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以下是下载脚本，此部分来自公众号-气海无涯
台风数据下载脚本
洋流，公众号：气海无涯Python气象数据处理与绘图：常用气象数据下载—我国台风历史轨迹数据
import jsonimport urllib.requestimport xlwtimport datetimeimport os# 设置浏览器参数headers = {'Connection': 'Keep-Alive','Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*','Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'}# 创建保存文件的目录output_dir = 'typhoon'if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)for year in range(2019, 2020):for num in range(1, 30):try:# 构建台风编号和URLnumber = str(year) + str(num).zfill(2)chaper_url = 'http://data.istrongcloud.com/v2/data/complex/' + number + '.json'req = urllib.request.Request(url=chaper_url, headers=headers)# 读取数据data = urllib.request.urlopen(req).read()data = json.loads(data)[0]# 创建Excel文件f = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True)# 写入Excel表头headers = ['台风编号', '中文名称', '英文名称', '时刻', '经度', '纬度', '强度等级','气压', '风速', '风级', '移速', '移向', 'radius7', 'radius10', 'radius12','ne_7', 'se_7', 'sw_7', 'nw_7', 'ne_10', 'se_10', 'sw_10', 'nw_10','ne_12', 'se_12', 'sw_12', 'nw_12']for col, header in enumerate(headers):sheet1.write(0, col, header)# 写入台风数据for i in range(0, len(data['points'])):point = data['points'][i]sheet1.write(i + 1, 0, data['tfbh'])sheet1.write(i + 1, 1, data['name'])sheet1.write(i + 1, 2, data['ename'])sheet1.write(i + 1, 3, str(datetime.datetime.strptime(point['time'], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')))sheet1.write(i + 1, 4, point['lat'])sheet1.write(i + 1, 5, point['lng'])sheet1.write(i + 1, 6, point['strong'])sheet1.write(i + 1, 7, point['pressure'])sheet1.write(i + 1, 8, point['speed'])sheet1.write(i + 1, 9, point['power'])sheet1.write(i + 1, 10, point['move_speed'])sheet1.write(i + 1, 11, point['move_dir'])# radius7, radius10, radius12 数据sheet1.write(i + 1, 12, point.get('radius7', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 13, point.get('radius10', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 14, point.get('radius12', 'NaN'))# radius7_quad 数据radius7_quad = point.get('radius7_quad', {})sheet1.write(i + 1, 15, radius7_quad.get('ne', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 16, radius7_quad.get('se', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 17, radius7_quad.get('sw', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 18, radius7_quad.get('nw', 'NaN'))# radius10_quad 数据radius10_quad = point.get('radius10_quad', {})sheet1.write(i + 1, 19, radius10_quad.get('ne', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 20, radius10_quad.get('se', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 21, radius10_quad.get('sw', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 22, radius10_quad.get('nw', 'NaN'))# radius12_quad 数据radius12_quad = point.get('radius12_quad', {})sheet1.write(i + 1, 23, radius12_quad.get('ne', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 24, radius12_quad.get('se', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 25, radius12_quad.get('sw', 'NaN'))sheet1.write(i + 1, 26, radius12_quad.get('nw', 'NaN'))# 保存Excel文件f.save(os.path.join(output_dir, number + '.xls'))print(f"{number}.xls 已下载")except Exception as e:print(f"Error processing {number}: {e}")continue
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2.1
绘制方法
首先加载台风数据；将台风路径时间列的 Excel 日期格式转换为标准的日期时间格式；然后设置包含多个底图图层的地图，此处仍使用 Folium 创建一个基础地图，初始中心点设置在大约中国南海的经纬度，缩放级别设为 5；之后遍历每一行台风数据，逐点生成 GeoJSON 格式的路径数据，每个点包含时间、纬度、经度等信息；使用 TimestampedGeoJson 添加动态台风路径，通过 TimestampedGeoJson 插件显示台风路径随时间的动态变化；最后保存地图为 HTML 文件，可以通过浏览器打开并查看。
2.2
绘制代码
这里采用的台风路径数据如下，包括经过路径点的时间以及经纬度位置信息
import pandas as pdimport foliumfrom folium.plugins import TimestampedGeoJson# 第一步：从CSV文件加载台风数据# 使用pandas读取台风数据，该文件路径需根据你的具体路径填写typhoon_data = pd.read_csv('D:\BaiduNetdiskDownload\地图\台风路径数据\海神\hs.csv')# 第二步：将'ISO_TIME'列的Excel日期格式转换为标准的日期时间格式# 'ISO_TIME'是以Excel日期序列格式表示的数值，需要将其转换为datetime格式# Excel日期格式的基准日期为1899-12-30，通过pandas进行转换typhoon_data['ISO_TIME'] = pd.to_datetime('1899-12-30') + pd.to_timedelta(typhoon_data['ISO_TIME'], unit='D')# 第三步：设置包含多个底图图层的地图# 使用Folium创建一个基础地图，初始中心点设置在大约中国南海的经纬度，缩放级别设为5m = folium.Map(location=[20, 115], zoom_start=5)# 添加多个地图瓦片图层（包括OpenStreetMap、Stamen风格图层和CartoDB风格图层）# 这些瓦片图层提供了不同风格的地图背景，用户可以在地图上进行切换folium.TileLayer(tiles='OpenStreetMap', attr='© OpenStreetMap contributors').add_to(m)folium.TileLayer(tiles='Stamen Terrain',attr='Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under ODbL').add_to(m)folium.TileLayer(tiles='Stamen Toner',attr='Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under ODbL').add_to(m)folium.TileLayer(tiles='Stamen Watercolor',attr='Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under ODbL').add_to(m)folium.TileLayer(tiles='CartoDB positron', attr='© OpenStreetMap contributors, © CartoDB').add_to(m)folium.TileLayer(tiles='CartoDB dark_matter', attr='© OpenStreetMap contributors, © CartoDB').add_to(m)folium.TileLayer(tiles='https://{s}.tile.opentopomap.org/{z}/{x}/{y}.png',attr='© OpenStreetMap contributors, © OpenTopoMap (CC-BY-SA)').add_to(m)# 第四步：准备动态台风路径数据# 遍历每一行台风数据，逐点生成GeoJSON格式的路径数据# 每个点包含时间、纬度、经度等信息，还会显示信息框（popup）提示台风的经纬度和性质features = []for _, row in typhoon_data.iterrows():# 将时间转换为ISO 8601格式，用于动态时间显示timestamp = row['ISO_TIME'].strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')lat = row['LAT'] # 获取每个点的纬度lon = row['LON'] # 获取每个点的经度# 为每个台风数据条目创建一个GeoJSON点point = {'type': 'Feature','geometry': {'type': 'Point','coordinates': [lon, lat], # 设置经纬度},'properties': {'time': timestamp, # 时间用于动态路径显示'popup': f'Lat: {lat}, Lon: {lon}, Nature: {row["NATURE"]}', # 弹出框显示纬度、经度和台风性质'icon': 'circle','iconstyle': {'fillColor': 'red', # 设置点的颜色为红色'fillOpacity': 0.6, # 设置点的透明度'stroke': 'true', # 允许点的描边'radius': 6 # 设置点的半径大小}}}features.append(point)# 创建一个GeoJSON结构，包含台风路径的所有点typhoon_geojson = {'type': 'FeatureCollection','features': features}# 第五步：使用TimestampedGeoJson添加动态台风路径# 通过TimestampedGeoJson插件显示台风路径随时间的动态变化TimestampedGeoJson(typhoon_geojson,transition_time=200, # 每个点显示的持续时间（以毫秒为单位）add_last_point=False, # 不保留之前的点，仅显示当前时间点period='PT1H', # 假设数据是每小时的台风路径auto_play=True, # 自动播放时间轴loop=False # 动画不循环播放).add_to(m)# 第六步：添加图层控制，允许在不同地图图层之间切换folium.LayerControl().add_to(m)# 第七步：保存地图为HTML文件# 生成的地图将保存为HTML格式，可以通过浏览器打开并查看m.save('typhoon_path.html')print("台风路径图已保存为“typhoon_path.html”")
用浏览器打开生成的HTML文件，即可看到结果。在地图左下侧有一个进度条，
点击启动’按钮，则开始展示台风路径动态图。
下面是动态展示：
