使用Python绘制网格化地图并实现降雨数据分配与存储

完全可以用Python实现你提出的所有需求，以下是具体的实现思路和工具推荐：

1. 生成指定分辨率的新加坡网格地图 #

• 先确定新加坡的地理范围：可以用geopandas加载新加坡官方的行政区划数据（比如SHP文件），或者直接用大致经纬度范围（北纬1.1°至1.4°，东经103.6°至104.0°）
• 坐标转换是关键：因为要按米为单位划分网格，建议把WGS84（经纬度）转换为新加坡本地投影坐标系SVY21（EPSG:3414），这个坐标系以米为单位，直接计算网格间隔更方便，用pyproj就能完成转换
• 生成网格：用numpy计算网格的行列数，再生成每个网格的中心点或多边形，最后存为geopandas.GeoDataFrame格式，方便后续处理

2. 最近邻插值分配降雨数据并可视化 #

• 预处理降雨站数据：确保降雨站的坐标和网格用同一投影坐标系，同时整理好每日降雨的时间序列数据
• 最近邻查询：用scipy.spatial.cKDTree把所有降雨站的坐标建成KD树，然后对每个网格中心点快速找到最近的降雨站，把对应的降雨值赋值给网格
• 颜色编码：用matplotlib或plotly给网格上色，比如用viridis色系根据降雨值从低到高渐变，就能生成类似示例图的可视化效果

3. 存储每日网格化数据到数组 #

• 先算好总天数：1980年1月1日到2021年12月31日一共15340天左右
• 初始化多维数组：用numpy创建一个形状为(总天数, 网格行数, 网格列数)的数组，用来存储每日的网格降雨值
• 循环处理每日数据：对每一天的降雨数据执行最近邻插值，把结果填充到数组对应位置，最后用numpy.savez或者h5py存成二进制文件，既节省空间又方便后续读取

必备Python库 #

• geopandas：处理地理数据、生成网格
• pyproj：坐标系统转换
• scipy：KD树实现高效最近邻查询
• numpy：数组存储和数值计算
• pandas：处理时间序列降雨数据
• matplotlib/plotly：可视化颜色编码

示例效果参考 #

新加坡网格化降雨地图

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saqif