python进行台风轨迹矢量化

Python编码
在东经105˚~ 115˚和北纬15˚~ 25˚之间建立了一个5 × 5的地理网格，将所有经过海南省的台风路径投影到网格上。
这个网格包括海南和周边地区。将网格尺寸进一步缩小为大(1˚1˚)、中(0.5˚0.5˚)和小(0.25˚*0.25˚)3种较小的网格。台风路径数据集来自CMA，数据集在此
链接：https://pan.baidu.com/s/1pYvefPpyHw0Nr3s_J-7PKA
提取码：93yz

然后，如果台风经过这个网格，就会在网格上做上标记。网格的大小主要由标记点的密度决定。密度越大，粒径越小。最大的网格尺寸代表最低的密度，而最小的网格尺寸代表最高的密度，这使得位置特异性可以将台风路径与洪水产生的流域影响联系起来。据此，将25个网格调整为更细的网格，共277个不同大小的网格组成网格区，如图所示。

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之后设计了两个规则来有效地对网格区域上的台风轨迹逐一进行矢量化。对于每一个台风，路径经过网格单元被识别。如果一个集群在相同的网格元素上有多条轨道，则根据网格元素的大小分配一个正权重值(最大的网格元素为1，大的网格元素为2，中等的网格元素为3，小的网格元素为4);否则，网格元素被分配为零值(零权重网格)。
然后，进行了权值扩散处理，以解决最可能反映航迹变化的相邻零权网格问题。对于大中型加权网格单元，重新分配相邻的零权重网格

请务必像例图一样，把矢量化后的图画出！

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【Python】可视化台风路径轨迹图
可以借鉴下，非常详细

【Python】可视化台风路径轨迹图_python台风路径_蚂蚁爱Python的博客-CSDN博客 台风天要带多少钱出门？答案是：四千万。因为台风天没四(事)千万不要出门这不最近又到了台风频发的季节。作为没有四千万的沿海人，多关注一下天气预报还是有必要的。那么今天呢，就给大家讲一个：用Python绘制台风路径轨迹图的可视化案例。此案例中用到的核心绘图库是：plotly。plotly库是一个可交互，基于浏览器的绘图库，功能非常强大, 可以在线绘制常见的条形图、散点图、饼图、直方图等。涉及到的内容：requests+json – 网页数据爬取openpyxl – 保存数据至Excelos.w_python台风路径 https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/123926710

可以使用python的matplotlib库来做

有挺多资料可以参考的，使用python中你的图形库对台风气象数据进行展示：
Python气象数据处理与绘图：轨迹(台风路径，寒潮路径，水汽轨迹)绘制：https://zhuanlan.zhihu.com/p/412635592?utm_id=0
【Python】可视化台风路径轨迹图：https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/123926710

具体是这个？

  • 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7617748
  • 除此之外, 这篇博客: python中的抽象类中的 1.首先知道python中的抽象类其实就是一种代码规范，和前面两篇文章python中的单继承和python中的多继承说的都是一个道理归根到底都是为了代码规范，同样也是从Java中继承的思想，抽象类一般都是单继承，由于多个子类都需要继承同一个类，所以可以在抽象类中实现具体的方法，但是子类中还是要实现具体的方法，看下面的例子，抽象类中实现了文件打开和关闭操作，但是子类中还是定义了 读写功能，为了理解的简便还是可以直接理解成抽象类中不实现具体的方法，子类中必须实现具体的方法 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  • import abc #利用abc模块实现抽象类

class All_file(metaclass=abc.ABCMeta):
    all_type='file'
    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
    def read(self):
        '子类必须定义读功能'
        with open('filaname') as f:
            pass

    @abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能
    def write(self):
        '子类必须定义写功能'
        pass

class Txt(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('文本数据的读取方法')
    def write(self):
        print('文本数据的读取方法')

class Sata(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

    def write(self):
        print('硬盘数据的读取方法')

class Process(All_file): #子类继承抽象类，但是必须定义read和write方法
    def read(self):
        print('进程数据的读取方法')

    def write(self):
        print('进程数据的读取方法')

wenbenwenjian=Txt()

yingpanwenjian=Sata()

jinchengwenjian=Process()

#这样大家都是被归一化了,也就是一切皆文件的思想
wenbenwenjian.read()
yingpanwenjian.write()
jinchengwenjian.read()

print(wenbenwenjian.all_type)
print(yingpanwenjian.all_type)
print(jinchengwenjian.all_type)

# 抽象类 ： 规范
# 一般情况下 单继承 能实现的功能都是一样的，所以在父类中可以有一些简单的基础实现
# 多继承的情况 由于功能比较复杂，所以不容易抽象出相同的功能的具体实现写在父类中


# 抽象类还是接口类 ： 面向对象的开发规范 所有的接口类和抽象类都不能实例化
# java ：
# java里的所有类的继承都是单继承,所以抽象类完美的解决了单继承需求中的规范问题
# 但对于多继承的需求，由于java本身语法的不支持，所以创建了接口Interface这个概念来解决多继承的规范问题

# python
# python中没有接口类  ：
  #  python中自带多继承 所以我们直接用class来实现了接口类
# python中支持抽象类  ： 一般情况下 单继承  不能实例化
  #  且可以实现python代码

碰巧刷到的，原文：https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/123926710

要将台风轨迹矢量化，我们可以使用Python的各种库，例如pandas用于数据处理，matplotlib和cartopy用于数据可视化和地图绘制等。这里是一个基本的步骤：

  1. 数据获取： 首先需要获取台风轨迹的数据。这些数据通常包含台风在不同时间点的经度、纬度、风速和气压等信息。这些数据可能来自各种源，例如公开的气象数据服务。

  2. 数据处理： 使用pandas库处理并整理数据。例如，你可能需要将数据转换为适合绘制的格式。

  3. 绘制台风轨迹： 使用matplotlib和cartopy库绘制台风轨迹。cartopy是一个Python库，用于绘制地图和处理地理投影。

以下是一个简单的示例，假设你已经有了一个包含台风轨迹数据的DataFrame：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 假设df是一个包含台风轨迹数据的DataFrame
df = pd.read_csv('typhoon_data.csv')

# 创建地图
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# 绘制台风轨迹
ax.plot(df['longitude'], df['latitude'], transform=ccrs.PlateCarree())

# 添加地图特性
ax.add_feature(cartopy.feature.LAND)
ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN)
ax.add_feature(cartopy.feature.COASTLINE)
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':')

plt.show()

请注意，这只是一个基本的例子，你可能需要根据你的具体需求进行调整。例如，你可能需要处理缺失数据，改变线的颜色或宽度，添加图例或标签等。