基于气象数据ERA5的Python绘制风场

import cartopy.mpl.ticker as cticker
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter ,LatitudeFormatter
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
p=r'202289.nc'
data=xr.open_dataset(p).sel(time=slice("2022","2022"))
# 地面风场属性字段是u/v10 高空气压风场改成u/v
u=data.u10
v=data.v10

w=np.sqrt(u*u+v*v)
lon=data.longitude.data
lat=data.latitude.data
def make_map(ax, title,box,xstep,ystep):
    # set_extent  set crs
    ax.set_extent(box, crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.coastlines(scale)  # set coastline resolution
    # set coordinate axis
    ax.set_xticks(np.arange(box[0], box[1], 2),crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.set_yticks(np.arange(box[2], box[3], 2),crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.xaxis.set_major_formatter(cticker.LongitudeFormatter())
    #经度0不加标识
    ax.yaxis.set_major_formatter(cticker.LatitudeFormatter())
    ax.set_title(title, fontsize=15, loc='center') 
    return ax
fig=plt.figure(figsize=(25,35))
x,y=np.meshgrid(lon,lat)
box1 = [105, 125, 30, 45]  
scale = '50m'            
xstep, ystep = 10, 10
cmap=plt.get_cmap('Spectral_r')#'RdYlBu_r' 配色网上有很多参考 可以搜cmap配色
# 可以改成任意需要的月份
titl=['Aug','Sept']

# =============================================================================
# print(x[::5,::5].shape)
# print(u.data)
# print(v.data)
# print(w.data[0].shape)
# =============================================================================
#几个月份循环内的数字就改成几
for i in range(2):
    print(f"i{i}")
    proj=ccrs.PlateCarree(central_longitude=115)
    ax=fig.add_subplot(4,2,i+1,projection=proj)
    make_map(ax,str(titl[i]),box1,45,45)
#这个代码是读数据绘制箭头的 具体粗细啥的可以找文档调整属性
    cb=ax.quiver(x[::5,::5],y[::5,::5],u.data[i,:,:][::5,::5],v.data[i,:,:][::5,::5],pivot='mid',\
    width=0.0018,scale=150,transform=ccrs.PlateCarree(),color='k',angles='xy',zorder=1)
    # cp=ax.contour(lon,lat,w.data[i],zorder=0,transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmap,levels=np.arange(0,31,1),extend='both')
    cp=ax.contourf(lon,lat,w.data[i],zorder=0,transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmap,levels=np.arange(0,31,1),extend='both')
    cbar = fig.colorbar(cp,pad=0.01,label='The wind speed (m/s)')
plt.show()

！特别需要注意的是，我用ArcGIS读了nc数据之后，发现2022年6-9月，存储的格式不一样了，所以可能只能一个月一个月下载数据来绘制（我菜我不会写）

nc数据下载网址：Copernicus Climate Data Store |

 我这链接是高空气压的，可以按需自己搜其他数据集来改。

！！有报错就是你catopy库没装好，建议anaconda官方提供的方式下载。

 

 

感谢一些大佬：python--循环绘制ERA5风场的空间分布图_oceanography-Rookie的博客-CSDN博客_python 空间分布图

python 如何绘制全球风场（以2020年月均数据为例）_oceanography-Rookie的博客-CSDN博客_python 风场