LightningChart Python是知名圖表控件公司LightningChart Ltd正在研發的 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試用！

什么是地面震動強度 Python 應用程序？

 地面震動是地震的基本特征，會對建筑物和景觀造成嚴重破壞，對人類生命和財產構成威脅。了解地面震動的強度和分布對于防災、響應和恢復至關重要。

本文深入研究了如何開發一個 Python 應用程序，利用 LightningChart Python 有效地可視化地面震動數據，重點關注四個重要的地震參數：改進麥加利震級 (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

為了更好地理解地面震動數據的可視化，首先需要了解本項目中使用的四個主要地震參數：

• 改進麥加利震級（MMI）：MMI 是一種定性衡量地震期間所感受到的震動強度的指標，基于人們的感受以及對建筑物的破壞情況進行觀察，因此它是主觀的，而不同于客觀的里氏震級。其范圍從 I 級（未感覺到）到 XII 級（完全破壞）。
• 峰值地面加速度 (PGA)：PGA測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。評估地震對建筑物和基礎設施的潛在損害至關重要。
• 峰值地面速度（PGV）：PGV 表示地震期間達到的最大地面速度，即地面來回移動的速度。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建筑物影響的關鍵參數。
• 偽譜加速度（PSA）：PSA 測量在地震期間某一特定自振周期（例如，1.0秒）下建筑物或結構的最大加速度響應，通常以 g 為單位表示。它用于設計抗震建筑，以抵御地震力。

LightningChart Python

LightningChart 是一個高性能圖表庫，旨在實時可視化大型數據集。它提供多種圖表類型和功能，是開發 Python 地震危害地圖繪制應用程序的絕佳選擇。

功能和圖表類型

LightningChart Python 提供各種增強數據可視化的功能：

• 高性能：可以以最小的延遲呈現數百萬個數據點。
• 自定義：為軸、系列和圖表外觀提供廣泛的自定義選項。
• 實時數據更新：支持可視化的動態更新，使其成為實時監控的理想選擇。

性能特點

針對性能進行了優化，即使在處理大數據集時也能確保流暢和響應迅速的可視化效果。這使其非常適用于實時地震監測應用，在這些應用中，及時的數據表示至關重要。

設置Python環境

要開發一個Python地面震動強度應用程序，您需要安裝Python和一些必備的庫。您還可以在此找到整 。以下是快速設置指南：

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

所用庫的概述

• NumPy：用于數值運算。（）
• LightningChart Python：用于創建高性能圖表。（）
• GeoPandas：用于處理地理空間數據。（）
• Rasterio：用于讀取和寫入柵格數據。（）
• SciPy：用于科學計算和插值。（）

設置開發環境

確保您有一個合適的集成開發環境（IDE），例如 Visual Studio Code 或 PyCharm，并設置一個虛擬環境來管理依賴項。

加載和處理數據

本項目中使用的數據集來源于，該數據集包含存儲在TIFF文件中的各種地震參數。可用數據是基于特定地震事件生成的，而不是實時連續更新的。

加載數據文件

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

基本數據處理技術

從柵格數據中提取坐標和值。

# 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

處理和預處理數據

為每個參數創建 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（歐洲石油調查組織）：EPSG 代碼是坐標參考系統 (CRS) 的標識符，用于指定地理數據的投影和轉換方式。在本例中，使用 epsg=4326。
• WGS84（1984年世界大地測量系統）：WGS84 是全球坐標參考系統，GPS 使用的正是該系統。它以經緯度為單位指定坐標。將坐標參考系統設置為 WGS84 可確保地理數據在全球范圍內正確對齊。

為儀表板創建圖表

初始化儀表板和圖表的不同參數。

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

通過設置調色板顏色和其他視覺屬性來調整熱圖的外觀。

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
)

• 網格插值是一種根據已知數據點估計未知點值的方法。在這個項目中，我們使用 SciPy 的 griddata 函數將地震數據插值到規則網格上。
• 這涉及創建一個網格（grid_x, grid_y），該網格覆蓋數據中 x 和 y 坐標的范圍。然后，griddata 函數使用這些網格和已知值來估算每個網格點的值。
• 使用‘nearest’方法將最近的已知數據點的值分配給每個網格點。
• set_palette_colors 方法允許自定義熱圖的配色方案。在此示例中，我們定義了一個有五個等級的調色板，范圍從代表最低值的深藍色到代表最高值的白色。
  • 此定制增強了熱圖中各種強度級別的視覺區分，使得數據更容易解釋。

創建熱圖

提取用于繪圖的數值，并為每個參數創建熱圖。

# 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')

最終地面震動強度Python 應用程序

終結果是一個儀表板，其中包含四個地震參數的熱圖可視化：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強度和分布。可視化中描繪的區域是新西蘭北島，地震在該處被檢測到并被測量。

總結

在本文中，我們探討了開發一個地面震動強度的Python應用程序，用于可視化震動強度。我們涵蓋了Python環境的設置、地震數據的加載和處理，以及使用LightningChart Python對這些數據進行可視化。

使用 LightningChart Python 可帶來顯著的優勢，包括高性能渲染和交互式可視化，使其成為地震數據可視化項目的絕佳選擇。
值得注意的是，所提供的數據是基于事件的，由GNS Science地震學家處理后更新，主要基于重大地震事件。雖然無法實現實時流數據，但該應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據。

通過遵循本指南，您可以開發一個強大的工具來可視化地面震動強度，從而幫助更好地理解和準備應對地震影響。有關更多詳細信息，請參考以獲取數據集和其他資源。