分析气象数据：向Python Cartopy地图中添加循环点

大家好，在使用Python和Cartopy对气候数据进行可视化分析的过程中，有一个叫做循环点（cyclic point）的术语，它在地理空间栅格数据可视化领域中很重要。

1.循环点的定义和作用

有时，当我们试图绘制地理空间数据时，我们可能会在投影边缘遇到不连续（跳跃）。这通常是由于我们在地理空间数据集中存储经度数据的方式导致的。

假设我们有一组具有经度和纬度维度的数据。我们的经度从0°到359.9°（含），分辨率为0.1°（3600个值），纬度从-90°到90°（含），分辨率为0.1°（1801个值）。我们最终的数组形状为(1801, 3600)。

为什么我们的数据集不包含360度经度的值？答案很简单，因为360°经度与 0°经度相同。

现在，让我们尝试在cartopy地图上绘制数据。我们使用了可以从Climate Data Store下载的数据集，这是一个ERA5-Land从1950年到现在的月平均数据数据集。我们将使用带有cfgrib后端的xarray以grib格式加载此数据集，然后使用matplotlib可视化数据。

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

# 读取形状为（16, 1801, 3600）的数据集
# 选择第5个时间索引，以获得2D数组
# 将开尔文转换为摄氏度
ds = xr.open_dataset("data/era5_temperature.grib", engine="cfgrib")
ds = ds.isel(time=5) - 273.15

# 定义绘图函数
def plot_data(ds):
    # 指定投影
    proj = ccrs.PlateCarree()

    # 用投影对象创建一个图和轴
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,9), subplot_kw={'projection': proj})