def gen_REAV(fechas=[
dt.datetime.strftime(dt.datetime.utcnow() - dt.timedelta(hours=24),
'%Y-%m-%d %H:%M'),
dt.datetime.utcnow().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
],
ML=">1.5",
ms=2,
anchomap=40):
"""Genera un REAV semiautomático (guardado en el directorio de trabajo), basándose en la búsqueda de eventos del último día LOCALIZADOS
:param fechas: Par [fecha inicial,fecha final], por defecto busca en las últimas 24 horas
:type fechas: [str,str], opcional
:param ML: Magnitud local mínima para la búsqueda de eventos. Por defecto busca eventos con ML>1.5
:type ML: float, opcional
:param ms: Factor de escala para el símbolo (circulito) de la localización, por defecto=4
:type ms: float, opcional
:param anchomap: Extensión de ancho del mapa ploteado. Por defecto = 80 km
:type anchomap: float, opcional
:returns: Documento .doc
:Ejemplo:
>>> import sys
>>> sys.path.append('//172.16.40.10/Sismologia/pyOvdas_lib/')
>>> import ovdas_reportes_scripts as reportes
>>> reportes.gen_REAV(fechas=["2019-12-01T00:00","2019-12-05T00:00"],ML=2.0,ms=3,anchomap=40)
>>>
0 - Tatara, VT con ML: 2.3 (201912020039)
1 - Nevados de Chillan, LP con ML: 3.4 (201912011618)
2 - Nevados de Chillan, EX con ML: 3.4 (201912011529)
Seleccione el evento:
>>> 1
Mapa generado, en proceso etapa de generación de DOC
"""
#cargar los eventos del ultimo dia con ML>1.5
import ovdas_getfromdb_lib as gdb
import ovdas_figure_lib as ffig
import ovdas_doc_lib as doc
import ovdas_formulas_lib as formu
import pandas as pd
a = gdb.extraer_eventos(inicio=fechas[0],
final=fechas[1],
ML=ML,
volcan='*')
volcanes_data = gdb.volc_metadata(volc='all')
#permitir seleccionar uno
i = 0
a = pd.DataFrame(a)
a.reset_index()
print(a)
for index, row in a.iterrows():
print(
str(i) + " - " +
volcanes_data[volcanes_data.id == row.idvolc].nombre_db.iloc[0])
i = i + 1
'''
def localizar_NLL(idev,year,realtime=True,fini='',ffin=''):
VpVs=1.78
yNum,zNum=2000,1050
ro = 2.7 #Densidad
gridsize = 0.1 #Initial cell size in km
signature = 'Sergi'
import sys
import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
sys.path.append('//172.16.40.10/sismologia/pyovdas_lib/')
import ovdas_getfromdb_lib as gdb
import datetime as dt
VpVs=1.78
yNum,zNum=2000,1050
ro = 2.7 #Densidad
gridsize = 0.1 #Initial cell size in km
signature = 'Sergi'
if realtime==True:
fini = dt.datetime.strftime(dt.datetime.utcnow() - dt.timedelta(days=1), '%Y-%m-%d')
ffin = dt.datetime.strftime(dt.datetime.utcnow() + dt.timedelta(days=1), '%Y-%m-%d')
#ev = pd.DataFrame(gdb.extraer_eventos(inicio=fini,final=ffin,ml='>0',volcan='*')).tail(1)
ev = pd.DataFrame(gdb.extraer_eventos(inicio=fini,final=ffin,ml='>0',volcan='*'))
ev = ev[ev.idevento==idev]
ev = ev[ev.fecha.dt.year==year]
evsel=ev
from pylib.func_main import pyNLL
from obspy import read_events
hypo, NLL,voldf = pyNLL(yNum,zNum,gridsize,VpVs,ro,evsel,signature)
cat = read_events("loc/last.hyp")
lonN=cat[0].origins[0].longitude
latN=cat[0].origins[0].latitude
profN=cat[0].origins[0].depth/1000
erlonN = cat[0].origins[0].longitude_errors.uncertainty
erlatN = cat[0].origins[0].latitude_errors.uncertainty
erzN=cat[0].origins[0].depth_errors.uncertainty/1000
volnet = gdb.get_metadata_wws(volcan='*')
volnet = volnet[volnet.tipo=='SISMOLOGICA']
estas,fases =[],[]
for i in range(0,len(cat[0].picks)):
esta = cat[0].picks[i].waveform_id.station_code
fase = cat[0].picks[i].phase_hint
estas.append(esta[:-1])
fases.append(fase)
estadf = pd.DataFrame([estas,fases]).T
NLL=[latN,lonN,profN,erlonN,erlatN,erzN]
return NLL,estadf,hypo,evsel,voldf
Created on Mon Apr 19 09:16:29 2021
@author: sergio.morales
"""
fini = '2018-02-01'
ffin = '2018-12-31'
import sys
import os
import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
sys.path.append('//172.16.40.10/sismologia/pyovdas_lib/')
import ovdas_getfromdb_lib as gdb
import datetime as dt
evs = pd.DataFrame(
gdb.extraer_eventos(inicio=fini, final=ffin, volcan='*', ml='>0'))
realtime = False
for i in range(0, len(evs)):
raiz = '//172.16.40.102/Monitoreo/Procesamiento/autoNLLoc/'
ev = evs[evs.index == i]
from autoNLL_do import localizar_NLL
idev = ev.idevento.iloc[0]
year = ev.fecha.iloc[0].year
try:
NLL, estadf, hypo, ev, voldf = localizar_NLL(idev, year, realtime,
fini, ffin)
volcan = voldf.nombre_db.iloc[0]
fecha = str(ev.fecha.dt.year.iloc[0]) + str(
ev.fecha.dt.month.iloc[0]).zfill(2) + str(
def do(fecha):
raiz = '//172.16.40.102/Monitoreo/Procesamiento/autoNLLoc/'
import sys
import os
from autoNLL_do import localizar_NLL
import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
sys.path.append('//172.16.40.10/sismologia/pyovdas_lib/')
import ovdas_getfromdb_lib as gdb
import datetime as dt
fini = dt.datetime.strftime(dt.datetime.utcnow() - dt.timedelta(days=1),
'%Y-%m-%d')
ffin = dt.datetime.strftime(dt.datetime.utcnow() + dt.timedelta(days=1),
'%Y-%m-%d')
#ev = pd.DataFrame(gdb.extraer_eventos(inicio=fini,final=ffin,ml='>0',volcan='*')).tail(1)
ev = pd.DataFrame(
gdb.extraer_eventos(inicio=fini, final=ffin, volcan='*',
ml='>0')).tail(1)
last_loc_hypo = str(ev['idevento'].iloc[0]) + '-' + str(
ev.fecha.iloc[0].year)
print("Último evento localizado por Hypo: " + last_loc_hypo)
last_loc_NLL = open('lastloc.txt').read().splitlines()[0]
print("Último evento localizado por NLL: " + last_loc_NLL)
try:
with open("lastloc.txt", "w") as text_file:
print(f"{last_loc_hypo}", file=text_file)
if last_loc_hypo == last_loc_NLL:
print('No hay eventos nuevos localizados')
else:
print('A localizar!')
idev = ev.idevento.iloc[0]
year = ev.fecha.dt.year.iloc[0]
NLL, estadf, hypo, ev, voldf = localizar_NLL(idev, year)
#plot_ev(estadf, NLL, hypo, ev)
volcan = voldf.nombre_db.iloc[0]
fecha = str(ev.fecha.dt.year.iloc[0]) + str(
ev.fecha.dt.month.iloc[0]).zfill(2) + str(
ev.fecha.dt.day.iloc[0]).zfill(2)
#Guardar
file = fecha + '_' + volcan + "_NLLoc.csv"
row = (str(ev.fecha.iloc[0]) + ' ' + str(NLL[0]) + ' ' +
str(NLL[1]) + ' ' + str(NLL[2]) + ' ' + str(NLL[3]) + ' ' +
str(NLL[4]) + ' ' + str(NLL[5]) + ' ' +
str(ev.tipoevento.iloc[0]) + ' ' +
str(ev.idevento.iloc[0]) + '-' + str(ev.fecha.iloc[0].year))
df = pd.DataFrame([row])
raiz = raiz + str(ev.fecha.dt.year.iloc[0]) + '/' + str(
ev.fecha.dt.month.iloc[0]).zfill(2) + '/' + str(
ev.fecha.dt.day.iloc[0]).zfill(2) + '/'
if (os.path.exists(raiz + file) == True):
df.to_csv(raiz + file,
sep=';',
index=False,
mode='a',
header=False)
else:
df.to_csv(raiz + file, sep=';', index=False, header=False)
#file = open("evlocs/"+str(idev)+'-'+str(year)+".txt", "w")
#row = str(NLL[0])+' '+str(NLL[1])+' '+str(NLL[2])+' '+str(NLL[3])+' '+str(NLL[4])+' '+str(NLL[5])
#file.write(row)
#file.close()
except:
print('Problema con el lastloc.txt, se intentará nuevamente')
3: 'lonN',
4: 'profN',
5: 'erlonN',
6: 'erlatN',
7: 'erprofN',
8: 'tipoev',
9: 'id-year'
})
df_N = df_N.set_index('id-year', drop=True)
df_N = df_N[~df_N.index.duplicated(keep='first')]
ffin = dt.datetime.strftime(fin + dt.timedelta(days=1), '%Y-%m-%d')
fini = dt.datetime.strftime(ini, '%Y-%m-%d')
df_H = pd.DataFrame(
gdb.extraer_eventos(inicio=fini,
final=ffin,
volcan=volcan,
ml='>0',
tipoevento='VT'))
df_H['id-year'] = df_H.idevento.astype(str) + '-' + df_H.fecha.dt.year.astype(
str)
df_H = df_H.set_index('id-year', drop=True)
df_H['profH'] = voldf.nref.iloc[0] / 1000 - df_H['profundidad']
M = pd.concat([df_N, df_H], axis=1)
del df_H, df_N, df, df2, df3
M = M[M['hora'].notnull()]
M = M[M['cod'].notna()]
#%%
volnet = gdb.get_metadata_wws(volcan=volcan)
volnet = volnet[volnet.tipo == 'SISMOLOGICA']
#%%