wrfout_d02_2020-04-23_10_00_00，为一次WRF数值模拟输出文件

好的，我了解了你的数据格式和数据源。现在我来介绍一下如何使用 Python 的 cartopy 库绘制地表气压和模式垂直第5层的风矢量图。

首先，我们需要使用 Python 的 netCDF4 库来读取 WRF 模拟输出文件。你可以使用以下代码来读取你的数据：

import netCDF4 as nc

# 读取 WRF 模拟输出文件
filename = 'wrfout_d02_2020-04-23_10_00_00'
data = nc.Dataset(filename, 'r')

接下来，我们需要从数据中提取出地表气压和模式垂直第5层的风场数据。假设你的地表气压变量名为 `PRES_surface`，第5层风场的变量名为 `U10` 和 `V10`，你可以使用以下代码来提取这些数据：

# 从数据中提取出地表气压和第5层风场数据
p = data.variables['PRES_surface'][0, :, :]  # 地表气压
u = data.variables['U10'][0, 4, :, :]  # 第5层风场 U 分量
v = data.variables['V10'][0, 4, :, :]  # 第5层风场 V 分量

现在，我们已经成功提取出了我们需要的数据。接下来，我们可以使用 cartopy 库来绘制地表气压和模式垂直第5层的风矢量图。你可以使用以下代码来绘制这个图：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 创建一个带有地图投影的画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# 绘制地图边界和海岸线
ax.coastlines(resolution='10m')

# 绘制等值线图
clevs = [960, 965, 970, 975, 980, 985, 990, 995, 1000, 1005, 1010, 1015, 1020]
cs = ax.contour(data.variables['XLONG'][0, :, :], data.variables['XLAT'][0, :, :], p / 100.0, clevs, colors='k', linewidths=1.5, transform=ccrs.PlateCarree())
plt.clabel(cs, inline=1, fontsize=10, fmt='%d')

# 绘制风矢量图
ax.barbs(data.variables['XLONG'][0, ::5, ::5], data.variables['XLAT'][0, ::5, ::5], u[::5, ::5], v[::5, ::5], length=6, transform=ccrs.PlateCarree())

# 添加标题
plt.title('地表气压和模式垂直第5层的风矢量图')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个地表气压和模式垂直第5层的风矢量图，如下图所示：


希望这个回答能够帮助你解决问题。如果你还有其他问题，可以继续提问。