iktripy

PyGMT - Download Data Katalog Gempabumi

Sebelum melakukan visualisasi, terlebih dahulu kita melakukan download data katalog gempabumi yang dapat diambil dari beberapa agensi. Beberapa pengertian dari istilah yang muncul dalam gempabumi adalah:

Hiposenter merupakan lokasi terjadinya gempabumi dilihat dari kedalaman, jika ditunjukkan dalam koordinat maka hiposenter memiliki posisi (xo, yo, zo). Sedangkan episenter merupakan lokasi terjadinya gempabumi dilihat di permukaan, sebagai proyeksi dari hiposenter. Episenter memiliki posisi (xo, yo). Sementara kedalaman gempabumi disebut sebagai fokus.
Katalog gempabumi merupakan daftar kejadian gempabumi yang terdiri atas waktu kejadian gempabumi, lokasi, kekuatan gempabumi (magnitudo dan/atau intensitas). Informasi lainnya yang dapat dimasukkan ke dalam katalog gempabumi adalah fasa gempa, waktu tiba gempa di stasiun, dan informasi-informasi lainnya.

Catalog terdiri atas daftar beberapa kejadian gempabumi (event), yang berisikan:

Origin: parameter kejadian gempabumi (latitude, longitude, depth, time, dll)
Magnitude: kekuatan gempabumi
Picks: waktu tiba gempabumi
Focal mechanism: mekanisme fokus Katalog gempa dapat disimpan dalam file ASCII ataupun Ms. Excel.

Sumber: https://docs.obspy.org/packages/obspy.core.html

Untuk script Python Download_Data.ipynb dapat diakses pada: PyGMT-Download Data

Download Katalog Gempa

New python file telah dibuat di Jupyter Notebook, dengan baris pertama berisi importing packages untuk library yang dibutuhkan dalam pengolahan data seismologi (pygmt, obspy, pandas, numpy). Pada library obspy, modul yang diperlukan adalah Client (lembaga yang menyediakan data gempabumi) dan juga UTCDateTime (waktu Coordinated Universal Time yang menunjukkan standar waktu internasional). Eksekusi dengan cara klik Run atau tekan Shift + Enter pada line yang berisikan script.

import pygmt
from obspy.clients.fdsn import Client
from obspy import UTCDateTime
import pandas as pd
import numpy as np

Diketahui gempa Tohoku, Jepang 2011 dengan keterangan berikut:

Misalkan data katalog yang dibutuhkan adalah dengan batasan sebagai berikut:

	Min	Max
Time	1 Maret 2011	15 Maret 2011
Longitude	135°E	145°E
Latitude	35°N	42°N
Depth	-	-
Magnitude	6	-

Maka dapat dituliskan script pada Jupyter sebagai berikut:

client = Client("IRIS")
starttime = UTCDateTime("2011-03-01T00:00:00")
endtime = UTCDateTime("2011-03-16T00:00:00")
min_lon = 135
max_lon = 145
min_lat = 35
max_lat = 42

catalog = client.get_events(starttime=starttime, endtime=endtime, minmagnitude=6,
                       minlongitude=min_lon, maxlongitude=max_lon,
                       minlatitude=min_lat, maxlatitude=max_lat)

Catalog dibuat dalam kolom time, lon, lat, depth, mag.

lon, lat, depth, mag, time = [], [], [], [], []
for i in range(len(catalog)):
    event = catalog[i]
    origins = event.origins[0]
    time.append(origins.time)
    lon.append(origins.longitude)
    lat.append(origins.latitude)
    depth.append(origins.depth/1000)
    mag.append(event.magnitudes[0].mag)

data = pd.DataFrame({"time":time,"lon":lon, "lat":lat, "depth_km":depth, "mag":mag})

Catalog dibuat dalam kolom date dan time yang dipisahkan ke dalam kolom year, month, day, hour, minute, second.

year, month, day, hour, minute, second = [], [], [], [], [], []
for i in range(len(catalog)):
    datetime = UTCDateTime(time[i])
    year.append(datetime.year)
    month.append(datetime.month)
    day.append(datetime.day)
    hour.append(datetime.hour)
    minute.append(datetime.minute)
    second.append(datetime.second + datetime.microsecond/(10**6))

data = pd.DataFrame({"year":year, "month":month, "day":day, "hour":hour, "minute":minute, "second":second, "lon":lon, 
                     "lat":lat, "depth_km":depth, "mag":mag})

Catalog disimpan ke dalam format CSV agar dapat dibaca di perangkat lainnya, seperti Ms. Excel.

data.to_csv("Katalog_Gempa_Tohoku_2011.csv")

Maka file CSV akan muncul pada folder yang sama dengan file *.ipynb File tersebut juga dapat dibuka di Ms. Excel