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。