HF.087｜像顶刊一样绘制带九段线的中国地图，就是这么简单

小猿猴GISer · 公众号 · · 2024-08-16 17:29

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九段线， 即南海诸岛归属范围线，是中国对南海海域权益边界的一种画法。在中华人民共和国版图中，在南中国海里有9条断续线组成的U形线，通常称为九段线，线内区域为中国南海。因此，九段线区分了南中国海（面积350万平方公里）与中国南海（面积210万平方公里）。九段线是中国“传统海疆线”，它不仅是南海诸岛的“岛屿归属线”，而且是中国南海管辖海域的“范围线”。这客观地反映了中国人民最早发现南海诸岛，最先开发南海资源，并实施有效控制的准确空间。

顶刊美图展示

在数据可视化中，地图是一个强大的工具。今天，我们来学习如何绘制一幅带九段线的中国地图，让你的图表更具专业性和美感。下面带大家欣赏一些顶刊上的带九段线的中国地图。

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在广袤的版图上，勾勒出九段线，诉说着中国的辽阔与壮美。绘制地图，不仅是地理的呈现，更是历史与文化的交汇。让数据与艺术相结合，一幅地图，尽显大国风范。九段线如同悠扬的旋律，勾勒出中国南海的独特韵律。细致的线条承载着厚重的历史，地图上的每一笔都有故事。用科技与创意绘制中国地图，感受疆域的恢弘与壮丽。 # 科学可视化 📊💧 "

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绘图展示

利用 Arcgis和python 不同方式实现高级的绘图，接下来跟随小编一起实践一下吧。

2.1 Arcgis绘制带九段线的中国地图

（1）打开ArcGIS Administrator，把语言调成“English”，这一步是为了经纬度标定时出现“30°东”等汉字。

（2）依次导入“重分类后的tif”、“mask”（即需要框选经纬度的范围）和“九段线和群岛”。导入群岛时发现投影不一样，该数据的投影是GCS_Beijing_54，而其它两数据投影是“GCS_WGS_1984”，因此需要定义投影，我已经变换好了投影，所以直接导入我变换好之后的投影“九段线和群岛_ty”，如果还是有问题需要自己变换。

（3）切换布局视图，打开数据框属性，插入格网。创建完成后，点击属性，修改字体大小与格式，这里修改为“Times New Roman”

（4）然后裁剪到我们的mask区域，在Data Frame里，这两处都要修改。

（5）新建一个数据框，先添加九段线数据，再添加tif，再调整到合适位置。可以右键自行选择合适的范围，一般要露出九段线与台湾岛。

2.2 用python绘制带九段线的中国地图

绘制地图（以上图片的绘制），利用python的matplotlib包按照下面的代码步骤即可完成绘制。

dimport geopandas as gpd import cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfeatureimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib.colors as mcolors
projn = ccrs.LambertConformal(central_longitude=105,                               central_latitude=40,                              standard_parallels=(25.0, 47.0))
fig = plt.figure(figsize=(6, 7), dpi=200, facecolor="w")ax = fig.add_subplot(projection=projn)ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='white')ax.add_feature(cfeature.OCEAN)ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('110m'), facecolor='#BEE8FF')ax.set_extent([70, 140, 15, 52], crs=ccrs.PlateCarree())
long = np.linspace(72, 136, 128)lat = np.linspace(18, 54, 72)
# 创建颜色映射器cmap = plt.get_cmap('RdYlBu_r')norm = mcolors.Normalize(vmin=0, vmax=2000)
im = ax.contourf(    long, lat[::-1], prcp1,    levels=np.linspace(0, 2000, 11), cmap=cmap,    extend='both', alpha=0.8, transform=ccrs.PlateCarree())
cbar = fig.colorbar(    im, ax=ax, shrink=0.9, pad=0.1, orientation='horizontal')
add_dashline(ax, ec="black", linewidth=.2)add_china(ax, ec="black", fc="None", linewidth=.2)
gls = ax.gridlines(draw_labels=True, crs=ccrs.PlateCarree(),                    color='k', linestyle='dashed', linewidth=0.3,                    y_inline=False, x_inline=False,                   xlocs=range(70, 150, 10), ylocs=range(15, 65, 10)                  )
# 创建南海诸岛小图ax2 = fig.add_axes([0.7, 0.258, 0.2, 0.3], projection=projn) # left, bottom, width, heightax2.set_extent([104.5, 125, 0, 26])im2 = ax2.contourf(    long, lat[::-1], prcp1,    levels=np.linspace(0, 2000, 11), cmap=cmap,    extend='both', alpha=0.8, transform=ccrs.PlateCarree())ax2.set_facecolor('#BEE8FF')ax2.spines['geo'].set_linewidth(.2)lb = ax2.gridlines(draw_labels=False, x_inline=False, y_inline=False,                   linewidth=0.1, color='gray', alpha=0.8,                    linestyle='--' )add_dashline(ax2, ec="black", linewidth=.2)add_china(ax2, ec="black", fc="None", linewidth=.2)ax2.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='w')ax2.add_feature(cfeature.OCEAN)ax2.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('110m'), facecolor='#BEE8FF')
# 计算各个区间的像素值数量levels = np.linspace(0, 2000, 11)hist, bins = np.histogram(prcp1, bins=levels)
# 在左下角添加统计图ax_hist = fig.add_axes([0.17, 0.33, 0.18, 0.09]) # left, bottom, width, heightfor i in range(len(hist)):    ax_hist.bar(bins[i], hist[i], width=np.diff(bins)[i],                 color=cmap(norm(bins[i])), edgecolor='black', alpha=0.7)
ax_hist.set_xlim(-100, 2000)  # 稍微扩大左边界ax_hist.tick_params(axis='both', which='both', length=0)ax_hist.set_xticklabels([])

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