Python下载NCEP/NCAR再分析数据绘制高空图(附2021年7月中国乡镇行政区划shp)

1 Python下载NCEP/NCAR再分析数据

import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
    'reanalysis-era5-pressure-levels',
    {'product_type': 'reanalysis',
        'format': 'netcdf',
        'variable': [
            'geopotential', 'relative_humidity', 'temperature',
            'u_component_of_wind', 'v_component_of_wind',
        ],
        'pressure_level': '700',
        'year': '2020',
        'month': '12',
        'day': '16',
        'time': '18:00',
    },'test_era5.nc')

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2 cartopy绘制高空图

# 作者：气象家园 Tobias
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import maskout
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.io.shapereader import Reader
import cmaps
from matplotlib import rcParams
config = {"font.family":'Times New Roman',"font.size":16,"mathtext.fontset":'stix'}
rcParams.update(config)
f=xr.open_dataset('F:/Rpython/lp36/test_era5.nc')
lon=f['longitude'][:]
lat=f['latitude'][:]
lons,lats=np.meshgrid(lon,lat)
z=f['z']*0.01
t=f['t']-273.15
r=f['r']
u=f['u']
v=f['v']
# 作图
region=[10,150,0,70]
proj=ccrs.PlateCarree()
fig=plt.figure(figsize=(16,9),dpi=600)
ax = plt.axes(projection=proj)
ax.set_extent(region,crs=proj)
h=ax.contour(lons,lats,z,transform=proj,linewidths=0.5,colors='k')
b=ax.barbs(lons[::8,::8],lats[::8,::8],u[::8,::8],v[::8,::8],transform=proj,
linewidth=0.25,barb_increments={'half':2,'full':4,'flag':20},
sizes=dict(spacing=0.1,width=0.1,emptybarb=0.02,height=0.35),length=3.5,zorder=5)
lev=np.arange(-30,20,5)
cs=ax.contourf(lons,lats,t,levels=lev,transform=proj,cmap=cmaps.NCV_bright,extend='both')
maskout(cs,ax,'F:/Rpython/lp35/data/shp2/yuan3.shp',1)
clip1=maskout.shp2clip(cs,ax,'F:/Rpython/lp35/data/shp2/yuan3')
cbar=plt.colorbar(cs,shrink=0.75,orientation='vertical',extend='both',pad=0.01,aspect=30) #orientation='horizontal'
cbar.set_label('Temperature/(℃)')
ax.add_geometries(Reader(r'F:/Rpython/lp35/data/shp2/yuan.shp').geometries(),ccrs.PlateCarree(),facecolor='none',edgecolor='red',linewidth=0.8)
ax.add_geometries(Reader(r'F:/Rpython/lp35/data/shp2/nineline.shp').geometries(),ccrs.PlateCarree(),facecolor='none',edgecolor='red',linewidth=0.8)
ax.set_xticks(np.arange(region[0],region[1]+1,20),crs=proj)
ax.set_yticks(np.arange(region[-2],region[-1]+1,10),crs=proj)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=False))
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.stock_img()
font3={'family':'SimHei','size':16,'color':'k'}
plt.title("2020年元朝NCEP/NCAR再分析数据高空分布图",fontdict=font3)
plt.ylabel("纬度",fontdict=font3)
plt.xlabel("经度",fontdict=font3)
plt.savefig('F:/Rpython/lp36/plot123.2.png',dpi=800,bbox_inches='tight',pad_inches=0)
plt.show()

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全国乡镇行政区划数据，是结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,采用人机交互的方式开展行政区划地图矢量化工作，最终获取全国乡镇区划边界数据。主要包括省市乡、镇、街道矢量边界，精度满足1:10万比例尺要求。

行政区划：是国家为了进行分级管理而实行的区域划分。

中国现行的行政区划实行如下原则：

1、全国分为省、自治区、直辖市；

2、省、自治区分为自治州、县、自治县、市；

3、自治州分为县、自治县、市；

4、县、自治县分为乡、民族乡、镇；

5、直辖市和较大的市分为区、县；

6、国家在必要时设立的特别行政区。行政区划是国家为了进行分级管理而实行的区域划分。

中国现行六级行政区，即省级、地级、县级、乡级、村级、组级，其中省、县、乡三级为基本行政区。

    截止2014年，共统计六级行政区（数量）：

   （一级行政区）省级行政区共34个其中：23个省、5个自治区、4个直辖市、2个特别行政区；

   （二级行政区）地级行政区共333个其中：11个地区、3个盟、30个自治州、289个市；

   （三级行政区）县级行政区共2854个其中：1429个县、117个自治县、49个旗、3个自治旗、361个县级市、893个(市辖)区、1个林区、1个特区；

   （四级行政区）乡级行政区共40497个其中：11626个乡、1034个民族乡、20117个镇、7566个街道、151个苏木、1个民族苏木、2个(县辖)区；

   （五级行政区）村级行政区共N个其中行政村、社区；

   （六级行政区）组级行政区共N个其中行政村村民小组、社区居民小组。

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3 获取本文中国乡镇行政区划shp数据的途径：

气象水文科研猫公众号后台回复：

“2021年7月中国乡镇行政区划shp”，

获取百度云免费下载链接。

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