读取wrfout文件并画图的时候怎么添加国界线和省界线

在使用WRF (Weather Research and Forecasting) 数据进行分析时，特别是读取`wrfout`格点数据并在Python中（如使用`matplotlib`、`cartopy`等库）绘制地图，添加国界线和省界线通常涉及以下几个步骤：

1. **安装所需库**:
- `matplotlib`: 用于基本的绘图
- `cartopy`: 提供地理坐标系统支持以及地图投影功能
- `geopandas` 或 `shapely`: 可以加载和处理地理边界数据

   pip install matplotlib cartopy geopandas shapely

2. **加载数据**:
- 使用`pandas`读取`wrfout`文件的数据部分
- 如果需要地图信息，可以下载世界轮廓数据(`world.shp` or `ne_10m_admin_0_countries.shp`)。

   import pandas as pd
   from netCDF4 import Dataset

   # 从wrfout文件中获取数据
   wrf_dataset = Dataset('wrfout_d01.nc')
   data_array = wrf_dataset.variables['your_variable'][:]
   
   # 使用geopandas加载行政区划数据
   gdf = gpd.read_file(gpkg_path)

3. **设置地图基础**:
- 创建`cartopy`的地图投影，并将它绑定到地图上
- 添加经纬度轴

   import cartopy.crs as ccrs
   fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
   ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

4. **添加边界**:
- 使用`geopandas`将行政区域数据加到地图上
- 将边界的颜色、宽度等属性设置好

   ax.add_geometries(gdf.geometry, crs=ccrs.PlateCarree(), facecolor='none', edgecolor='black', linewidth=1)

5. **数据可视化**:
- 将WRF数据在地图上呈现，可能是散点图、等值线或其他形式

   cs = ax.pcolormesh(x, y, data_array, cmap='jet', transform=ccrs.PlateCarree())

6. **保存和显示结果**:

   fig.colorbar(cs, ax=ax)
   plt.title('Your Title')
   plt.show()