使用era5数据python画全球contourf

python画全球contourf时，出现这种只显示两种颜色的情况是为什么呀，求帮助
数据是era5的数据，0.25°分辨率然后用rbf插值得出的。就只在使用era5数据的时候会出现这种问题。

box=[40,200,-30,60]
grid_lon = np.arange(lonlat_range[0],lonlat_range[1]+0.1,2)  
grid_lat =np.arange(lonlat_range[2],lonlat_range[3]+0.1,2) 
olon,olat=np.meshgrid(grid_lon,grid_lat)#网格化

fig=plt.figure(figsize=(8,5))
ax=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8],projection = ccrs.PlateCarree())
cmap = mpl.cm.RdBu
bounds1=[-500,-400,-300,-200,-100,0,30,60,90,120,150]
norm1=mpl.colors.BoundaryNorm(bounds1, cmap.N)
step=4
ca=ax.contourf(olon,olat,adv_6[0],norm=norm1,cmap=cmap, transform=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([box[0],box[1],box[2],box[3]],crs=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
plt.show()

只显示两种颜色的情况可能是由于绘制的等值线（contour）数量过少所导致的。在Python中，绘制等值线的数量可以通过指定levels参数来控制。
如果levels参数未指定或者值较小，Python可能会根据数据范围和间隔自动确定等值线的数量，导致只显示两种颜色。为解决这个问题，可以尝试增加levels参数的值，以增加等值线的数量
也可以通过调整颜色映射（colormap）来改变颜色的分布情况，例如使用plt.cm.jet或plt.cm.viridis等预定义的颜色映射，或者使用ListedColormap自定义颜色映射。
不行就检查数据是否存在异常值或数据类型是否正确，以及是否使用了正确的坐标轴范围等因素。