地震データ解析と可視化: Pythonの力で地殻の動きを探る - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ

地震は地球上で頻繁に発生し、その発生パターンや地震の特性を理解することは、地球科学や災害管理において極めて重要です。本記事では、Pythonを使用して地震データを解析し、可視化する方法に焦点を当て、地震に関する理解を深める手法を紹介します。データの取得から解析、可視化までのステップを具体的なコード例とともに解説し、地震データの魅力的な側面に迫ります。

地震データの取得

地震データの取得には、USGS（アメリカ地質調査所）が提供している地震カタログAPIを使用します。Pythonのリクエスト（requests）モジュールを使って、地震データを取得する例を以下に示します。

import requests
import pandas as pd

def fetch_earthquake_data(start_date, end_date, min_magnitude=5.0):
    base_url = "https://earthquake.usgs.gov/fdsnws/event/1/query"
    
    # パラメータの設定
    params = {
        'format': 'geojson',
        'starttime': start_date,
        'endtime': end_date,
        'minmagnitude': min_magnitude
    }

    # データの取得
    response = requests.get(base_url, params=params)
    data = response.json()

    # データをDataFrameに変換
    earthquakes = pd.json_normalize(data['features'])
    
    return earthquakes

# 例: 直近1年間のマグニチュード5.0以上の地震データを取得
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2024-01-01'
earthquake_data = fetch_earthquake_data(start_date, end_date, min_magnitude=5.0)

# データの確認
print(earthquake_data.head())

このコードでは、USGSのAPIを利用して指定した期間およびマグニチュードの条件で地震データを取得しています。取得したデータはPandasのDataFrameに変換されています。

地震データの解析

地震の発生頻度の解析

取得した地震データを解析して、地震の発生頻度を可視化する方法を紹介します。MatplotlibとSeabornを使用してヒストグラムを作成し、地震の発生頻度を年ごとに可視化します。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# データの整形
earthquake_data['date'] = pd.to_datetime(earthquake_data['properties.time'], unit='ms')
earthquake_data['year'] = earthquake_data['date'].dt.year

# ヒストグラムの描画
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(earthquake_data['year'], bins=30, kde=False, color='skyblue')
plt.title('Earthquake Frequency Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Earthquakes')
plt.show()

このコードでは、地震データから年ごとのヒストグラムを作成しています。ヒストグラムは、特定の年における地震の発生頻度を視覚的に示しています。

地震のマグニチュードの解析

次に、地震のマグニチュードの分布を解析します。同様にMatplotlibとSeabornを使用して、マグニチュードの分布をヒストグラムで可視化します。

# ヒストグラムの描画
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(earthquake_data['properties.mag'], bins=30, kde=False, color='salmon')
plt.title('Distribution of Earthquake Magnitudes')
plt.xlabel('Magnitude')
plt.ylabel('Number of Earthquakes')
plt.show()

このコードでは、地震データからマグニチュードの分布をヒストグラムで可視化しています。これにより、どのようなマグニチュードの地震がよく発生しているかがわかります。

地震データの可視化

地震の発生場所の可視化

地震の発生場所を地図上にプロットして可視化するために、Foliumライブラリを使用します。FoliumはLeaflet.jsを利用してインタラクティブな地図を生成するためのPythonライブラリです。

import folium
from folium.plugins import MarkerCluster

# 地図の初期位置を設定
map_center = [earthquake_data['geometry.coordinates'].apply(lambda x: x[1]).mean(),
              earthquake_data['geometry.coordinates'].apply(lambda x: x[0]).mean()]

# 地図の作成
earthquake_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=2)

# マーカークラスターの作成
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(earthquake_map)

# マーカーを地図に追加
for index, row in earthquake_data.iterrows():
    folium.Marker(
        location=[row['geometry.coordinates'][1], row['geometry.coordinates'][0]],
        popup=f"<strong>Magnitude: {row['properties.mag']}</strong><br>Date: {row['date']}",
        icon=folium.Icon(color='red' if row['properties.mag'] >= 7 else 'orange' if row['properties.mag'] >= 5 else 'green')
    ).add_to(marker_cluster)

# 地図を保存
earthquake_map.save('earthquake_map.html')

このコードでは、Foliumを使用して地図上に地震の発生場所

をプロットしています。マーカーの色はマグニチュードによって異なり、地図上で視覚的に地震の強さを把握できます。生成された地図はHTML形式で保存されます。

結びつけ

Pythonを使用して地震データを取得し、解析・可視化することで、地震の特性や発生パターンに関する洞察を得ることができます。データの取得から解析、可視化までのステップをコードとともに紹介しました。これらの手法を組み合わせることで、地球の地殻変動に関する深い理解を得ることができます。地震データの解析は、地球科学や災害管理の分野での重要な活動の一環となり、Pythonの強力なツールセットがそのサポートを提供しています。 🌍🔍📊