[python学习笔记]利用python basemap绘制全球电子含量分布图

[python学习笔记]利用python basemap绘制全球电子含量分布图

1. 绘图前准备

1.1 需要安装的库

• numpy
• matplotlib
• mpl_toolkits

1.2 其它函数

在GitHub上找到一个GNSSpy库，里面可以实现RINEX以及IONEX等格式文件下载、读取功能，比较实用，下载地址： GNSSpy

为了方便使用，我并没有直接安装这个库（一些函数还是需要修改的），只在这个库基础上做出一些修改方便自己用。在本次绘制电子含量图过程中，只用到了里面readFile.py里面的read_ionFile()函数。

2. 主函数：

from plotGIM import GIM_plot

GIM_plot("igsg3000.20i")

3. GIM_plot函数

# -*- encoding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from readFile import read_ionFile

# 主函数
def GIM_plot(ion_file):

    # Read VTEC data from ion file

    lltec = read_ionFile(ion_file)
    lltec = lltec*0.1 #i文件单位为0.1tecu

    insti = ion_file[0:4]
    day = ion_file[4:7]
    yr = int(ion_file[9:11]) + 2000

    # Generate a geodetic grid
    for i in range(lltec.shape[0]):
        ntecs = lltec.shape[0]
        nlats = lltec.shape[1]
        nlons = lltec.shape[2]

        lats = np.linspace(-87.5, 87.5, nlats)
        lons = np.linspace(-180, 180, nlons)
        lon, lat = np.meshgrid(lons, lats)

        tec = lltec[i]  # 取第一个记录的tec值

        # 设置地图全局属性
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
        plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=600)  # 设置大小和分辨率

        # 创建底图，设置地图投影为World Plate Carrée，分辨率为高分辨率，地图范围为全球
        m = Basemap(projection='cyl', resolution='h', llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-90, urcrnrlon=180, urcrnrlat=90)

        # 设置地图经纬线，并只在左端和底端显示
        m.drawmeridians(np.arange(-180, 181, 30), labels=[0, 0, 0, 1], fontsize=10, linewidth=0.3, color='grey', )  # 经线
        m.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30), labels=[1, 0, 0, 0], fontsize=10, linewidth=0.3, color='grey')  # 纬线


        # 绘制地图
        levels = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]  # 创建分级
        color = ['#1e33b8', '#1e5cb3', '#3068a7', '#658d81', '#779a74', '#9ab25b', '#becb42', '#d0d736', '#e1e42a',
                 '#f3f01d']  # 设置色带
        m.contourf(lon, lat, tec, levels=levels, extend='both', colors=color)  # 绘图，并设置图例两端显示尖端
        m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
        plt.title('Global Tec Map of ' + str(insti) + ' at ' + str(yr) + '-' + str(day) + '-' + str(2*i) + ':00', fontsize = 10)

        # 设置图例
        cb = m.colorbar(location='right', pad=0.1, size = 0.2)  # 图例在右侧显示
        cb.set_ticks(levels)  # 设置色带刻度
        cb.ax.tick_params(labelsize=10)  # 刻度字号大小
        cb.set_label('TECU', fontsize=10)  # 设置图例名称和字体大小
        fig_name = 'Tec Map of ' + str(insti) + ' at ' + str(yr) + '-' + str(day) + '-' + str(2*i) + '.png'

        # 保存图片并显示
        plt.savefig(fig_name, dpi=300, bbox_inches='tight',
                    pad_inches=0.1)  # 输出地图，并设置边框空白紧密
        plt.show()  # 显示地图

测试数据为igs发布的2020年300天的GIM产品，结果生成12幅图（用同一个色表，可用于制作gif）