WPS模拟区域绘制

2026 年 7 月，WPS 4.7.0 正式发布。更新列表里有一项很对绘图党的胃口：官方新增了 Python 区域可视化脚本util/plot_domains.py，并明确说明它比传统的 NCL 脚本plotgrids_new.ncl提供了更完善的功能。

这意味着，配置完namelist.wps后，我们不必再单独折腾 NCL，就可以直接用 Python 检查嵌套关系、绘制 d01/d02/d03，甚至拿geo_em.d0*.nc做验证。但当我把它用在中国区域的三层嵌套上时，第一张图还是让我有点难受：区域是对的，图却不够“顺眼”。于是，我在官方脚本思路的基础上重新生成了一版：plot_domains_mod.py。

官方plot_domains.py的核心输入是namelist.wps。脚本读取&share和&geogrid中的网格数量、父子区域、网格距、起始格点及投影参数，然后在对应的地图投影上计算每个区域的位置。

除了画矩形，它还会检查几个容易被忽略的问题：子区域网格数是否满足嵌套比要求、子区域与父区域边界是否保留足够网格、同级区域是否发生重叠。加上-v后，还可以读取 geogrid 生成的geo_em.d0*.nc，用实际地理场验证区域位置。

官方版本支持 WPS 常用的 Lambert、Mercator、Polar、Lat-lon 投影，也保留了显示参考点、河流、区域信息和透视图等选项。对于“快速确认 namelist 有没有写错”这件事，它已经很好用了。

— WPS 4.7.0 官方 plot_domains.py 绘制的三层中国区域图

程序默认参数除了会在 d01 模拟区域外围额外拓展 10 层主网格作为留白，还会将参考点标记为红点，搭配诊断风格的区域标签、行政边界与经纬网。绘图默认输出的中国行政区域界线精度不足、边界绘制不够规范，并不适合直接用作汇报材料或期刊插图。

修改时保留了官方脚本的区域计算和嵌套检查逻辑，重点重写地图展示层。整体思路可以分成四步：先确定 d01 的图幅范围，再替换中国区域边界数据，随后处理不同投影下的经纬网和刻度，最后统一区域标签、边框与图层顺序。

第一步是固定主区域图幅。官方脚本的–border默认值为 10，会在 d01 四周各增加 10 个主网格的显示边距。新版将默认值改成 0，让地图边框直接贴合 d01；如果后续确实需要留白，仍然可以通过–border手动增加。

第二步是重构行政边界层级。新版引入 Frykit，分别添加陆地、海洋、全球国界、中国国界、省界和九段线，并根据重要程度设置不同线宽与颜色。国界和省界还增加了浅色外描边，这样叠加地形后，行政边界也不会淹没在色块里。中国区域图右下角默认补充南海小图；叠加geo_em静态场时，小图使用与主图一致的填色设置。

第三步是把底图数据和投影刻度分开处理。严格来说，兰伯特投影的经纬网和刻度标签并不是直接由 Frykit 绘制：经纬网由 Cartopy 的gridlines生成；刻度位置则由新脚本借鉴 Frykit 的边界求交思路，使用 Cartopy 投影和 Shapely 计算经纬线与地图下边界、左边界的交点，再格式化为经纬度标签。Frykit 在这里主要负责陆地、海洋、中国国界、省界和附属线。顶部和右侧刻度默认关闭，使画面保持简洁。

— 使用 Frykit 改写后的无地形三层区域图

第四步是统一视觉层级。新版取消默认标题和红色参考点，将三个区域统一标成黑色的 d01、d02、d03；字号默认增大到 13，标签背景使用半透明白色；嵌套边框增加白色衬底，避免与省界、海岸线混在一起。

下面默认已经进入能够正常导入 Matplotlib、Cartopy、Frykit、NumPy、Shapely 和 netCDF4 的 Python 环境。如果提示缺少依赖，再按需安装即可：

先画不带地形的区域图：

MPLBACKEND=Agg适合服务器和无桌面环境，脚本会直接保存图片而不弹出窗口。–grid_interval 10表示主经纬网间隔为 10°。不写–title时不显示标题，默认–border 0，因此图幅与 d01 对齐。

如果希望区域标签同时显示网格距、物理尺寸、父区域起点和网格数，可以使用：

这里可以把–info理解成四个独立的信息开关，每个开关都有一个固定数值：

想显示哪些信息，就把对应数字相加。例如，只显示网格距和网格数时，使用–info 9，因为 1 + 8 = 9。示例命令使用–info 15，是因为 1 + 2 + 4 + 8 = 15，表示四个开关全部打开。–info 0则表示不显示这些附加信息。

— 使用 info 15 显示全部区域信息的效果图

运行 geogrid 后，通常会得到geo_em.d01.nc、geo_em.d02.nc和geo_em.d03.nc。这些文件不只有地形，还保存了海陆分布、土地利用类型、雪反照率等静态地理场。把它们和namelist.wps放在同一目录，通过-v开启叠加，再用–verify_field选择变量：

脚本只接受与XLAT_M、XLONG_M尺寸一致的二维质量网格变量。变量不存在或维度不匹配时，会直接列出当前geo_em中可以叠加的字段。

四种地形色标怎么选

地形仍使用contourf，但颜色不是连续渐变，是由BoundaryNorm划分为离散高度区间。新版提供四个可直接选择的地形预设：

四种预设使用相同的实际高度边界：0、200、500、1000、1500、2000、2500、3000、4000、5000、6000 m。

— 四种地形离散色标的三层模拟区域对比

–colorbar_style有四个可选值：terrain_m、bluegreen_m、earth_m、gray_m。运行时任选一个，例如：

这四个预设只适用于HGT_M，高度边界、自定义levels和vmin/vmax全部统一使用米。水平色标与主图等宽，垂直色标与主图等高。

cmap、levels 和 vmin/vmax 分别控制什么

这几个参数可以按“预设、颜色、分段、范围”来理解：

例如，下面的命令使用 Matplotlib 的viridis调色板，同时手动指定不等距的地形分段：

— viridis 调色板与非等距地形分段的绘图效果

如果只关心 0–3000 m 的地形差异，不需要自己列出每一级，可以写成：

这时脚本会在 0–3000 m 之间自动生成 10 个等宽色块。–levels的优先级更高，因此不能与–vmin或–vmax同时使用。四种地形预设的数值单位都是米。

除了地形，还能叠加什么

LANDMASK和LU_INDEX属于分类变量，新版为它们增加了专门处理：LANDMASK固定显示 0 水体和 1 陆地；LU_INDEX根据数据中的整数类别生成离散色块，色标显示类别编号。分类变量不能再传入–levels、–vmin或–vmax，但仍可用-c更换配色。

— LANDMASK 与 LU_INDEX 静态地理场对比

LU_INDEX图上的数字是土地利用类别编号，具体含义由 geo_em 的全局属性 MMINLU 决定。脚本只在色标上显示编号，是因为 MODIS 和 USGS 的同一编号可能代表完全不同的地表类型。可以先用下面的命令确认分类方案：

本文使用的三层geo_em均为MODIFIED_IGBP_MODIS_NOAH，共 21 类：水体为 17，城市为 13，冰雪为 15，湖泊为 21。完整对照如下：

编号 1–20 的含义依据WRF 官方 MODIS 土地利用分类表；第 21 类湖泊由本文geo_em中的ISLAKE=21以及WPS 输出属性说明确认。如果自己的MMINLU不是MODIFIED_IGBP_MODIS_NOAH，应查询对应分类表，不能直接套用上表。

不同的 geog 数据配置会生成不同变量，常见字段可以这样理解：

需要注意，geo_em保存的是静态地理场，不包含T2、降水、风场等模拟结果；这些变量位于wrfout。像LANDUSEF这样额外包含土地利用类别维度的多层变量，目前也不能直接叠加。

常用组合可以记成三档：只看区域用基础命令；–fontsize、–grid_interval和–dpi；检查 geogrid 时加-v、–geogrid_dir与色标参数。

如果图面太密，可以先把–minor_ticks设为 0，再适当增大–grid_interval；如果只想保留全球底图而不突出中国边界，可使用–no_china。-hb会隐藏国界，-hl会隐藏省界，两者控制的对象不同。–f90nml不是必选项，脚本自带的读取器可以处理常见 WPS namelist；只有遇到更复杂的 Fortran namelist 写法时，才建议安装并启用 f90nml。