plt.ylabel(' '.join((tr.stats.channel, '-', str('%0.0f' % rngkm), 'km')), fontsize=15) plt.legend(fontsize=10) ############################################################################### # set velocity mdel ############################################################################### model = TauPyModel(model="iasp91") ############################################################################## # parse eq list ############################################################################## #gadat = parse_ga_event_query('earthquakes_export_2012-16_250.edit.csv') evdict = parse_ga_event_query('au_ge_4.4_earthquakes_export_edit.csv') ############################################################################## # read ga sta list ############################################################################## ''' iris_sta_list = parse_iris_stationlist('/nas/active/ops/community_safety/ehp/georisk_earthquake/hazard/Networks/AU/gmap-stations-noarray.txt') network = 'AU' iris_sta_list = parse_iris_stationlist('/nas/active/ops/community_safety/ehp/georisk_earthquake/hazard/Networks/IU/iu-gmap-stations-autrim.txt') network = 'IU' ''' ############################################################################### # parse records ############################################################################### outtxt = '' """records = 'preferred_records_edit.csv'
mw_src = dictlist2array(cat, 'mw_src') ml_region = dictlist2array(cat, 'ml_region') nsah18_auth = dictlist2array(cat, 'auth') nsah18_lats = dictlist2array(cat, 'lat') nsah18_lons = dictlist2array(cat, 'lon') nsah18_deps = dictlist2array(cat, 'dep') nsah18_dt = dictlist2array(cat, 'datetime') ################################################################################ # parse updated GA catalogue ################################################################################ ga_csv = 'earthquakes_export_from_1840_sorted.csv' # parse csv cat = parse_ga_event_query(ga_csv) neac_mag = dictlist2array(cat, 'mag') neac_magType = dictlist2array(cat, 'magType') neac_lons = dictlist2array(cat, 'lon') neac_lats = dictlist2array(cat, 'lat') neac_deps = dictlist2array(cat, 'dep') neac_dt = dictlist2array(cat, 'datetime') # get ml zone print('Getting MLa zone...') neac_ml_zone = get_au_ml_zone(neac_lons, neac_lats) ################################################################################ # build arrays to append ################################################################################
cmap = remove_last_cmap_colour(cmap) #cmap = remove_last_cmap_colour(cmap) cs = (cmap(arange(ncolours-1))) ''' import matplotlib as mpl mpl.style.use('classic') fig = plt.figure(1, figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) ############################################################################## # get 2012-2015 ############################################################################## #gadat = parse_ga_event_query('earthquakes_export_2012-16_250.edit.csv') gadat = parse_ga_event_query('2014-2016_earthquakes_export.edit.csv') eqdt = dictlist2array(gadat, 'datetime') #mindate = dt.datetime(2012,1,1) mindate = dt.datetime(2014, 1, 1) ndays = max(eqdt) - mindate difftime = eqdt - mindate diffdays = [] for dift in difftime: diffdays.append(dift.days) counts, bins = histogram(diffdays, bins=ndays.days) cum = 0
from io_catalogues import parse_ga_event_query import matplotlib.pyplot as plt from misc_tools import dictlist2array from mapping_tools import distance from data_fmt_tools import return_sta_data, parse_iris_stationlist, get_iris_data import datetime as dt from numpy import arange, array, where, zeros_like, histogram #from gmt_tools import cpt2colormap #from misc_tools import remove_last_cmap_colour from os import getcwd ############################################################################## # parse eq list ############################################################################## #gadat = parse_ga_event_query('earthquakes_export_2012-16_250.edit.csv') gadat = parse_ga_event_query('au_ge_4.4_earthquakes_export_edit.csv') recent_csv = 'au_ge_4.4_earthquakes_export_recent.csv' gadat = parse_ga_event_query(recent_csv) ############################################################################## # read ga sta list ############################################################################## if getcwd().startswith('/nas'): iris_sta_list = parse_iris_stationlist( '/nas/active/ops/community_safety/ehp/georisk_earthquake/hazard/Networks/AU/gmap-stations-noarray.txt' ) network = 'AU' ''' iris_sta_list = parse_iris_stationlist('/nas/active/ops/community_safety/ehp/georisk_earthquake/hazard/Networks/IU/iu-gmap-stations-autrim.txt')
from io_catalogues import parse_ga_event_query from misc_tools import listdir_extension, remove_first_cmap_colour from numpy import array, isnan, nan, unique, mean, percentile, arange, where, hstack from os import path, getcwd from mapping_tools import make_street_map, get_map_polygons, mask_outside_polygons, annotate_cities, distance from datetime import datetime ############################################################################### # parse catalogue ############################################################################### gacsv = 'earthquakes_export_edit.csv' gacsv = 'earthquakes_export_feb_2022_edit.csv' events = parse_ga_event_query(gacsv) ############################################################################### # grab 10-km aggregated ############################################################################### json_folder = '2019_all_felt_reports_aggregated' json_folder = '2022_bulk_felt_reports_geojson' # getting aggregated files all_geojson = listdir_extension(json_folder, 'geojson') # now just keep 10-km agg geojson_10 = [] for jsonfile in all_geojson: #if jsonfile.endswith('10km_filtered.geojson'): if jsonfile.endswith('5km.geojson'):