PyKrige插值保存为CSV时经纬度数值超出范围如何排查

你的代码有几个核心问题，直接导致经纬度数值异常：

• 多余的投影转换操作：你在generate_grid函数里调用了basemap对经纬度网格做投影，原始单位为「度」、范围在[-180,180]/[-90,90]的地理坐标，经过投影后会变成单位为「米」的平面坐标，数值自然会变成百万级，这是投影后的正常结果，不是插值计算出错。你参考的示例里加basemap转换是为了后续绘图用，不是克里金插值的必须步骤。
• 导出时取错了坐标字段：你在inter_todf函数里用的grid['x']、grid['y']就是刚才提到的投影后米制坐标，根本不是原始的经纬度值，而且你还把坐标和经纬度的对应关系搞反了。
• 额外的代码疏漏：没有导入pandas库；导出CSV时未加参数，会额外写入无用的行索引。

如果只需要输出「纬度、经度、插值数值」结构的CSV，不需要做地图投影绘图，直接删掉basemap相关的投影逻辑，导出时取原始经纬度网格即可，修复后的完整代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from pykrige.ok import OrdinaryKriging


def get_data(df):
    return {
        "lons": np.array([6.47, 4.8, 1.94]),
        "lats": np.array([46.37, 43.9, 47.83]),
        "values": np.array([-29.5, -27.6, -32.5]),
    }

def extend_data(data):
    return {
        "lons": np.concatenate([np.array([lon-360 for lon in data["lons"]]), data["lons"], np.array([lon+360 for lon in data["lons"]])]),
        "lats":  np.concatenate([data["lats"], data["lats"], data["lats"]]),
        "values":  np.concatenate([data["values"], data["values"], data["values"]]),
    }

def generate_grid(data, delta=1):
    # 移除basemap投影逻辑，直接生成经纬度网格
    grid_lon = np.arange(-180, 180, delta)
    grid_lat = np.arange(np.amin(data["lats"]), np.amax(data["lats"]), delta)
    lon_grid, lat_grid = np.meshgrid(grid_lon, grid_lat)
    return {
        "lon": grid_lon,
        "lat": grid_lat,
        "lon_grid": lon_grid,
        "lat_grid": lat_grid
    }

def interpolate(data, grid):
    Ok = OrdinaryKriging(
        data["lons"],
        data["lats"],
        data["values"],
        variogram_model='exponential',
    )
    return Ok.execute("grid", grid["lon"], grid["lat"])

def inter_todf(interpolation, grid):
    dfl = pd.DataFrame({
         # 直接读取原始经纬度网格，不使用投影后的坐标
         'Lat': grid['lat_grid'].reshape(-1),
         'Long': grid['lon_grid'].reshape(-1),
         'Value': interpolation.reshape(-1)
    })
    return dfl

base_data = get_data()
# 生成网格时不再传入basemap参数
grid = generate_grid(base_data, 1)
extended_data = extend_data(base_data)
interpolation, interpolation_error = interpolate(extended_data, grid)
dfl = inter_todf(interpolation, grid)
# 导出时加index=False避免写入多余行索引
dfl.to_csv('interp_result.csv', index=False)

运行修复后的代码，输出的DataFrame里Lat范围会落在43_{48、Long范围落在-180}180，完全符合地理坐标的取值规则。

如果你确实需要保留basemap投影做后续绘图，不需要删除投影逻辑，只要在导出CSV的时候单独用原始经纬度网格生成对应列即可，不要把投影后的米制坐标当做经纬度写入文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Weiss