使用Python繪圖實(shí)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)路徑可視化？相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。

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臺(tái)風(fēng)是重大災(zāi)害性天氣，臺(tái)風(fēng)引起的直接災(zāi)害通常由三方面造成，狂風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮，除此以外臺(tái)風(fēng)的這些災(zāi)害極易誘發(fā)城市內(nèi)澇、房屋倒塌、山洪、泥石流等次生災(zāi)害。正因如此，臺(tái)風(fēng)在科研和業(yè)務(wù)工作中是研究的重點(diǎn)。希望這次臺(tái)風(fēng)路徑可視化可以給予大家一點(diǎn)點(diǎn)幫助。

臺(tái)風(fēng)路徑的獲取

中國(guó)氣象局(CMA)

中國(guó)氣象局(CMA)的臺(tái)風(fēng)最佳路徑數(shù)據(jù)集(BST)，BST是之后對(duì)歷史臺(tái)風(fēng)路徑進(jìn)行校正后發(fā)布的，其經(jīng)緯度、強(qiáng)度、氣壓具有更高的可靠性，但是時(shí)間分辨率為6小時(shí)，部分3小時(shí)，這一點(diǎn)不如觀測(cè)數(shù)據(jù)

導(dǎo)入模塊并讀取數(shù)據(jù)，使用BST的2018年臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)作為示例，已經(jīng)將原始的txt文件轉(zhuǎn)換為xls文件。

import os, glob
import pandas as pd
import numpy as np
import shapely.geometry as sgeom
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.lines as mlines
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeat
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter,LatitudeFormatter
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import cartopy.io.img_tiles as cimgt
from PIL import Image
import warnings 
warnings.filterwarnings('ignore')
df = pd.read_csv('./2018typhoon.csv')

文章名稱：使用Python繪圖實(shí)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)路徑可視化-創(chuàng)新互聯(lián)
本文路徑：http://www.chinadenli.net/article30/djcoso.html

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