LightningChart Python是知名圖表控件公司LightningChart Ltd正在研發(fā)的 Python 圖表，目前還未正式推出，感興趣的朋友可以戳下方鏈接申請(qǐng)?jiān)囉茫?

什么是地面震動(dòng)強(qiáng)度 Python 應(yīng)用程序？

地面震動(dòng)是地震的基本特征，會(huì)對(duì)建筑物和景觀造成嚴(yán)重破壞，對(duì)人類生命和財(cái)產(chǎn)構(gòu)成威脅。了解地面震動(dòng)的強(qiáng)度和分布對(duì)于防災(zāi)、響應(yīng)和恢復(fù)至關(guān)重要。

本文深入研究了如何開(kāi)發(fā)一個(gè) Python 應(yīng)用程序，利用 LightningChart Python 有效地可視化地面震動(dòng)數(shù)據(jù)，重點(diǎn)關(guān)注四個(gè)重要的地震參數(shù)：改進(jìn)麥加利震級(jí) (MMI)、峰值地面加速度 (PGA)、峰值地面速度 (PGV) 和偽譜加速度 (PSA)。

了解地震參數(shù)

為了更好地理解地面震動(dòng)數(shù)據(jù)的可視化，首先需要了解本項(xiàng)目中使用的四個(gè)主要地震參數(shù)：

• 改進(jìn)麥加利震級(jí)（MMI）：MMI 是一種定性衡量地震期間所感受到的震動(dòng)強(qiáng)度的指標(biāo)，基于人們的感受以及對(duì)建筑物的破壞情況進(jìn)行觀察，因此它是主觀的，而不同于客觀的里氏震級(jí)。其范圍從 I 級(jí)（未感覺(jué)到）到 XII 級(jí)（完全破壞）。
• 峰值地面加速度 (PGA)：PGA測(cè)量地震期間地面的最大加速度，通常以 g（重力）表示，1 g = 9.81m/s2。評(píng)估地震對(duì)建筑物和基礎(chǔ)設(shè)施的潛在損害至關(guān)重要。
• 峰值地面速度（PGV）：PGV 表示地震期間達(dá)到的最大地面速度，即地面來(lái)回移動(dòng)的速度。通常以厘米每秒（cm/s）為單位表示。這是理解地震釋放的能量及其對(duì)建筑物影響的關(guān)鍵參數(shù)。
• 偽譜加速度（PSA）：PSA 測(cè)量在地震期間某一特定自振周期（例如，1.0秒）下建筑物或結(jié)構(gòu)的最大加速度響應(yīng)，通常以 g 為單位表示。它用于設(shè)計(jì)抗震建筑，以抵御地震力。

LightningChart Python

LightningChart 是一個(gè)高性能圖表庫(kù)，旨在實(shí)時(shí)可視化大型數(shù)據(jù)集。它提供多種圖表類型和功能，是開(kāi)發(fā) Python 地震危害地圖繪制應(yīng)用程序的絕佳選擇。

功能和圖表類型

LightningChart Python 提供各種增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化的功能：

• 高性能：可以以最小的延遲呈現(xiàn)數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。
• 自定義：為軸、系列和圖表外觀提供廣泛的自定義選項(xiàng)。
• 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新：支持可視化的動(dòng)態(tài)更新，使其成為實(shí)時(shí)監(jiān)控的理想選擇。

性能特點(diǎn)

針對(duì)性能進(jìn)行了優(yōu)化，即使在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)也能確保流暢和響應(yīng)迅速的可視化效果。這使其非常適用于實(shí)時(shí)地震監(jiān)測(cè)應(yīng)用，在這些應(yīng)用中，及時(shí)的數(shù)據(jù)表示至關(guān)重要。

設(shè)置Python環(huán)境

要開(kāi)發(fā)一個(gè)Python地面震動(dòng)強(qiáng)度應(yīng)用程序，您需要安裝Python和一些必備的庫(kù)。您還可以在此找到整 。以下是快速設(shè)置指南：

1. 安裝 Python：從下載并安裝最新版本的 Python。
2. 安裝庫(kù)：使用 pip 安裝所需的庫(kù)：pip install obspy lightningchart

所用庫(kù)的概述

• NumPy：用于數(shù)值運(yùn)算。（）
• LightningChart Python：用于創(chuàng)建高性能圖表。（）
• GeoPandas：用于處理地理空間數(shù)據(jù)。（）
• Rasterio：用于讀取和寫(xiě)入柵格數(shù)據(jù)。（）
• SciPy：用于科學(xué)計(jì)算和插值。（）

設(shè)置開(kāi)發(fā)環(huán)境

確保您有一個(gè)合適的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE），例如 Visual Studio Code 或 PyCharm，并設(shè)置一個(gè)虛擬環(huán)境來(lái)管理依賴項(xiàng)。

加載和處理數(shù)據(jù)

本項(xiàng)目中使用的數(shù)據(jù)集來(lái)源于，該數(shù)據(jù)集包含存儲(chǔ)在TIFF文件中的各種地震參數(shù)。可用數(shù)據(jù)是基于特定地震事件生成的，而不是實(shí)時(shí)連續(xù)更新的。

加載數(shù)據(jù)文件

使用 Rasterio 讀取 TIFF 文件。

import rasterio
# Function to read a TIFF file and return the data and transformation matrix
def read_tiff(file_path):
with rasterio.open(file_path) as src:
data = src.read(1)
transform = src.transform
return data, transform

基本數(shù)據(jù)處理技術(shù)

從柵格數(shù)據(jù)中提取坐標(biāo)和值。

# Function to extract coordinates and values from the TIFF data
def extract_coordinates_and_values(data, transform):
rows, cols = data.shape
x_coords = []
y_coords = []
values = []
for row in range(rows):
for col in range(cols):
x, y = transform * (col, row)
x_coords.append(x)
y_coords.append(y)
values.append(data[row, col])
return x_coords, y_coords, values

處理和預(yù)處理數(shù)據(jù)

為每個(gè)參數(shù)創(chuàng)建 GeoDataFrames。

import geopandas as gpd
# Dictionary to store GeoDataFrames for each parameter
gdfs = {}
# Create GeoDataFrames for each parameter using extracted coordinates and values
for key, (data, transform) in data_dict.items():
x_coords, y_coords, values = extract_coordinates_and_values(data, transform)
gdfs[key] = gpd.GeoDataFrame({'value': values},
geometry=gpd.points_from_xy(x=x_coords, y=y_coords))
gdfs[key].set_crs(epsg=4326, inplace=True) # Assuming WGS84

• EPSG（歐洲石油調(diào)查組織）：EPSG 代碼是坐標(biāo)參考系統(tǒng) (CRS) 的標(biāo)識(shí)符，用于指定地理數(shù)據(jù)的投影和轉(zhuǎn)換方式。在本例中，使用 epsg=4326。
• WGS84（1984年世界大地測(cè)量系統(tǒng)）：WGS84 是全球坐標(biāo)參考系統(tǒng)，GPS 使用的正是該系統(tǒng)。它以經(jīng)緯度為單位指定坐標(biāo)。將坐標(biāo)參考系統(tǒng)設(shè)置為 WGS84 可確保地理數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)正確對(duì)齊。

為儀表板創(chuàng)建圖表

初始化儀表板和圖表的不同參數(shù)。

import lightningchart as lc
# Set the license for LightningChart Python
lc.set_license("LICENSE_KEY")
# Initialize a dashboard with 2x2 grid layout and white theme
dashboard = lc.Dashboard(columns=2, rows=2, theme=lc.Themes.White)
dashboard.open(live=True)
# Initialize charts for different earthquake parameters
chart_intensity = dashboard.ChartXY(column_index=0, row_index=0, title='Modified Mercalli Intensity (MMI)')
chart_pga = dashboard.ChartXY(column_index=1, row_index=0, title='Peak Ground Acceleration (g)')
chart_pgv = dashboard.ChartXY(column_index=0, row_index=1, title='Peak Ground Velocity (cm/s)')
chart_psa = dashboard.ChartXY(column_index=1, row_index=1, title='Peak Spectral Acceleration at 1.0s (g)')

自定義可視化

通過(guò)設(shè)置調(diào)色板顏色和其他視覺(jué)屬性來(lái)調(diào)整熱圖的外觀。

from scipy.interpolate import griddata
import numpy as np
# Function to create heatmap using Heatmap Grid Series
def create_heatmap(chart, x_values, y_values, values, grid_size=500):
grid_x, grid_y = np.mgrid[min(x_values):max(x_values):complex(grid_size), min(y_values):max(y_values):complex(grid_size)]
grid_z = griddata((x_values, y_values), values, (grid_x, grid_y), method='nearest')
data = grid_z.tolist()
series = chart.add_heatmap_grid_series(columns=grid_size, rows=grid_size)
series.set_start(x=min(x_values), y=min(y_values))
series.set_step(x=(max(x_values) - min(x_values)) / grid_size,
y=(max(y_values) - min(y_values)) / grid_size)
series.set_intensity_interpolation(True)
series.invalidate_intensity_values(data)
series.hide_wireframe()
series.set_palette_colors(
steps=[
{'value': 0, 'color': lc.Color(0, 0, 139)}, # Deep blue
{'value': 0.25, 'color': lc.Color(0, 104, 204)}, # Bright blue
{'value': 0.5, 'color': lc.Color(255, 140, 0)}, # Bright orange
{'value': 0.75, 'color': lc.Color(255, 185, 110)},# Light orange
{'value': 1.0, 'color': lc.Color(255, 255, 255)}, # White
],
look_up_property='value',
percentage_values=True
)

• 網(wǎng)格插值是一種根據(jù)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)估計(jì)未知點(diǎn)值的方法。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們使用 SciPy 的 griddata 函數(shù)將地震數(shù)據(jù)插值到規(guī)則網(wǎng)格上。
• 這涉及創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)格（grid_x, grid_y），該網(wǎng)格覆蓋數(shù)據(jù)中 x 和 y 坐標(biāo)的范圍。然后，griddata 函數(shù)使用這些網(wǎng)格和已知值來(lái)估算每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的值。
• 使用‘nearest’方法將最近的已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的值分配給每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)。
• set_palette_colors 方法允許自定義熱圖的配色方案。在此示例中，我們定義了一個(gè)有五個(gè)等級(jí)的調(diào)色板，范圍從代表最低值的深藍(lán)色到代表最高值的白色。
  • 此定制增強(qiáng)了熱圖中各種強(qiáng)度級(jí)別的視覺(jué)區(qū)分，使得數(shù)據(jù)更容易解釋。

創(chuàng)建熱圖

提取用于繪圖的數(shù)值，并為每個(gè)參數(shù)創(chuàng)建熱圖。

# Extract values for plotting for intensity
x_values_intensity = [point.x for point in gdfs['intensity'].geometry]
y_values_intensity = [point.y for point in gdfs['intensity'].geometry]
values_intensity = gdfs['intensity']['value'].tolist()
# Create the intensity heatmap with specified palette
create_heatmap(chart_intensity, x_values_intensity, y_values_intensity, values_intensity, 'Modified Mercalli Intensity', 'mmi')
# Extract values for plotting for pga
x_values_pga = [point.x for point in gdfs['pga'].geometry]
y_values_pga = [point.y for point in gdfs['pga'].geometry]
values_pga = gdfs['pga']['value'].tolist()
# Create the pga heatmap
create_heatmap(chart_pga, x_values_pga, y_values_pga, values_pga, 'Peak Ground Acceleration', 'g')
# Extract values for plotting for pgv
x_values_pgv = [point.x for point in gdfs['pgv'].geometry]
y_values_pgv = [point.y for point in gdfs['pgv'].geometry]
values_pgv = gdfs['pgv']['value'].tolist()
# Create the pgv heatmap
create_heatmap(chart_pgv, x_values_pgv, y_values_pgv, values_pgv, 'Peak Ground Velocity', 'cm/s')
# Extract values for plotting for psa at 1.0s
x_values_psa = [point.x for point in gdfs['psa_1.0'].geometry]
y_values_psa = [point.y for point in gdfs['psa_1.0'].geometry]
values_psa = gdfs['psa_1.0']['value'].tolist()
# Create the psa heatmap
create_heatmap(chart_psa, x_values_psa, y_values_psa, values_psa, 'Peak Spectral Acceleration at 1.0s', 'g')

最終地面震動(dòng)強(qiáng)度Python 應(yīng)用程序

 終結(jié)果是一個(gè)儀表板，其中包含四個(gè)地震參數(shù)的熱圖可視化：MMI、PGA、PGV 和 PSA。此交互式儀表板允許用戶探索和分析特定地震事件的地面震動(dòng)強(qiáng)度和分布。可視化中描繪的區(qū)域是新西蘭北島，地震在該處被檢測(cè)到并被測(cè)量。

總結(jié)

在本文中，我們探討了開(kāi)發(fā)一個(gè)地面震動(dòng)強(qiáng)度的Python應(yīng)用程序，用于可視化震動(dòng)強(qiáng)度。我們涵蓋了Python環(huán)境的設(shè)置、地震數(shù)據(jù)的加載和處理，以及使用LightningChart Python對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

使用 LightningChart Python 可帶來(lái)顯著的優(yōu)勢(shì)，包括高性能渲染和交互式可視化，使其成為地震數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目的絕佳選擇。
值得注意的是，所提供的數(shù)據(jù)是基于事件的，由GNS Science地震學(xué)家處理后更新，主要基于重大地震事件。雖然無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，但該應(yīng)用程序可以有效地加載并可視化每次地震事件的最新可用數(shù)據(jù)。

通過(guò)遵循本指南，您可以開(kāi)發(fā)一個(gè)強(qiáng)大的工具來(lái)可視化地面震動(dòng)強(qiáng)度，從而幫助更好地理解和準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)地震影響。有關(guān)更多詳細(xì)信息，請(qǐng)參考以獲取數(shù)據(jù)集和其他資源。