python中利用cartopy库绘制SST图像

1. Cartopy简介

Cartopy 是一个开源的 Python 库，用于绘制地图和地理数据分析。它结合了 matplotlib 的绘图功能和 shapely、pyproj 等库的地理空间数据处理能力，为用户提供了在地图上可视化数据的强大工具。
以下是 Cartopy 的一些主要特点和功能：

【1】支持常用地图投影：Cartopy 支持多种常用地图投影，包括 Mercator、Lambert Conformal、Orthographic 等，以及全球和局部的投影。

【2】地图特征：Cartopy 内置了一些常见的地图特征数据，如海岸线、河流、湖泊等，方便用户在地图上添加这些特征。

【3】地理数据处理：Cartopy 可以轻松处理地理空间数据，如矢量数据、栅格数据等，支持常见的地理空间文件格式。

【4】与 Matplotlib 结合：作为 Matplotlib 的扩展库，Cartopy 可以直接与 Matplotlib 结合使用，使用户可以在 Matplotlib 的图形基础上添加地图数据。

【5】开源和活跃的社区：Cartopy 是一个开源项目，拥有活跃的社区支持，用户可以从社区获取支持和贡献自己的代码。
Cartopy 在科学研究、地理信息系统、气象学等领域都有广泛的应用，可以用于绘制地图、分析地理数据、制作气象图等。它提供了丰富的功能和灵活的接口，适用于多种地理空间应用场景。

2. 绘制SST数据

下面使用随机生产的SST绘图

2.1 Lambert投影

2.2 Mercator投影

3. 代码

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import numpy as np

# 生成经纬度网格
lon_min=100
lon_max=140
lat_min=0
lat_max=30

lon = np.arange(lon_min, lon_max+0.5, 0.5)
lat = np.arange(lat_min, lat_max+0.5, 0.5)
lon_grid, lat_grid = np.meshgrid(lon, lat)


# 生成随机噪声
noise = np.random.rand(len(lat), len(lon)) * 2 - 1  # 随机噪声范围为[-1, 1]

# 生成正弦函数并添加噪声
sst = np.sin(lon_grid * np.pi / 180) + np.cos(lat_grid * np.pi / 180) + 0.2*noise
sst_max=np.max(sst)
sst_min=np.min(sst)
sst=(sst-sst_min)/(sst_max-sst_min)*30

# 创建图形
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

# 使用Lambert投影
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal(central_longitude=120, central_latitude=15))

# 使用Mercator投影
# ax = plt.axes(projection=ccrs.Mercator())

# 设置地图范围
ax.set_extent([lon_min, lon_max, lat_min, lat_max], crs=ccrs.PlateCarree())

# 绘制SST数据

contour = ax.contourf(lon_grid, lat_grid, sst, transform=ccrs.PlateCarree(), 
                      cmap='coolwarm',levels=np.linspace(5, 25, 21),extend='both')
cbar = plt.colorbar(contour, orientation='horizontal',pad=0.05,aspect=40,
                    ticks=np.arange(5, 26, 5), extend='both')
cbar.set_label('SST (°C)',fontsize=12)
cbar.ax.tick_params(labelsize=12)

# 陆地填充为浅黄色
ax.add_feature(cfeature.LAND, zorder=1,facecolor='lightyellow',
               edgecolor='black')

# 绘制海岸线
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, zorder=1)

# 添加经纬网
gl = ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=1, color='gray', alpha=0.5, linestyle='-')
gl.top_labels = False
gl.right_labels = False
gl.xlocator = plt.FixedLocator(np.arange(lon_min, lon_max+1, 5))
gl.ylocator = plt.FixedLocator(np.arange(lat_min, lat_max+1, 5))
gl.xlabel_style = {'size': 12, 'color': 'black'}
gl.ylabel_style = {'size': 12, 'color': 'black'}

# 显示并导出图形
outname='SST'
plt.title('Sea Surface Temperature (SST)')
plt.savefig(outname+'.png', format='png', dpi=600)
plt.savefig(outname+'.pdf', format='pdf', dpi=600)

plt.show()