墨卡托投影的奇怪结果

我想在普里兹湾画一个SIC分布，但我发现墨卡托投影的结果很奇怪。

我画了 ccrs.SouthPolarStereo 和 ccrs.Mercator ，想要前一个结果，但我需要在墨卡托投影中画投影，那么我该如何修改呢？

fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection=ccrs.SouthPolarStereo())
fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.95,
                    left=0.04, right=0.95, wspace=0.02)

# Limit the map to -60 degrees latitude and below.
ax1.set_extent([-180, 180, -90, -50], ccrs.PlateCarree())

ax1.add_feature(cfeature.LAND)
cf = ax1.contourf(lon, lat, SIC[0] ,levels=np.linspace(0,1,51),cmap=cmaps.WhiteBlueGreenYellowRed,
                    transform=ccrs.PlateCarree(),extend='neither',transform_first=True)
ax1.gridlines()

ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection=ccrs.Mercator())
fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.95,
                    left=0.04, right=0.95, wspace=0.02)
# Limit the map to -60 degrees latitude and below.


cf = ax2.contourf(lon, lat, SIC[0] ,levels=np.linspace(0,1,51),cmap=cmaps.WhiteBlueGreenYellowRed,
                    transform=ccrs.PlateCarree(),extend='neither',transform_first=True)
ax2.add_feature(cfeature.LAND)
ax2.gridlines()

plt.show()

在墨卡托投影上绘制普里兹湾的海冰密集度 (SIC) 数据时遇到的奇怪结果是由于墨卡托投影固有的失真造成的。墨卡托投影旨在保持角度和形状，但代价是在远离赤道的地方拉伸了区域。因此，像普里兹湾这样靠近极地的区域在墨卡托投影中显得被严重扭曲和夸大了。

可以通过以下几种方法在仍然使用墨卡托投影的同时改善普里兹湾 SIC 数据的可视化效果：

1. 裁剪或掩盖墨卡托投影中的高纬度区域：

• 可以设置纬度范围，排除极地地区，从而避免极端的失真。这将使能够专注于 SIC 数据在较低纬度的显示，而不会被失真所掩盖。
• 或者，可以使用掩膜来隐藏墨卡托投影中的特定区域（例如高于 -60 度的纬度）。这将允许保留墨卡托投影，同时仅显示数据中相关的非失真部分。

2. 使用插值将数据重新投影到墨卡托投影：

• 可以使用 cartopy.crs.Mercator() 函数的 transform 参数，将数据从其原始投影（可能是极地立体投影）重新投影到墨卡托投影。这将涉及将数据插值到新的网格上，这可能会引入一些平滑，但它会产生墨卡托投影中视觉上更准确的表示。

以下是说明这些方法的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import numpy as np

# 示例 SIC 数据
lon = np.linspace(-180, 180, 360)
lat = np.linspace(-90, 90, 180)
lon, lat = np.meshgrid(lon, lat)
SIC = np.random.rand(180, 360)

# 选项 1：裁剪高纬度
fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
ax2 = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Mercator())
ax2.set_extent([-180, 180, -60, 90], ccrs.PlateCarree())  # 设置纬度范围

cf = ax2.contourf(lon, lat, SIC, levels=np.linspace(0, 1, 51), cmap='WhiteBlueGreenYellowRed',
                    transform=ccrs.PlateCarree(), extend='neither')
ax2.add_feature(cfeature.LAND)
ax2.gridlines()
plt.title('墨卡托投影（裁剪）')
plt.show()

# 选项 2：使用掩膜
fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
ax2 = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Mercator())

# 创建一个掩膜，用于屏蔽高于 -60 度的纬度
mask = lat > -60
SIC_masked = np.ma.masked_where(mask, SIC)

cf = ax2.contourf(lon, lat, SIC_masked, levels=np.linspace(0, 1, 51), cmap='WhiteBlueGreenYellowRed',
                    transform=ccrs.PlateCarree(), extend='neither')
ax2.add_feature(cfeature.LAND)
ax2.gridlines()
plt.title('墨卡托投影（掩膜）')
plt.show()

# 选项 3：重新投影数据
fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
ax2 = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Mercator())

cf = ax2.contourf(lon, lat, SIC, levels=np.linspace(0, 1, 51), cmap='WhiteBlueGreenYellowRed',
                    transform=ccrs.PlateCarree(), extend='neither')
ax2.add_feature(cfeature.LAND)
ax2.gridlines()
plt.title('墨卡托投影（重新投影）')
plt.show()

请记住，没有一种完美的方法可以在墨卡托投影上表示极地地区，因为这种投影固有地会扭曲这些区域。选择最适合的特定需求和要传达的信息的方法非常重要。