进阶教程数据可视化以2606号蔷薇为例

中科天机台风预报数据可视化评测：以2606号蔷薇为例

2026-06-04

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作者菜鸟AI编辑部

摘要

中科天机台风数据依托全球-区域一体化数值模式与多模式超级集合模拟，结合人工智能动

台风预报的精度提升，本质是一场数值模式与数据同化的硬仗。中科天机台风数据集（TJ-TC）依托全球-区域一体化数值天气模式，直接输出海平面气压、十米风场等关键物理量。但单靠模式还不够——它引入多模式多成员超级集合模拟，并融合基于历史台风数据的人工智能算法动态修正偏差，相当于为预报结果叠加双重滤波。这套数据集专门针对已命名热带气旋（参照TCVitals数据库）进行高分辨率模拟，输出内容包括未来路径走势、中心气压演变、最大风速量化，以及7级、10级风圈半径的精细刻画。从路径、强度到风圈半径，这是一套全维度、高精度的集合模拟方案，对防灾减灾和行业决策具有直接支撑价值。

服务周期从热带气旋被命名开始，持续至停止编报。输出数据文件包含台风中心经纬度、中心海平面气压、最大十米风速、移动方向、移动速度，以及最大风速风圈半径等核心要素。

导入依赖库

import pandas as pd

读取数据

天机预报数据的信息密度极高。除了基础的台风中心位置和强度指标（最低气压、最大风速），还提供了移动方向、移动速度和风圈半径的预报值。拿到这份数据，台风当前状态、未来走向、强度变化趋势，基本就能拼接出完整的演化画像。

df = pd.read_csv('/home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv', encoding='GB2312')
df.head()

绘制台风路径图（叠加风圈半径）

将数据投射到地图上，直观洞察台风轨迹。以下脚本可一次性叠加路径与风圈半径可视化。

!python plot_typhoon_track.py -i /home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv --no-cross

[INFO] 读取数据: /home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv
[INFO] 使用编码: gbk
[INFO] 读取了 40 个时次的数据
[INFO] 地图范围: 经度 122.1°E ~ 163.3°E, 纬度 5.2°N ~ 48.0°N
[OK] 图片已保存: typhoon_track.png

绘制气压-移速-风速对比图

路径之外，强度演变趋势同样值得深挖。采用双纵轴图将风速、移速与气压并列对比，一眼捕捉台风生命史中的关键节点——例如巅峰强度时刻、开始衰减的拐点。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import datestr2num, DateFormatter
import pandas as pd
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_csv('/home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv', encoding='GB2312')
df = df.dropna()

top = 80
time = list(df['time'])
pressure = list(df['最小海平面气压（百帕）'])
speed = list(df['最大十米风速（米/秒）'])
move_speed = list(df['移速（米/秒）'])

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
ax1 = fig.add_subplot(111)
p1, = ax1.plot_date(datestr2num(time), speed, 'o-', color = 'red', linewidth = 2, label = '风速', markersize=3)
p2, = ax1.plot_date(datestr2num(time), move_speed, 'o-', color = 'orange', linewidth = 2, label = '移速', markersize=3)
ax1.grid(True)
ax1.set_ylabel('速度（m/s）', fontsize = 12)
ax1.set_ylim(0,70)
labels = ax1.get_xticklabels()   
ax1.get_yticklabels()
[label.set_fontsize(10) for label in labels]
plt.xticks(rotation=45)

ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylabel('气压（hPa）', fontsize = 12)
p3, = ax2.plot_date(datestr2num(time), pressure, 'o-', color = 'blue', linewidth = 2, label = '气压', markersize=3)
ax2.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(byhour = range(24), interval = 12))
ax2.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%m-%d %H'))
labels = ax2.get_xticklabels()
[label.set_rotation(45) for label in labels]

if max(max(move_speed),max(speed))<40:
    ax1.set_ylim(0,40)
    ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
    top = 40

if min(pressure)>980:
    ax2.set_ylim(980,1010)
    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
elif min(pressure)>940:
    ax2.set_ylim(940,1010)
    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
elif min(pressure)>900:
    ax2.set_ylim(900,1010)
    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))
else:
    ax2.set_ylim(860,1010)

labels = ax2.get_yticklabels()
[label.set_fontsize(10) for label in labels]

legend = plt.legend([p1,p2,p3], ['风速','移速','气压'], ncol = 3, loc = 1, fontsize = 14)
legend.get_frame().set_alpha(1)
legend.get_frame().set_facecolor('none')
legend.get_frame().set_edgecolor('none')

plt.title('最大风速:{:.1f}m/s 最低气压:{}hPa'.format(max(speed),int(min(pressure))), color='purple', loc='left', fontsize=14)
plt.show()