Explorador de internet GMT Herrmann's Code

Como hacer una tomografía de Ruido Ambiental, paso a paso! 0.- Programas utilizados

Explorador de internet

rdseed

SAC

merge_21_csh (Youkai)

ccNoise (Fenglin) alternativa SAC cor Matlab xcorr

SWT (Fenglin)

GMT Herrmann's Code 1.- Datos 1.1 Búsqueda de datos:

Lo primero que hay que reconocer es qué estaciones existen en el área de estudio. Esto implica que primero hay que verificar qué canales BHZ (banda ancha verticales) han estado activos, en qué tiempo, lo han estado y si el IRIS dispone de los datos. Esto se hace en esta página

http://www.iris.edu/SeismiQuery/channel.htm

Es importante llenar el canal de CHANNEL que es donde se pone BHZ y las coordenadas. Se ve en cuales tiempo las estaciones están todas activas y se seleccionan la ventana de tiempo y las estaciones a utilizar.

1.2 Descarga de datos:

Para descargar los datos se va a esta pagina para hacer la solicitud de las estaciones.

http://www.iris.edu/SeismiQuery/breq_fast.phtml

La solicitud se llena de la siguiente forma

Network: TAL

Station: FULANITA

Channel: BHZ

Data start time: DIAo

Data end time: DIAf

El resto de la info puede ser dejada en blanco

PON UN LABLE!!!!!!!!

Luego

Media: Electronic (ftp)

Query over: DMC archived waveforms

Presionar: START QUERY

Una nueva ventana aparece donde ser revisa la solicitud y se selecciona el dato a descargar, seleccionar full SEED

y presionar SUBMIT

Un email llega al correo con la dirección para bajar los datos.

1.3 Abrir los datos

Para abrir los datos hace falta este programa

http://www.iris.edu/forms/rdseed_request.htm

Con el terminal vamos a la localización del .SEED que hemos descargado

Escribimos: reseed (enter)

Aparece unas preguntas que hay que contestar. Se llena de la siguiente forma:

< IRIS SEED Reader, Release 5.0

Input File (/dev/nrst0) or 'Quit' to Exit: DR.SDD-9-2011-9-2013.536556.seed

Output File (stdout) :

Volume # [(1)-N] :

Options [acCsSpRtde] : d

Summary file (None) :

Station List (ALL) :

Channel List (ALL) : *Z

Network List (ALL) :

Loc Ids (ALL ["--" for spaces]) :

Output Format [(1=SAC), 2=AH, 3=CSS, 4=mini seed, 5=seed, 6=sac ascii, 7=SEGY] : 1

Output file names include endtime? [Y/(N)]Y

Output poles & zeroes ? [Y/(N)]Y

Check Reversal [(0=No), 1=Dip.Azimuth, 2=Gain, 3=Both]: 1

Select Data Type [(E=Everything), D=Data of Undetermined State, M=Merged data, R=Raw waveform Data, Q=QC'd data] :E

Start Time(s) YYYY,DDD,HH:MM:SS.FFFF :

End Time(s) YYYY,DDD,HH:MM:SS.FFFF :

Sample Buffer Length [20000000]:

Extract Responses [Y/(N)] : Y

Se generan un chorreo de archivos .SAC que contienen el dato continuo que se necesita.

2. Preprocesar el dato y calcular la Función de Cross Correlación

El preprocesamiento del dato consiste en: poner todo el dato en un intervalo de muestreo pequeño (5 muestras por segundo o una muestra por segundo), dividir y reorganizar el dato del desastre en el que baja a archivos que contienen un día de información (86400 o 86401 s), remover la respuesta instrumental y finalmente calcular las funciones de crosscorrelación que son las que necesitamos para estimar cosas después.

2.1 Cambiar el intervalo de muestro

Esto se hace con sac. Para saber el intervalo de un archivo, se usa:

r sac

lh delta

para cambiarlo se hace

decimate 4

w over

en el caso de que haya que interpolar porque nos pasamos se usa

interpolate delta 0.2

w over

para muchos archivos se puede usar csh

#!/bin/csh

foreach i (`ls *.SAC`)

echo "…decimating $i..."

sac<<END >/dev/null

r $i

decimate 2

w over

q

END

end

También se puede hacer sin son menos de 1000 archivos

r *.sac

decimate 4

w over

2.2 Dividir en secciones de un día:

Como el dato es continuo, hay que separarlo en pequeños pedazos de un

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