如何在Python中绘制极坐标立体grib2文件中的轮廓

Question

我正在尝试使用matplotlib绘制CMC grib2压力预测文件来绘制压力等高线。可以在这里找到grib2网格的描述：https://weather.gc.ca/grib/grib2_reg_10km_e.html。 grib2文件位于以下目录中：http://dd.weather.gc.ca/model_gem_regional/10km/grib2/00/000/，以CMC_reg_PRMSL_MSL_0_ps10km开头，后跟日期。它是一个包含平均海平面压力的grib文件。

我的问题是，我最终得到的一些直线轮廓遵循实际压力轮廓顶部的纬度线。我想这可能是因为我在PlateCarree中绘制而不是大地测量，但等高线图不允许使用大地测量。我的情节结果是：

代码如下：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime as dt
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs
import Nio

gr = Nio.open_file('./data/CMC_reg_PRMSL_MSL_0_ps10km_2018111800_P000.grib2', 'r')
print(gr)
names = gr.variables.keys()
print("Variable Names:", names)
dims = gr.dimensions
print("Dimensions: ", dims)
attr = gr.attributes.keys()
print("Attributes: ", attr)

obs = gr.variables['PRMSL_P0_L101_GST0'][:]
lats = gr.variables["gridlat_0"][:]
lons = gr.variables["gridlon_0"][:]

fig = plt.figure(figsize=(15, 2))
intervals = range(95000, 105000, 400)
ax=plt.axes([0.,0.,1.,1.],projection=ccrs.PlateCarree())
obsobj = plt.contour(lons, lats, obs, intervals, cmap='jet',transform=ccrs.PlateCarree())
states_provinces = cartopy.feature.NaturalEarthFeature(
        category='cultural',
        name='admin_1_states_provinces_lines',
        scale='50m',
        facecolor='none')
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS)
ax.coastlines(resolution='10m')  
ax.add_feature(states_provinces,edgecolor='gray')
obsobj.clabel()
colbar =plt.colorbar(obsobj)

任何建议，将不胜感激。

UPDATE

对于没有PyNIO的任何人，可以使用以下内容来使用评论部分中的转储文件进行重现。

只需删除所有对NIO的引用，并用以下内容替换lats，lons，obs赋值。

lats = np.load('lats.dump')
lons = np.load('lons.dump')
obs = np.load('obs.dump')

Answer 1

The problem

问题是网格缠绕在地球上。因此，在-180°的网格上将存在点，其近邻位于+ 180°，即网格环绕反射影。下面绘制了沿两个方向的网格索引。可以看到第一个网格行（黑色）出现在图的两侧。

因此，太平洋西部之后的等高线需要直接穿过地块，继续朝向地块另一侧的日本。这将导致不希望的线条

A solution

解决方案是屏蔽PlateCarree的外部点。那些发生在网格的中间。在经度大于179°或小于-179°的坐标处切割网格，以及将北极移出看起来像

其中蓝色表示切出点。

将其应用于等高线图给出：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs

lats = np.load('data/lats.dump')
lons = np.load('data/lons.dump')
obs = np.load('data/obs.dump')

intervals = range(95000, 105000, 400)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,4), subplot_kw=dict(projection=ccrs.PlateCarree()))
fig.subplots_adjust(left=0.03, right=0.97, top=0.8, bottom=0.2)

mask = (lons > 179) | (lons < -179) | (lats > 89)
maskedobs = np.ma.array(obs, mask=mask)

pc = ax.contour(lons, lats, maskedobs, intervals, cmap='jet', transform=ccrs.PlateCarree())

ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS)
ax.coastlines(resolution='10m')  

colbar =plt.colorbar(pc)

plt.show()

Answer 2

如果您将经度总和+180以避免负坐标，那么您的代码应该正在运行。从我的观点来看，坐标转换应该是合法的。