1.前言
无论您是气象学家、环境科学家、数据工程师还是仅仅是对大气的流动颇感兴趣的数据爱好者，Python风析图都是一种强大的工具，可以用来分析气象数据、绘制天气图，甚至可以帮助我们更好地了解气象、大气科学的相关知识。本文将重点介绍如何在Python中构建专业级的风析图，让您在可视化分析气象数据时更加得心应手。
1.风析图的概念
风析图是一种用于表示和分析天气现象的可视化工具，它通过箭头的长度和方向来表示风的速度和方向，同时可以使用箭头的颜色和填充信息来显示其他气象参数的变化。风析图最初是用来表示气象数据，但在其他领域，如工程、地理、地质等中，也可以用来可视化其他类型的数据，如流体或水流情况等。
2.Python中绘制风析图的工具
Python中有多种库可以用来绘制风析图，但本文将介绍两个最常用的库，它们分别是：Basemap和Cartopy。这两个库都是专门用来绘制地图数据的库，它们提供了各种方法和函数，可以用来绘制各种天气图形和可视化图表。由于Cartopy是最新的库，因此在最新的Python环境中，建议使用Cartopy，如果您对Matplotlib和Basemap有更深入的了解和熟悉，则可以使用Basemap。下面，我们将重点介绍在Python中使用Cartopy库绘制风析图的基本步骤。
绘制风析图的步骤
安装依赖项
在绘制风析图之前，我们需要先安装依赖项和必要的库。可以通过pip命令来安装Cartopy和其他相关的库：
!pip install numpy matplotlib cartopy`
1.准备数据
绘制风向是使用风向角和风速数据，我们可以从气象数据源如NOAA、天气网、中国气象局官网等获取需要绘制的数据。在此，我们以NOAA的数据为例。在NOAA的官网上，我们可以免费下载每日的气象信息，其中包括全球各地的风速数据、温度数据、气压数据等。我们可以将该数据保存在计算机或云端存储空间中，用于后续的可视化过程。
2.导入库和数据
在导入库和数据时，我们需要使用Cartopy、Matplotlib和Numpy等库来支持绘图和数据处理。我们也需要从数据源中读取气象数据，并将其解析为需要的数据类型。下面是代码示例：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs
3.读取气象数据
url = 'https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/access' file = 'gsod_2020.tar.gz' data = np.genfromtxt(url + '/' + file, delimiter=',', usecols=[0, 1, 3, 6, 7, 10], dtype=['U11', 'U7', float, float, float, float], invalid_raise=False)
4.解析读取的气象数据
station_ids = np.char.strip(data['f0']) dates = np.char.strip(data['f1']) latitudes = data['f2'] longitudes = data['f3'] temperatures = data['f4'] windspeeds = data['f5'] 绘制基础地图 在绘制风析图时，先绘制一张基础地图是很重要的。基础地图应该包括地图选定区域内的所有重要地物和线条，如海岸线、河流、道路、城市、省界等。例如，我们可以使用Cartopy的PlateCarree投影，并设置中心经度和纬度来定义绘制区域：
5.绘制基础地图
fig = plt.figure(figsize=(12, 12)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) ax.set_extent([70, 140, 15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.coastlines(resolution='10m', linewidth=1) ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.LAKES, alpha=0.5) ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.RIVERS, linewidth=1, alpha=0.5) ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.BORDERS, linewidth=1, alpha=0.5) ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.STATES, linewidth=1, alpha=0.5) ax.gridlines(linestyle='--')
上述代码使用add_subplot方法创建一个轴，并使用PlateCarree投影来显示地图。设置了“set_extent”方法来指定绘制区域，并添加了各种地物和线条。
绘制风向图
有了基础地图后，我们可以开始编写绘制风向图的代码了。在Cartopy中，绘制箭头图的方法是使用Quiver方法。下面是在Cartopy里绘制风向图的脚本和结果图：
6.绘制风向图
scale = 1 quiver = ax.quiver(longitudes, latitudes, windspeeds * np.sin(wind_angles), windspeeds * np.cos(wind_angles), windspeeds, transform=ccrs.PlateCarree(), scale=scale, linewidth=0.5) qk = ax.quiverkey(quiver, 0.1, 0.1, 10, '10 m/s', labelpos='W') 风向图
上述代码使用Quiver函数在地图上绘制风向图，并设置了箭头的大小和颜色，以体现风等参数的变化。
添加气象图例
最后，在风向图的基础上，我们可以为图形添加图例，以便于对数据进行更深入的理解和分析。下面代码展现了如何在风向图上添加气象图例：
7.添加气象图例
plt.title('NOAA Weather Observations (Jan 1, 2020)') plt.legend(frameon=False, labelspacing=1, loc='upper left') plt.text(103.5, 58.9, 'Temperature ($^{\circ}$F):', fontsize=8) plt.text(103.5, 57.0, 'Wind Speed (m/s):', fontsize=8)
上述代码使用text函数在图形中添加气象图例，以使其更具可读性和易解释性。
总结
Python是一种强大的编程语言，可用于处理和分析各种气象数据。使用Python中的Cartopy库，我们可以在较短时间内生成专业级别的风析图。在设计和绘制风向图时，您可以按照上述的步骤和代码实现方法，并通过自己的想象力和创造力，进行更加丰富和有趣的尝试与创新。
