风矢量图是一种气象图表，用于直观地表示风向和风速。它通常用于天气预报和气象分析中，帮助人们理解风在不同地点和时间的分布情况。
风矢量图的组成
风矢：风矢量图上的基本元素是风矢，每个风矢由一个箭头表示，箭头的方向表示风的方向，箭头的长度表示风速的大小。
方向：风矢的指向通常表示风的来向，即风是从箭头指向的方向吹来的。
速度：风矢的长度与风速成正比。风速越大，箭头越长。有时，风矢会按照特定的比例尺绘制，以便更准确地表示风速。
网格：风矢量图通常绘制在网格上，网格可以是均匀的，也可以是非均匀的，取决于数据的分布和分析的需要
风矢量图的特点
直观性：风矢量图提供了一种直观的方式来观察风的模式和变化，使得复杂的风场数据更容易理解。
动态性：通过在不同时间点绘制风矢量图，可以观察风场的动态变化，如风速的增强或减弱，风向的转变等。
多尺度分析：风矢量图可以用于不同尺度的气象分析，从局部的小区域到全球的大范围。
与其他气象数据的结合：风矢量图可以与其他气象数据（如气压、温度、湿度等）结合，提供更全面的气象分析。
风矢量图的绘制
在绘制风矢量图时，可以使用Python的matplotlib库。以下代码是此库提供的实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 5)
X, Y = np.meshgrid(x, x)
U, V = 12 * X, 12 * Y
data = [(-1.5, .5, -6, -6),
(1, -1, -46, 46),
(-3, -1, 11, -11),
(1, 1.5, 80, 80),
(0.5, 0.25, 25, 15),
(-1.5, -0.5, -5, 40)]
data = np.array(data, dtype=[('x', np.float32), ('y', np.float32),
('u', np.float32), ('v', np.float32)])
fig1, axs1 = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axs1[0, 0].barbs(X, Y, U, V)
axs1[0, 1].barbs(data['x'], data['y'], data['u'], data['v'], length=8, pivot='middle')
axs1[1, 0].barbs(X, Y, U, V, np.sqrt(U * U + V * V), fill_empty=True, rounding=False,
sizes=dict(emptybarb=0.25, spacing=0.2, height=0.3))
axs1[1, 1].barbs(data['x'], data['y'], data['u'], data['v'], flagcolor='r',
barbcolor=['b', 'g'], flip_barb=True,
barb_increments=dict(half=10, full=20, flag=100))
masked_u = np.ma.masked_array(data['u'])
masked_u[4] = 1000 # Bad value that should not be plotted when masked
masked_u[4] = np.ma.masked
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.barbs(data['x'], data['y'], masked_u, data['v'], length=8, pivot='middle')
plt.show()
此代码注意的代码
8-11. axs1[0, 0].barbs(X, Y, U, V)：
在第一个子图上绘制默认参数的风矢量图。
12-15. axs1[0, 1].barbs(data['x'], data['y'], data['u'], data['v'], length=8, pivot='middle')：
在第二个子图上绘制自定义长度和旋转点的风矢量图。
16-21. axs1[1, 0].barbs(X, Y, U, V, np.sqrt(U * U + V * V), fill_empty=True, rounding=False, sizes=dict(emptybarb=0.25, spacing=0.2, height=0.3))：
在第三个子图上绘制带有颜色映射的风矢量图，并自定义了一些风矢的参数。
22-27. axs1[1, 1].barbs(data['x'], data['y'], data['u'], data['v'], flagcolor='r', barbcolor=['b', 'g'], flip_barb=True, barb_increments=dict(half=10, full=20, flag=100))：
在第四个子图上绘制颜色和增量不同的风矢量图。