cartopy.crs如何设置地图显示经度范围为跨180度经线从100度到-100度，纬度从10到50度

在Cartopy库中，`cartopy.crs`模块用于处理地理坐标系统（ projections）。如果你想要创建一个跨180度经线、纬度在10到50度的地图，你可以使用Mercator投影或者Mollweide投影，并对经纬度轴进行适当的设置。这里是一个示例：

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

# 设置地图范围
central_longitude = 90  # Mercator中心经度，可以是100度或者-100度
central_latitude = 30  # 纬度范围中间点
min_latitude = 10
max_latitude = 50

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Mercator(central_longitude))

# 调整经度范围跨越180度
ax.set_global()
ax.extend_domain(crs.PlateCarree(), start_longitude=-180, end_longitude=180)

# 设置纬度范围
ax.set_extent([-180, 180, min_latitude, max_latitude], crs=ccrs.PlateCarree())

plt.show()

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如何使用Python编程语言，基于WGS84坐标系和给定的经度范围（0到359.9度，分辨率0.1度）以及纬度范围（90.0到-90.0度，同样分辨率0.1度），准确计算每个网格的地球表面面积？

在Python中，我们可以使用地理空间库如`geopandas`或`rasterio`来处理经纬度范围并计算每个网格的地球表面面积。这里我们假设你想要生成的是一个个正方形的网格，而不是地球曲面上的实际经纬度间距。以下是使用`geopandas`的一个基本步骤：

首先，安装必要的库：

pip install geopandas rasterio

然后，创建网格函数：

import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon
from geopandas import GeoDataFrame

def create_grids(longitude_range, latitude_range, resolution):
    # 创建经度和纬度数组
    lon = np.arange(longitude_range[0], longitude_range[1] + resolution, resolution)
    lat = np.arange(latitude_range[0], latitude_range[1] + resolution, resolution)

    # 经纬度转换成二维网格
    longitudes, latitudes = np.meshgrid(lon, lat)

    # 将经纬度转换为GeoSeries
    geometry = [Polygon([(lon[i][j], lat[i][j]) for j in range(len(lat[i]))]) for i in range(len(lon))]

    # 创建GeoDataFrame
    grids = GeoDataFrame({'geometry': geometry}, crs={'init': 'epsg:4326'})  # WGS84坐标系

    return grids

# 定义经纬度和分辨率
longitude_range = (0, 360)  # 注意0到360度是为了包含360度经线
latitude_range = (-90, 90)
resolution = 0.1

grids = create_grids(longitude_range, latitude_range, resolution)

接下来，你需要计算每个网格的面积。由于`geopandas`已经将几何对象设置为`Polygon`，可以直接调用其`area`属性：

areas = grids['geometry'].apply(lambda x: x.area)
grids['area'] = areas

现在，`grids` DataFrame包含了每个网格的经度、纬度和对应的地球表面面积。

注意：上述代码仅适用于近似计算，并未考虑地球的真实形状（球体或椭球体），对于精确计算，你需要使用大地测量学的公式，或者利用专门的地表覆盖数据（如DEM数据）进行计算。

ccrs.PlateCarree()如何移动中心经度

在使用Cartopy的PlateCarree坐标系（ccrs.PlateCarree()）时，它的默认中心位置是全球中央（即0°经度、0°纬度），如果你想更改中心经度，你可以创建一个新的 PlateCarree projection 实例并指定新的中心经纬度作为`central_longitude`参数。

以下是一个例子：

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

# 定义新的中心经度，例如东半球的中心（约75°E）
central_longitude = 75

# 创建新的PlateCarree实例，并设置中心经度
custom_projection = ccrs.PlateCarree(central_longitude=central_longitude)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': custom_projection})

# 绘制地图，中心经线会自动对齐到新的中心位置
ax.stock_img()

# 如果需要添加经纬度格网，也需要相应调整
gl = ax.gridlines(draw_labels=True, crs=custom_projection,
                  xlabels_top=False, ylabels_right=False,
                  linestyle=':', linewidth=0.5, color='lightgrey',
                  alpha=0.5)

# 可能还需要调整其他地图元素的位置，比如标题和标注
ax.set_global()

plt.title(f"Centered at {central_longitude:.1f}°E")
plt.show()

在这个例子中，地图的中心经线会被设置为你指定的值，同时地图上的其他元素如经纬度标签也会相对于新的中心位置调整。