1务甥、引言
眾所周知趋距，臺(tái)風(fēng)是影響我國(guó)的氣象災(zāi)害之一粒氧，因?yàn)槠浯紊鸀?zāi)害嚴(yán)重程度較其他天氣更加明顯，一些學(xué)者對(duì)其路徑進(jìn)行分析节腐。
2外盯、資料準(zhǔn)備
資料來(lái)源：(http://tcdata.typhoon.org.cn/zjljsjj_zlhq.html)，2018年數(shù)據(jù)文件下載铜跑。
image.png
3门怪、資料讀取
import numpy as np
import pandas as pd
#利用pandas讀取txt文件，給DataFrame的colums賦予names
file_data = pd.read_csv('CH2018BST.txt', sep='\s+', header=None,
names=['tim', 'le', 'lats', 'lons', 'pr', 'wind',
'tynum', 'chn_id', 'name'], dtype=object)
#讀取分類(lèi)標(biāo)志
temp=file_data[file_data.iloc[:,0]=='66666']
#根據(jù)index讀取文件中各臺(tái)風(fēng)路徑
for k in temp.index:
#for s in temp.index[:1]:
print(k)
track = file_data.loc[k:k + int(temp.loc[k, 'lats']),['tim','lats','lons','chn_id']]
track1=track.loc[k+1:,['lats','lons']].apply(pd.to_numeric)/10
lon=track1.loc[k+1:,'lons'].values
lat=track1.loc[k+1:,'lats'].values
數(shù)據(jù)到此讀完了锅纺，我們讀取了lat掷空，lon，讀者可以根據(jù)需要更改你的列索引讀取更多數(shù)據(jù)囤锉，接下來(lái)就是畫(huà)圖了
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([100, 160, 0, 50], ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines(resolution='10m')
shapename = 'D:\\shp_map\\CHN_adm\\CHN_adm2.shp'
#reader = shpreader.Reader(shapename)
adm1_shapes = list(reader.geometries())
#ax.set_title(plt_title)
# turn the lons and lats into a shapely LineString
track = sgeom.LineString(zip(lon, lat))
# buffer the linestring by two degrees (note: this is a non-physical
# distance)
track_buffer = track.buffer(1)
def colorize_state(geometry):
facecolor = (0.9375, 0.9375, 0.859375)
if geometry.intersects(track):
facecolor = 'red'
elif geometry.intersects(track_buffer):
facecolor = '#FF7E00'
# ax.add_geometries(
# adm1_shapes,ccrs.PlateCarree(), styler=colorize_state)
ax.add_geometries([track_buffer], ccrs.PlateCarree(),
facecolor='#C8A2C8', alpha=0.5)
ax.add_geometries([track], ccrs.PlateCarree(),
facecolor='none', edgecolor='k')
畫(huà)圖設(shè)置完畢坦弟，plt.show()一下
image.png
“”瑪利亞“”用我們預(yù)報(bào)員的俗套話(huà)來(lái)說(shuō)“真是影響“范圍廣、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)９俚亍Ｄ鸢！”驱入，圖中沒(méi)有給出強(qiáng)度變化圖赤炒，后期再補(bǔ)充下。實(shí)況搞完亏较，那么回過(guò)頭看看我們的超算計(jì)算的出的路徑是如何莺褒？如下圖
image.png
這是各家模式報(bào)的，瑪利亞呈現(xiàn)極端偏西路徑雪情，只有極少數(shù)的模式報(bào)出了實(shí)況路徑遵岩，這也給各地政府服務(wù)都帶來(lái)了挑戰(zhàn)。
獻(xiàn)給阿毛同學(xué)
