Dieser Artikel bietet eine Visualisierung der statistisch ** `Zeit der Mondposition und -phase, als vergangene Erdbeben auftraten.
Es war Schuster (1897) [1] vor mehr als 100 Jahren, der zum ersten Mal die Auswirkungen der Mondflut diskutierte. In Bezug auf die Beziehung zwischen globaler Flut und Erdbeben gibt es danach Studien wie Tanaka (2012) [4] und Ide et al. (2016) [5] als Studien, die auf bestimmte seismische Quellen (Gruppen) abzielen. Darüber hinaus diskutierten Tsuruoka und Ohtake (1995) [2] die Beziehung zu globalen Gezeiten für Erdbeben, die in der Welt aufgetreten sind, aber es ist für die breite Öffentlichkeit in nicht-akademischen Bereichen schwierig. Daher ist die Beziehung zwischen dem Mond und dem Erdbeben vielen Menschen auf der Welt nicht sehr klar.
Der Zweck dieses Berichts ist es daher, die Wahrscheinlichkeit eines Erdbebens durch einen Blick auf Mond und Sonne zu ermitteln.
2.1 Data Source
Der zu visualisierende Erdbebenkatalog wurde (wahrscheinlich) vom United States Geological Survey (USGS) Signifikante Erdbeben, 1965-2016 bereitgestellt. Erdbeben-Datenbank) verwendet wird. Diese Daten werden nur mit einer Größe M von 5,5 oder höher katalogisiert.
Nicht nur USGS, sondern auch Japans Meteorological Agency und Disaster Prevention Research Institute veröffentlichen frühere Erdbebenkataloge. Es ist jedoch keine einfache Liste und sehr schwierig zu verwenden. Daher werden die obigen Daten verwendet.
Ursprünglich werden Erdbeben an jedem Punkt durch Plattentektonik verursacht, daher gibt es immer regionale Merkmale. Dieses Mal haben wir regionale Merkmale überhaupt nicht berücksichtigt, da wir seismische Aktivitäten in einem weiten Bereich der Welt ins Visier genommen haben. Beachten Sie daher bitte, dass sich der Inhalt bei Betrachtung durch einen professionellen Forscher seltsam anfühlt.
2.2 Data Overview
Lesen Sie zuerst die Daten und überprüfen Sie die ersten Zeilen. Verwenden Sie Python zur Analyse und Visualisierung.
import math
import datetime
import os, sys
import numpy as np
import pandas as pd
DATA_DIR = "/kaggle/input/earthquake-database/" + os.sep
# read data file
earthquake = pd.read_csv(
DATA_DIR+"database.csv",
sep=",",
parse_dates={'datetime':['Date', 'Time']},
encoding="utf-8",
error_bad_lines=False,
)
# treating irregular data
for idx in [3378,7512,20650]:
earthquake.at[idx, "datetime"] = earthquake.at[idx, "datetime"].split(" ")[0]
earthquake["datetime"] = pd.to_datetime(earthquake["datetime"], utc=True)
earthquake.set_index(["datetime"], inplace=True)
earthquake.head()
""" Output
Latitude Longitude Type Depth Depth Error Depth Seismic Stations Magnitude Magnitude Type Magnitude Error Magnitude Seismic Stations ... Horizontal Error Root Mean Square ID Source Location Source Magnitude Source Status inner moon_dist sun_dist
datetime
1965-01-02 13:44:18 19.246 145.616 Earthquake 131.6 NaN NaN 6.0 MW NaN NaN ... NaN NaN ISCGEM860706 ISCGEM ISCGEM ISCGEM Automatic 0.364867 4.128686e+08 1.471089e+11
1965-01-04 11:29:49 1.863 127.352 Earthquake 80.0 NaN NaN 5.8 MW NaN NaN ... NaN NaN ISCGEM860737 ISCGEM ISCGEM ISCGEM Automatic -0.996429 4.065270e+08 1.471063e+11
1965-01-05 18:05:58 -20.579 -173.972 Earthquake 20.0 NaN NaN 6.2 MW NaN NaN ... NaN NaN ISCGEM860762 ISCGEM ISCGEM ISCGEM Automatic 0.947831 4.052391e+08 1.471037e+11
1965-01-08 18:49:43 -59.076 -23.557 Earthquake 15.0 NaN NaN 5.8 MW NaN NaN ... NaN NaN ISCGEM860856 ISCGEM ISCGEM ISCGEM Automatic 0.248578 3.896846e+08 1.471106e+11
1965-01-09 13:32:50 11.938 126.427 Earthquake 15.0 NaN NaN 5.8 MW NaN NaN ... NaN NaN ISCGEM860890 ISCGEM ISCGEM ISCGEM Automatic -0.988605 3.882323e+08 1.471218e+11
"""
Die Daten waren so.
2.3 World Map
Überprüfen Sie die Quellenverteilung des Erdbebens.
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
%matplotlib inline
ti = "Map of Earthquake's epicenter duaring 1965-2016"
fig = plt.figure(figsize=(18, 18), dpi=96)
plt.rcParams["font.size"] = 24
m = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=-170, resolution='c')
m.drawcoastlines()
m.fillcontinents(color='#606060', zorder = 1)
for i in range(5,10,1):
#print(i)
tmp = earthquake[(earthquake["Magnitude"]>=i)&(earthquake["Magnitude"]<i+1)&(earthquake["Type"]=="Earthquake")]
x, y = m(list(tmp.Longitude), list(tmp.Latitude))
points = m.plot(x, y, "o", label=f"Mag.: {i}.x", markersize=0.02*float(i)**3.2, alpha=0.55+0.1*float(i-5))
plt.title(f"{ti}", fontsize=22)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1), loc='upper left', borderaxespad=0, fontsize=18)
plt.show()
Es ist klar, dass sich Erdbeben im orogenen Gürtel des Pazifiks konzentrieren. Ich meine, Japan ist gefährlich.
2.4 Distribution of the Depth
Überprüfen Sie die Tiefenverteilung der seismischen Quelle.
ti = "Distribution of Earthquake's Depth"
plt.figure(figsize=(20, 12), dpi=96)
plt.rcParams["font.size"] = 24
for i in range(5,9,1):
#print(i)
tmp = earthquake[(earthquake["Magnitude"]>=i)&(earthquake["Magnitude"]<i+1)&(earthquake["Type"]=="Earthquake")]
plt.hist(tmp["Depth"], bins=50, density=True, histtype='step', linewidth=2.5, label=f"Mag.: {i}.x")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left', borderaxespad=0, fontsize=18)
plt.xlabel("Depth, km")
plt.ylabel("Count of Earthquake (Normarized at Total surface=1)")
plt.title(f"{ti}")
plt.show()
Die meisten Erdbeben
Sie können sehen, dass. Obwohl aus dieser Grafik allein nicht ersichtlich ist, sind Erdbeben mit einer Tiefe von mehr als 550 km wahrscheinlich keine Plattengrenze, sondern Erdbeben, die innerhalb der Kontinentalkruste im zentralen Teil des Kontinents aufgetreten sind.
Die seismische Intensität von Erdbeben, die durch Gezeitenstress und Gezeiten verursacht werden, beträgt aufgrund ihres Mechanismus bis zu 70-80 km. Von nun an sind die zu visualisierenden Daten flacher als 80 km.
earthquake = earthquake[earthquake["Depth"]<80]
earthquake = earthquake[earthquake["Type"]=="Earthquake"]
Der Gezeitenstress des Mondes auf der Erdoberfläche nimmt zu, wenn
Daher für jedes Mal in der erfassten Erdbebenliste
Ich werde danach fragen.
3.1 Library
Verwenden Sie Astropy, eine praktische Bibliothek zur Berechnung der Position von Himmelskörpern.
3.2 Ephemeris for Astronomical position calculation
Als astronomischer Kalender zur Berechnung der Position von Himmelskörpern Astronomischer Kalender, veröffentlicht von JPL (Jet Propulsion Laboratory) Verwenden Sie dazu die neuesten DE432. DE432s hat eine kleinere Dateigröße (~ 10 MB) und ist auf Kosten eines kürzeren Zeitraums (1950-2050) einfacher zu handhaben als DE432. (Referenz)
3.3 Obtaining of Phase Angle between the Sun and the Moon
Die Positionsbeziehung zwischen Mond und Sonne zum Zeitpunkt des Erdbebens wurde untersucht. Als Ergebnis wurde festgestellt, dass das Folgende das Ergebnis eines großen Erdbebens (M> 5,5) war, wenn man es als Ganzes betrachtet.
Weiterhin wurde festgestellt, dass es folgende Tendenzen gibt.
Ursprünglich muss anhand der Merkmale der Quelle jedes Erdbebens geprüft werden, ob das Erdbeben tatsächlich durch die Mondflut verursacht wird oder nicht. Zum Beispiel gibt es Studien wie Tanaka (2012) [4] und Ide et al. (2016) [5] als Studien, die auf bestimmte seismische Quellen abzielen. Ich vertraue es jedoch einem professionellen Forscher an, und hier werde ich nur über statistische Trends in Richtung Erdbeben in der Welt sprechen.
Japan ist natürlich ein erdbebengefährdetes Land. Infolgedessen sind in der Vergangenheit häufig größere Katastrophen aufgetreten, darunter Tsunamis und durch Erdbeben verursachte Brände. Daher hat er ein großes Interesse an der Erdbebenvorhersage, und eine Organisation namens Earthquake Prediction Liaison Committee wird auf Initiative der Regierung betrieben.
Bei den meisten Erdbeben handelt es sich jedoch um plattenzerstörende Erdbeben, die den größten Teil aller Erdbeben ausmachen, einschließlich Erdbeben vom Fehlertyp, die indirekt durch dieselbe Plattentektonik verursacht werden (Quelle wird vergessen). In jedem Fall werden beide durch die zerstörerische Aktivität der Erdplatte verursacht, und es ist im Allgemeinen physikalisch unmöglich, die Zukunft der zerstörerischen Aktivität überhaupt vorherzusagen. (Es ist unter ganz besonderen Bedingungen nicht unmöglich, aber es ist unwahrscheinlich, dass diese besonderen Bedingungen natürlich eintreten).
Daher ist ** "Erdbebenvorhersage im Prinzip unmöglich" **, aber in letzter Zeit verlagert die Verwaltung ihren Fokus auf ** Katastrophenschutz ** anstatt auf Katastrophenverhütung. Wenn wir aus Sicht des Katastrophenschutzes die Eintrittswahrscheinlichkeit wie eine Wettervorhersage behandeln können, können wir möglicherweise zur Verbesserung der Lebensqualität beitragen (da beispielsweise die Wahrscheinlichkeit eines schweren Erdbebens in dieser Woche hoch ist, gehen wir nächste Woche erneut aus. Eine solche).
Future Work
Ich möchte ähnliche Visualisierungen für einen bestimmten Bereich innerhalb eines bestimmten Bereichs erstellen. In einigen Gebieten kann der Einfluss des Mondes stark sein.
Reference