Python气象数据处理与绘图：在不同地图投影上叠加矩形的方法

前言

python提供的地图投影有很多，我主要使用Cartopy模块进行投影的选择以及绘制。下面是官网对不同投影的解释以及示例，具体可以每个点开看看就知道

• PlateCarree
• AlbersEqualArea
• AzimuthalEquidistant
• EquidistantConic
• LambertConformal
• LambertCylindrical
• Mercator
• Miller
• Mollweide
• Orthographic
• Robinson
• Sinusoidal
• Stereographic
• TransverseMercator
• UTM
• InterruptedGoodeHomolosine
• RotatedPole
• OSGB
• EuroPP
• Geostationary
• NearsidePerspective
• EckertI
• EckertII
• EckertIII
• EckertIV
• EckertV
• EckertVI
• EqualEarth
• Gnomonic
• LambertAzimuthalEqualArea
• NorthPolarStereo
• OSNI
• SouthPolarStereo

需求

在研究全球气象要素时我们经常要进行分区的讨论，最简单的方法就是使用矩形框进行经纬度的选择。为了让读者以及审稿人一眼就能看出你是如何分区，经纬度范围等设置时，在基础的底图上叠加矩形框并修改如线段颜色，填色等可以让人一目了然，说了这么多，还不如弄几张图来看看。

Robinson投影

PlateCarree投影

方法

这两种投影添加矩形框的方法不太一致，我查过很多资料后整理如下。

PlateCarree投影

首先添加底图

fig_1 = plt.figure(figsize=(12,14))
ax  = fig_1.add_axes([0.3,2.6, 0.6, 0.5] , projection=ccrs.PlateCarree())

这时候运行命令的话一张地图就出来了，比如我要添加北美的矩形框，就要使用patches的命令，并且transform要设置为PlateCarree，这时候就可以。

ax.coastlines()
ax.set_global()
NA= patches.Rectangle((-170, 25),120,45,linewidth=4,linestyle='-' ,zorder=4,edgecolor='grey',facecolor='none', transform=ccrs.PlateCarree())
ax.add_patch(NA)  #-170 -50  25-70

北美

然后使用

Robinson

如果想添加矩形的区域要使用transform=ccrs.PlateCarree，如果你设置为Robinson是没有结果的，这里要注意一下就行。

ax.add_patch(mpatches.Rectangle(xy=[-170, 25], width=120, height=45,
                                    facecolor='blue',
                                    alpha=0.5,
                                    transform=ccrs.PlateCarree() )  )

当然为了好玩也可以设置为其他的，比如 transform=ccrs.Geodetic

这是好玩儿随便设置的投影

这个Robinson投影我用的不太多，还是比较喜欢PlateCarree投影。最近看论文，发现一些好的期刊都喜欢用Robinson投影来研究全球的一些气象信息，比如季风，温度等。不深究，应该有他独特的含义吧。

总结

没什么好说的，纯粹记录总结