【气象常用】剖面图

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【气象常用】剖面图

2024-07-12 11:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

效果图：

主要步骤：

1. 数据准备：我用的era5的散度数据（大家替换为自己的就好啦，era5数据下载方法可以看这里【数据下载】ERA5 各高度层月平均数据下载_era5月平均数据-CSDN博客）

2. 数据处理：

3. 图像绘制：

详细代码：着急的直接拖到最后有完整代码

步骤一：导入库包及图片存储路径并设置中文字体为宋体，西文为新罗马（没有的库包要先下好奥，字体设置部分没有要求的话可以直接删除）

步骤二：读入数据

# 读入数据 f1 = xr.open_dataset(datapath + '202306_div.nc') # print(f1) div = f1['d'][0, 14:, :, :].values * 10**6 time = f1['time'] lons = f1['longitude'].values lats = f1['latitude'].values lon, lat = np.meshgrid(lons, lats) lev = f1['level'][14:].values log_lev = np.log10(lev) print(log_lev) print(lev)

步骤三：计算纬圈平均

########################################################## # 数据处理 div_mean = np.mean(div, 1)

步骤四：绘制图像（剖面图+指定位置打点）

########################################################## # 绘制图像 fig = plt.figure(figsize=(15, 6)) level = np.linspace(-4, 4, 9) def plot_cont(location, data, text, textposition): ax = fig.add_axes(location) cs = ax.contourf(lons, log_lev, data, levels=level, cmap='RdBu_r', extend='both') ax.plot(110, 2.9, 'r*', markersize=10) # 'r*'表示红色星号，markersize控制大小 # 翻转纵坐标（即让高度从下到上递增） ax.invert_yaxis() x = ['%i°E' %lon for lon in lons[::40]] y = [200, 300, 500, 700, 850, 1000] ax.set(xticks=lons[::40], xticklabels=x, yticks=np.log10(y), yticklabels=y, ylabel='hPa') # 设置标题和位置 title = ax.set_title(text, fontsize=12) title.set_position(textposition) # 调整位置 return cs # 调用上面的函数 c1 = plot_cont([0.1, 0.1, 0.3, 0.25], div_mean, '(a) ERA5', [0.05, 1.05]) c1 = plot_cont([0.45, 0.1, 0.3, 0.25], div_mean, '(b) ERA5', [0.05, 1.05]) # 色标设置 rect = [0.12, 0.015, 0.6, 0.02] cbar_ax = fig.add_axes(rect) cb = fig.colorbar(c1, drawedges=True, cax=cbar_ax, orientation='horizontal') cb.set_label('mm', fontsize=12) cb.ax.tick_params(length=0)

步骤五：保存图像

# 保存图像 plt.savefig(figpath+'215 剖面图.png', dpi=600, bbox_inches='tight') plt.show()

完整代码在这里：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker import xarray as xr # 设置西文字体为新罗马字体，中文为宋体，字号为12 from matplotlib import rcParams config = { "font.family": 'serif', "font.size": 12, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun'], } rcParams.update(config) rcParams['axes.unicode_minus']=False datapath = r'H:/00.csdn/01data/' figpath = r'H:/00.csdn/02fig/' shppath = r'H:/00.csdn/04shp/cn_shp/Province_9/Province_9.shp' ########################################################## # 读入数据 f1 = xr.open_dataset(datapath + '202306_div.nc') # print(f1) div = f1['d'][0, 14:, :, :].values * 10**6 time = f1['time'] lons = f1['longitude'].values lats = f1['latitude'].values lon, lat = np.meshgrid(lons, lats) lev = f1['level'][14:].values log_lev = np.log10(lev) print(log_lev) print(lev) ########################################################## # 数据处理 div_mean = np.mean(div, 1) ########################################################## # 绘制图像 fig = plt.figure(figsize=(15, 6)) level = np.linspace(-4, 4, 9) def plot_cont(location, data, text, textposition): ax = fig.add_axes(location) cs = ax.contourf(lons, log_lev, data, levels=level, cmap='RdBu_r', extend='both') ax.plot(110, 2.9, 'r*', markersize=10) # 'r*'表示红色星号，markersize控制大小 # 翻转纵坐标（即让高度从下到上递增） ax.invert_yaxis() x = ['%i°E' %lon for lon in lons[::40]] y = [200, 300, 500, 700, 850, 1000] ax.set(xticks=lons[::40], xticklabels=x, yticks=np.log10(y), yticklabels=y, ylabel='hPa') # 设置标题和位置 title = ax.set_title(text, fontsize=12) title.set_position(textposition) # 调整位置 return cs # 调用上面的函数 c1 = plot_cont([0.1, 0.1, 0.3, 0.25], div_mean, '(a) ERA5', [0.05, 1.05]) c1 = plot_cont([0.45, 0.1, 0.3, 0.25], div_mean, '(b) ERA5', [0.05, 1.05]) # 色标设置 rect = [0.12, 0.015, 0.6, 0.02] cbar_ax = fig.add_axes(rect) cb = fig.colorbar(c1, drawedges=True, cax=cbar_ax, orientation='horizontal') cb.set_label('mm', fontsize=12) cb.ax.tick_params(length=0) ########################################################## # 保存图像 plt.savefig(figpath+'215 剖面图.png', dpi=600, bbox_inches='tight') plt.show()

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