R语言空间数据综合制图
空间数据的简单可视化通常不能直接作为论文配图，一张标准的地图还需要考虑投影、比例尺、指北针等制图要素。本文展示了一张标准地图的生产过程。可视化内容请参考前一篇post——R语言空间数据可视化 | Xiaoran Wu。
首先加载将使用到的packages：
sf：矢量数据处理
ggplot2：绘图地图
ggspatial：绘制比例尺、指北针
cowplot：拼接主图与子图
library(sf)
library(ggplot2)
library(ggspatial)
library(cowplot)
再加载将使用到的数据：
Boundary_China <- st_read('Boundary_China.shp')
Boundary_Heihe <- st_read('Boundary_Heihe.shp')
Jiuduanxian <- st_read('Jiuduanxian.shp')
Nanhai <- st_read('Nanhai.shp')
Boundary_Heihe$name <- "Heihe river basin"
使用以下代码，可生成一幅仅被可视化的地图。
ggplot()+
geom_sf(data = Boundary_China,
linewidth = 0.3,
color = "black")+
geom_sf(data = Boundary_Heihe,
aes(color = name),
fill = "#ffb75e",
linewidth = 0.5) +
geom_sf(data = Jiuduanxian)+
geom_sf(data = Nanhai,
linewidth = 0.3,
color = "black")+
coord_sf(crs = st_crs(4236)) +
scale_color_manual(values = "#ff645e") +
labs(x = "Longitude (°)",
y = "Latitude (°)",
color = NULL) +
theme_bw() +
theme(text = element_text(family = "serif"),
axis.text = element_text(color = "black"),
panel.grid = element_blank(),
legend.position = c(0.17,0.07),
legend.key.size = unit(13, "pt"))
一、投影
改变地图投影的函数是coord_sf()，函数中的crs参数可以使用PROJ4字符串或ESPG码。如原图中使用了ESPG码（4236）来使用WGS84投影。
Albers是我国常用的地图投影之一。中国所使用的Albers的参数是双标准纬线（25°N与47°N）中央经线为105°E，椭球体为Krassovsky。用PROJ4表示为“+proj=aea +ellps=krass +lon_0=105 +lat_1=25 +lat_2=47”。
使用以下代码替换原图的投影：
coord_sf(crs = "+proj=aea +ellps=krass +lon_0=105 +lat_1=25 +lat_2=47")
生成的新图效果如下：
二、指北针
annotation_north_arrow()函数可以为图片添加指北针。其中主要设置的属性如下：
location：相对位置，上左为“tl”，下右为“br”，以此类推；
pad_x/pad_y：设置横向/纵向的偏移，以unit()函数构建；
height/width：指北针的高度与宽度，以unit()函数构建；
which_north：指北针的北所指的方向，“grid”为图面的北，“true”为坐标系北；
style：指北针样式，共四个样式，可通过样式同名函数构建来自定义样式。
在前一幅图的代码中添加以下代码增加指北针：
annotation_north_arrow(location = "tl",
pad_x = unit(5, "pt"),
pad_y = unit(7, "pt"),
height = unit(25, "pt"),
width = unit(25, "pt"),
which_north = "true",
style = north_arrow_fancy_orienteering(text_family = "serif"))
三、比例尺
annotation_scale()函数用于创建比例尺。主要的属性设置如下：
location：相对位置，上左为“tl”，下右为“br”，以此类推；
pad_x/pad_y：设置横向/纵向的偏移，以unit()函数构建；
height：比例尺的高度，以unit()函数构建；
width_hint：比例尺的宽度，为比例尺占图面宽度的比例；
style：比例尺样式，有“bar”与“ticks”；
unit_category：设置比例尺的单位，“metric”公制，“imperial”英制；
text_*：与字体相关的设置
在前一幅图的代码中添加以下代码增加比例尺：
annotation_scale(location = "bl",
pad_x = unit(10, "pt"),
pad_y = unit(10, "pt"),
height = unit(5, "pt"),
width_hint = 0.2,
style = "ticks",
unit_category = "metric",
text_family = "serif",
line_width = 1)
四、子图
当绘制中国地图时常常需要补充一个南海区域的小图，而美国地图则需要补充阿拉斯加半岛的小图，有时候则是补充一个鹰眼视图，原理是相同的。
先绘制好两个图，都需要在coord_sf()函数中使用xlim和ylim属性设置图面范围；再使用cowplot包中的draw_plot()函数逐个绘制，x与y属性设置子图左下角在主图中的位置，height和width属性分别设置子图的高度与宽度。
子图绘制的完整代码如下：
main_polt <- ggplot()+
geom_sf(data = Boundary_China,
linewidth = 0.3,
color = "black") +
geom_sf(data = Boundary_Heihe,
aes(color = name),
fill = "#ffb75e",
linewidth = 0.5) +
geom_sf(data = Jiuduanxian) +
geom_sf(data = Nanhai,
linewidth = 0.3,
color = "black") +
annotation_north_arrow(location = "tl",
pad_x = unit(5, "pt"),
pad_y = unit(7, "pt"),
height = unit(25, "pt"),
width = unit(25, "pt"),
which_north = "true",
style = north_arrow_fancy_orienteering(text_family = "serif")) +
annotation_scale(location = "bl",
pad_x = unit(10, "pt"),
pad_y = unit(8, "pt"),
height = unit(5, "pt"),
width_hint = 0.2,
style = "ticks",
unit_category = "metric",
text_family = "serif",
line_width = 1,
) +
coord_sf(crs = "+proj=aea +ellps=krass +lon_0=105 +lat_1=25 +lat_2=47",
ylim = c(1851151, 5863805),
xlim = c(-2601944, 2924108))+
scale_color_manual(values = "#ff645e") +
labs(x = "Longitude (°)",
y = "Latitude (°)",
color = NULL) +
theme_bw() +
theme(text = element_text(family = "serif"),
axis.text = element_text(color = "black"),
panel.grid = element_blank(),
legend.position = c(0.197,0.16),
legend.key.size = unit(11, "pt"),
legend.background = element_blank())
sub_plot <- ggplot()+
geom_sf(data = Boundary_China,
linewidth = 0.3,
color = "black") +
geom_sf(data = Jiuduanxian) +
geom_sf(data = Nanhai,
linewidth = 0.3,
color = "black") +
coord_sf(crs = "+proj=aea +ellps=krass +lon_0=105 +lat_1=25 +lat_2=47",
ylim = c(370910,2809416),
xlim = c(200000,1870662))+
theme_void() +
theme(panel.border = element_rect(fill = "transparent"))
ggdraw() +
draw_plot(main_polt) +
draw_plot(sub_plot, x = 0.83, y = 0.16, width = 0.13, height = 0.39)
子图的绘制效果，也即本文考虑全部制图要素后绘制的标准地图如下：
