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Python白化contourf和pcolormesh

气象学家 • 2 年前 • 933 次点击  

往期经典推文回顾:

1、《Python绘制离散型和渐变型colorbar

2、《Python绘制Matlab格式的地图边框
3、
Python核密度、克里金和反距离权重空间插值

4、Python设置坐标轴及刻度线的长短粗细

5、Python对气象站点进行突变检验


1、maskout白化contourf

cf=ax.contourf(olon,olat,PM25,levels=ticks,cmap='gist_rainbow',transform=ccrs.PlateCarree(),extend='both')clip1=maskout.shp2clip(cf,ax,'F:/Rpython/lp37/henanmap/henan1')cf=plt.colorbar(cf,ticks=ticks,shrink=0.96,orientation='vertical',extend='both',pad=0.01,aspect=35)


2、Python白化pcolormesh

2.1、cnmaps库白化pcolormesh

# 白化pcolormeshfrom cnmaps import get_adm_mapsfrom cnmaps import get_adm_maps, draw_map, clip_pcolormesh_by_maphenan=get_adm_maps(province='河南省',only_polygon=True,record='first')clip_pcolormesh_by_map(cf,henan)

黄河流域简介:

黄河流域西始于青藏高原,经青、川、陇、宁、蒙、晋、陕、豫、鲁九省区,东达渤海、西至内陆,经度范围为95°53′-119°05′E,纬度范围为32°10′-41°50′N,东西长度约1900km,南北跨度约1100km,流域面积达79.5万km²。黄河流域幅员辽阔,自西向东横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原和黄淮海平原。流域整体地势西高东低,有极大的落差,西部河源地区位于青藏高原,平均海拔达到4500m以上,以山地为主,终年积雪,山峰棱角分明,泥沙土壤层少,冰川地貌发育,由于地形平缓排水不畅,形成大面积沼泽地,湖泊多;中部地区海拔在1000-2000m之间,为黄土地貌,由于黄土较为松散,具有易侵蚀的特性,因此该地区地貌发育十分迅速,形成地貌起伏不平,坡陡沟深的特点,风蚀水蚀极为严重;东部广大地区主要属于黄河冲积淤积平原,河道侵蚀基准面海拔高于地表,形成地上悬河,雨季洪涝灾害威胁大,水流变缓,泥沙大量淤积,是主要的作物区。黄河流域处于中纬度地带,流域内气候差异较大,在大气环流和季风环流的影响下,气候特征比较复杂,以大陆性季风气候为主,气候大致可分为干旱、半干旱和半湿润气候,下游流域处在半湿润气候,是中国气候敏感区之一。黄河流域全年日照时数高达2000-3300h;全年日照百分率约为50-75%,光照非常充足,辐射较强。黄河流域气温空间差异较大,自西向东逐渐变暖,由南向北逐渐变冷,但南北的温度落差要小于东西向的温度落差。流域冬干春旱,夏秋多雨,其中6-9月降水量占全年的70%左右;盛夏7-8月降水量可占全年降水总量的四成以上。流域降水量年际变化幅度较大,年降水量的最大值与最小值之比约为1.7-7.5,变差系数Cv变化在0.15-0.4之间。黄河流域蒸发较强,年蒸发量达1100mm。上游年蒸发量最大的地区,如甘肃、宁夏和内蒙古中西部地区,最大年蒸发量可超过2500mm。

# 白化pcolormeshfrom cnmaps import get_adm_mapsfrom cnmaps import get_adm_maps, draw_map, clip_pcolormesh_by_mapshp = fiona.open('F:/Rpython/lp37/cnmaps93/data/黄河流域shp.shp')mp = MultiPolygon([Polygon(shp[0]['geometry']['coordinates'][0])])yr = MapPolygon(mp)clip_pcolormesh_by_map(mesh, yr)draw_map(yr, color='k')


2.2、maskout白化pcolormesh

cf=ax.pcolormesh(olon,olat,PM25,cmap='Spectral_r',transform=ccrs.PlateCarree())# 白化pcolormeshclip1=maskout_pcolormesh.shp2clip(cf,ax,'F:/Rpython/lp37/henanmap/henan1')cf=plt.colorbar(cf,ticks=ticks,shrink=0.96,orientation='vertical',extend='both',pad=0.01,aspect=35)

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