igs 站点分布图绘制教程

Cartopy 是一个为 Python 开发的地图绘制库，基于 matplotlib 提供简单直观的地理功能操作。通过 Cartopy，我们可以轻松绘制各种地理图形，包括站点分布图、控制网以及板块分布图。本文将分别介绍如何使用 Cartopy 绘制 IGS 核心站与 MGEX 站点分布图、GNSS 控制网以及板块分布图。

1. IGS 核心站与 MGEX 站点分布图

IGS 核心站与 MGEX 站点分布图主要展示全球 IGS 核心站和 MGEX 项目站点的位置分布。以下是绘制步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
# 加载 IGS 核心站和 MGEX 站点坐标数据
igs_core = np.recfromcsv('igs-core.csv', names=True, encoding='utf-8')
mgex = np.recfromcsv('mgex.csv', names=True, encoding='utf-8')
# 创建图像
fig = plt.figure(figsize=[9, 6])
ax = plt.axes(projection=ccrs.Robinson())
# 添加海洋和陆地特征
ax.add_feature(cfeature.LAND)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
# 绘制 IGS 核心站和 MGEX 站点
ax.plot(mgex['longitude'], mgex['latitude'], 'o', color='tomato', label='MGEX', transform=ccrs.Geodetic())
ax.plot(igs_core['longitude'], igs_core['latitude'], '*', color='darkmagenta', label='IGS Core', transform=ccrs.Geodetic())
# 添加网格
ax.gridlines(linestyle='--')
# 设置全局范围
ax.set_global()
# 添加图例
plt.legend(loc='lower right')
# 显示图像
plt.show()

2. GNSS 控制网绘制

GNSS 控制网是通过 Delaunay 三角剖分技术生成的几何图形，用于展示全球 GNSS 站点的空间分布。以下是详细步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
# 加载 IGS 站点坐标数据
igs_sites = np.recfromcsv('euro-igs.csv', names=True, encoding='utf-8')
# 生成 Delaunay 三角剖分
triangles = tri.Triangulation(igs_sites['longitude'], igs_sites['latitude'])
# 创建图像
fig = plt.figure(figsize=[6, 8])
ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal(central_latitude=90, central_longitude=10))
# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.RIVERS.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('50m'))
# 绘制 Delaunay 三角剖分网格
plt.triplot(triangles, transform=ccrs.Geodetic(), marker='o', linestyle='-')
# 添加网格
ax.gridlines(linestyle='--')
# 设置图像范围
ax.set_extent([-10, 30, 30, 73])
# 显示图像
plt.show()

3. Nuvel 板块分布图绘制

Nuvel 板块分布图展示全球主要板块的边界及其名称。以下是详细步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
# 加载板块边界数据文件
files = ['African.txt', 'Antarctic.txt', 'Arabian.txt', 'Australian.txt',
         'Caribbean.txt', 'Cocos.txt', 'Eurasian.txt', 'Indian.txt',
         'Juan.txt', 'Nazca.txt', 'North_Am.txt', 'Pacific.txt',
         'Philippine.txt', 'Scotia.txt', 'South_Am.txt']
# 读取边界数据
borders = []
for f in files:
    border = np.genfromtxt(f, names=['lon', 'lat'], dtype=float, comments=':')
    borders.append(border)
# 定义板块名称和中心点坐标
plates = ['African', 'Antarctic', 'Arabian', 'Australian', 'Caribbean', 'Cocos',
          'Eurasian', 'Indian', 'Juan', 'Nazca', '  North\nAmerican', 'Pacific',
          'Philippine', 'Scotia', '  South\nAmerican']
central = [(17, -5), (90, -80), (40, 21), (120, -28), (270, 12), (260, 6),
          (60, 50), (70, 13), (230, 45), (260, -21), (250, 36), (190, 0),
          (123, 17), (304, -59), (315, -27)]
# 创建图像
fig = plt.figure(figsize=(12, 7))
ax = plt.axes(projection=ccrs.Mollweide(central_longitude=120))
# 添加背景图像
ax.stock_img()
# 绘制板块边界并添加名称
for plate, center, border in zip(plates, central, borders):
    ax.plot(border['lon'], border['lat'], color='coral', transform=ccrs.Geodetic())
    ax.text(center[0], center[1], plate, transform=ccrs.Geodetic())
# 添加网格
ax.gridlines(linestyle='--')
# 显示图像
plt.show()

以上是使用 Cartopy 绘制三种地理图形的教程。通过以上代码示例，读者可以轻松掌握 Cartopy 的基本使用方法，并根据需求进行图形定制。

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