LightningChart Python是知名图表控件公司LightningChart Ltd正在研发的 Python 图表，目前还未正式推出，感兴趣的朋友可以戳文末链接申请试用！

什么是地面震动强度 Python 应用程序？

地面震动是地震的基本特征，会对建筑物和景观造成严重破坏，对人类生命和财产构成威胁。了解地面震动的强度和分布对于防灾、响应和恢复至关重要。

本文深入研究了如何开发一个 Python 应用程序，利用 LightningChart Python 有效地可视化地面震动数据，重点关注四个重要的地震参数：改进麦加利震级 (MMI)、峰值地面加速度 (PGA)、峰值地面速度 (PGV) 和伪谱加速度 (PSA)。

了解地震参数

为了更好地理解地面震动数据的可视化，首先需要了解本项目中使用的四个主要地震参数：

• 改进麦加利震级（MMI）：MMI 是一种定性衡量地震期间所感受到的震动强度的指标，基于人们的感受以及对建筑物的破坏情况进行观察，因此它是主观的，而不同于客观的里氏震级。其范围从 I 级（未感觉到）到 XII 级（完全破坏）。
• 峰值地面加速度 (PGA)：PGA测量地震期间地面的最大加速度，通常以 g（重力）表示，1 g = 9.81m/s²。评估地震对建筑物和基础设施的潜在损害至关重要。
• 峰值地面速度（PGV）：PGV 表示地震期间达到的最大地面速度，即地面来回移动的速度。通常以厘米每秒（cm/s）为单位表示。这是理解地震释放的能量及其对建筑物影响的关键参数。
• 伪谱加速度（PSA）：PSA 测量在地震期间某一特定自振周期（例如，1.0秒）下建筑物或结构的最大加速度响应，通常以 g 为单位表示。它用于设计抗震建筑，以抵御地震力。

LightningChart Python

LightningChart 是一个高性能图表库，旨在实时可视化大型数据集。它提供多种图表类型和功能，是开发 Python 地震危害地图绘制应用程序的绝佳选择。

功能和图表类型

LightningChart Python 提供各种增强数据可视化的功能：

• 高性能：可以以最小的延迟呈现数百万个数据点。
• 自定义：为轴、系列和图表外观提供广泛的自定义选项。
• 实时数据更新：支持可视化的动态更新，使其成为实时监控的理想选择。

性能特点

LightningChart Python 针对性能进行了优化，即使在处理大数据集时也能确保流畅和响应迅速的可视化效果。这使其非常适用于实时地震监测应用，在这些应用中，及时的数据表示至关重要。

设置Python环境

要开发一个Python地面震动强度应用程序，您需要安装Python和一些必备的库。您还可以在此找到整 GitHub项目。以下是快速设置指南：

1. 安装 Python：从官方网站下载并安装最新版本的 Python。
2. 安装库：使用 pip 安装所需的库：pip install obspy lightningchart

所用库的概述

• NumPy：用于数值运算。（文档）
• LightningChart Python：用于创建高性能图表。（文档）
• GeoPandas：用于处理地理空间数据。（文档）
• Rasterio：用于读取和写入栅格数据。（文档）
• SciPy：用于科学计算和插值。（文档）

设置开发环境

确保您有一个合适的集成开发环境（IDE），例如 Visual Studio Code 或 PyCharm，并设置一个虚拟环境来管理依赖项。

加载和处理数据

本项目中使用的数据集来源于Shaking Layers GeoNet，该数据集包含存储在TIFF文件中的各种地震参数。可用数据是基于特定地震事件生成的，而不是实时连续更新的。

加载数据文件

使用 Rasterio 读取 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

基本数据处理技术

从栅格数据中提取坐标和值。

# 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

处理和预处理数据

为每个参数创建 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（欧洲石油调查组织）：EPSG 代码是坐标参考系统 (CRS) 的标识符，用于指定地理数据的投影和转换方式。在本例中，使用 epsg=4326。
• WGS84（1984年世界大地测量系统）：WGS84 是全球坐标参考系统，GPS 使用的正是该系统。它以经纬度为单位指定坐标。将坐标参考系统设置为 WGS84 可确保地理数据在全球范围内正确对齐。

为仪表板创建图表

初始化仪表板和图表的不同参数。

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)')

自定义可视化

通过设置调色板颜色和其他视觉属性来调整热图的外观。

python">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
)

• 网格插值是一种根据已知数据点估计未知点值的方法。在这个项目中，我们使用 SciPy 的 griddata 函数将地震数据插值到规则网格上。
  • 这涉及创建一个网格（grid_x, grid_y），该网格覆盖数据中 x 和 y 坐标的范围。然后，griddata 函数使用这些网格和已知值来估算每个网格点的值。
  • 使用‘nearest’方法将最近的已知数据点的值分配给每个网格点。
• set_palette_colors 方法允许自定义热图的配色方案。在此示例中，我们定义了一个有五个等级的调色板，范围从代表最低值的深蓝色到代表最高值的白色。
  • 此定制增强了热图中各种强度级别的视觉区分，使得数据更容易解释。

创建热图

提取用于绘图的数值，并为每个参数创建热图。

python"># 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')

最终地面震动强度Python 应用程序

终结果是一个仪表板，其中包含四个地震参数的热图可视化：MMI、PGA、PGV 和 PSA。此交互式仪表板允许用户探索和分析特定地震事件的地面震动强度和分布。可视化中描绘的区域是新西兰北岛，地震在该处被检测到并被测量。

总结

在本文中，我们探讨了开发一个地面震动强度的Python应用程序，用于可视化震动强度。我们涵盖了Python环境的设置、地震数据的加载和处理，以及使用LightningChart Python对这些数据进行可视化。

使用 LightningChart Python 可带来显著的优势，包括高性能渲染和交互式可视化，使其成为地震数据可视化项目的绝佳选择。
值得注意的是，所提供的数据是基于事件的，由GNS Science地震学家处理后更新，主要基于重大地震事件。虽然无法实现实时流数据，但该应用程序可以有效地加载并可视化每次地震事件的最新可用数据。

通过遵循本指南，您可以开发一个强大的工具来可视化地面震动强度，从而帮助更好地理解和准备应对地震影响。有关更多详细信息，请参考Shaking Layers GeoNet以获取数据集和其他资源。