在研究大气物理与化学过程时，仅仅绘制变量的水平空间图是不够的，我们常常需要绘制该变量在垂直空间上的变化情况。

当选取的剖面与数据坐标一致时，提取数据比较容易，如在等经纬度坐标下选取沿某指定经度/纬度的剖面数据，或是在非等经纬度坐标下选取某指定行/列索引的剖面数据。

然而，如果需要在非等经纬度坐标下选取指定经度/纬度的剖面，或者是沿倾斜直线的剖面，甚至是沿任意折线、曲线的剖面，它的数据就比较难以提取了。

本文基于上一篇笔记 查找最近邻格点数据 的思路提供一种获取任意剖面数据的简易方法。

本文以不平行于水平网格的斜线剖面为例，指定剖面线段的两个端点坐标，使用 linspace 获得该剖面上 50 个点的坐标（均匀分布）。

事实上，后面的处理方法与直线与否无关，因此只要给出指定的剖面上各点的坐标即可，无论是直线还是曲线都可以。

根据指定剖面上各点的经纬度坐标，依照最近邻的方式提取格点数据。

data_selected 就是沿剖面各点获得的距离最近的数据。

由于 dataarray.isel(x=x_index, y=y_index) 中 x_index 与 y_index 均为一维数组，因此这样获得的 data_selected 在水平空间上并不是我们想要的一条线（指定的剖面），而是以指定剖面为对角线的矩形。

因此我们还要做一个处理，即提取该数组对角线数据，舍弃其余无用的数据。

这里指定两个轴分别是 2 和 3（即数组的第 3 和第 4 个维度），是因为我的数组是 4 维的（time×level×lon×lat）。

在选定某时刻后，就得到了可以用于绘图的剖面数据（level×numbers）

以上数据处理部分仅提取了浓度等标量场，如果需要处理风场这样的矢量数据，则需要多一道工序。

我们在绘制风场时会用 u 风和 v 风合成，但简单合成后的风向和风速不能直接画到斜向剖面上，需要计算该风矢量在指定剖面上的投影，关键在于计算合成风与剖面的夹角θ。

其中 diag_uu 和 diag_vv 分别是经过第二步对角线提取后位于剖面上的 u 矢量和 v 矢量数据

首先根据剖面位置准备好 x 轴的经纬度刻度标签，这里用了 6 个标签。

准备好数据以后就可以照常绘制剖面图了。本示例中除浓度场和风场外，还加入了地形填色。

成图效果如下

根据这个思路，可以提取任意自定义的截面数据并绘图，只不过在处理不规则截面的矢量数据时较为复杂。

此外，在 metpy 库中有一个 metpy.interpolate.cross_section 的函数，可以更方便地创建直线式的剖面，但作者尝试后对 wrfout 数据尝试成功了，但处理 CMAQ 数据则出现了报错，也因此作者采用了上述更麻烦的自定义方法。