接下来设置地投影方式,推荐使用 `cartopy` 的极地立体投影(`NorthPolarStereo`)来处理北极区域的数据[^1]: ```python import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt # 设置绘图区域及投影 projection = ccrs.NorthPolarStereo() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='cartopy', transform=ccrs.PlateCarree()) # 添加地要素 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':') ax.set_global() # 设置经纬度标签 ax.xaxis.set_major_formatter(cticker.LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(cticker.LatitudeFormatter()) ``` ### 可视化高度 使用 `contour` 方法绘制等值线表示位势高度: ```python # 绘制位势高度等值线 contour_levels = np.arange(5400, 6000, 60) # 假设高度范围为5400~6000 gpm contours = ax.contour(lons, lats, heights, levels=contour_levels, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) ``` ### 叠加风场 使用 `quiver` 方法将风矢量叠加在等值线上: ```python # 选择合适的采样步长以避免箭头过密 skip = (slice(None, None, 5), slice(None, None, 5)) # 绘制风矢量 ax.quiver(lons[skip], lats[skip], u_wind[skip], v_wind[skip], transform=ccrs.PlateCarree(), scale=500, color='blue') ``` ### 完整示例代码 ```python import xarray as xr import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.mpl.ticker as cticker import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 ds = xr.open_dataset('your_file.nc') heights = ds['z'].sel(level=850) u_wind = ds['u'].sel(level=850) v_wind = ds['v'].sel(level=850) lats = ds['latitude'] lons = ds['longitude'] # 设置绘图参数 projection = ccrs.NorthPolarStereo() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='cartopy', transform=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':') ax.set_global() # 设置坐标轴格式 ax.xaxis.set_major_formatter(cticker.LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(cticker.LatitudeFormatter()) # 绘制等值线 contour_levels = np.arange(5400, 6000, 60) contours = ax.contour(lons, lats, heights, levels=contour_levels, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) # 绘制风矢量 skip = (slice(None, None, 5), slice(None, None, 5)) ax.quiver(lons[skip], lats[skip], u_wind[skip], v_wind[skip], transform=ccrs.PlateCarree(), scale=500, color='blue') plt.title('Geopotential Height and Wind Field at 850 hPa') plt.show() ``` ### 注意事项 - 在使用 `cartopy` 极地投影时,可能会遇到等值线重叠或扭曲的问题,建议升级到较新版本并参考 GitHub 上的相关解决方案。 - 若风矢量显示过于密集,可通过调整 `skip` 步长优化显示效果。 - 颜色和样式可根据具体需求进一步自定义。
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