Python-Chinamap

由于NCL (NCAR Command Language)停止开发，所以把 NCL-Chinamap ( https://github.com/huangynj/NCL-Chinamap.git ) 增加一个 Python 版本。使用的是 NCL 的 Python 版本绘图库 PyNGL。根据全国地理信息资源目录服务系统提供的1:100万全国基础地理数据库 ( http://www.webmap.cn/commres.do?method=result100W ) 对原PyNGL的地图数据 (与 NCL 一致) 进行修正，从而能够绘制国家规定的国界、**岛屿、南海诸岛及省界等.

（一）使用方法

(1) 安装 Miniconda

https://conda.io/en/latest/miniconda.html

(2) 创建 Python 环境和安装库

  conda create -n ncl_to_python -c conda-forge xarray netcdf4 scipy pyngl pynio ncl wrf-python
  conda activate ncl_to_python

(3) 下载地图数据

使用 git 下载

  git clone https://github.com/huangynj/Python-Chinamap.git

或者直接点击下载按钮打包下载。

(4) 运行例子

  python plot_correct_Chinamap_with_SCS-subplot.py

使用修正的地图数据关键属性是：

  res.mpDataSetName              = "./database/Earth..4"
  res.mpDataBaseVersion          = "MediumRes" # or "Ncarg4_1"
  
  res.mpFillOn                   = True
  res.mpFillBoundarySets         = "NoBoundaries"
  res.mpFillAreaSpecifiers       = ["land","water"]
  res.mpSpecifiedFillColors      = ["white","white"]
  
  res.mpAreaMaskingOn            = True
  res.mpMaskAreaSpecifiers       = ["China"]
  
  res.mpOutlineBoundarySets      = "NoBoundaries"
  res.mpOutlineSpecifiers        = ["China","China:Provinces"]

在 database 目录下存在 Earth..4.lines 和 Earth..4.names 两个地图数据文件，可以把这两个文件覆盖 PyNGL 库目录 "~/anaconda3/envs/ncl_to_python/lib/python3.6/site-packages/ngl/ncarg/database" 下原来的文件，这样在设置 mpDataSetName 属性时可以省略路径，直接使用 "Earth..4"，否则需要把路径填写完整。使用到的地名可以参考： http://www.ncl.ucar.edu/Document/HLUs/Classes/MapPlotData4_1_earth_4.shtml

(5) 退出环境（可选）

  conda deactivate

（二）主要修正

该地图数据中已经将**、钓鱼岛等归回**，并将钓鱼岛命名 "Senkaku Shoto" 改为 "Diaoyu Dao"，具体修改的位置可查看 doc.pdf 文件。所以，使用完整**地图只需设置 "China" ，如果需要添加省界，则再添加 "China:Provinces" 即可。详细可以参考提供的例子：plot_correct_Chinamap_with_SCS-subplot.py 。

（1）修正位置示意图

（2）修正后对比图

（3）完整**版图

（4）南海诸岛小插图和地图 Mask 功能

（5）带南海小图和长江黄河的**地图

（三）更新记录

2016-05-22：更新国界、**岛屿、南海诸岛及一些粗糙省界；

2016-05-27：更新北京市界；

2016-07-16：修正一些小 bugs；

2019-02-07：NCL 转移到 Python.

本地图数据作者保留著作权和最终解释权，本数据可用于教育，科研等非商业用途，若商业用途请提前与本数据作者联系，经允许后方可使用，如有违反，本数据作者保留权利！

为了表示对贡献者劳动成果的尊重，若使用该地图数据绘图发表论文等，可考虑添加致谢！

中文致谢：感谢**科学院大气物理研究所黄永杰博士提供的包含正确**国界
和行政区划的地图数据（https://github.com/huangynj/Python-Chinamap.git）。

英文致谢：Thank Dr. Yongjie Huang (IAP/CAS) for providing map database 
(https://github.com/huangynj/Python-Chinamap.git).


Yong-Jie Huang (IAP/CAS) 

huangynj@gmail.com

2016-05-23

huangynj / Python-Chinamap