解析USGS网站页面中的地震空间数据

    作者：Flyingis
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    USGS官方网站每天都会实时更新全世界的地震信息，包含地震发生的地点，坐标，震级，震中距离地表的距离等等，坐标系采用的是地心坐标系WGS84，如何将这些实时的信息采集到自己的系统之中，用于进一步的科学计算和空间分析，需要借助一些解析数据和空间计算的方法。

    GIS主流的应用策略之一，是融合共享，也是技术发展的整体需求，接下来的内容并不关心如何共享，而是从共享的最基础层面-数据层面，来解析USGS网站页面中的地震空间数据。

    地震信息源的网址：http://quake.wr.usgs.gov/recenteqs/Quakes/quakes0.htm

    抽取该网站上的地震数据，可以使用主流的.Net，Java，开发一个小程序，相对独立，但是更多的空间分析和应用是直接基于GIS桌面平台进行的，如同在 MatLab平台上实现了一套数学分析的思路，需要引入更多的外部资源充实其中的变量和数组，因此，我们可以直接在GIS桌面平台ArcMap中直接用 Python去抽取数据，不同于普通的变量和数组，空间数据的引入还需要考虑坐标转换，符号设置等相关信息，基于AO的Python都可以帮助咱们去一一实现。

    urllib模块是标准Python库的一部分，方便提取最原始的地震数据：

q = urllib.urlopen(r'http://quake.wr.usgs.gov/recenteqs/Quakes/quakes0.htm')
for l in q.readlines():
    if l.find("<STRONG>") == 0:
        l = l[8:]
        l = l.replace("FONT COLOR", "FC")
    if l.find('<A HREF="/recenteqs/Maps') == 0:
        quakeI = l.split()
        magnitude = float(quakeI[2])
        x = -float(quakeI[7][:-1])
        y = float(quakeI[6][:-1])

        point = arcpy.Point(x,y)
        feature = cur.newRow()
        feature.shape = point
        feature.setValue("magnitude", magnitude)
        cur.insertRow(feature)

   

    这样所有的属性信息，包括x/y坐标数据都已经获取。熟悉AO的朋友肯定非常了解"cur.insertRow(feature)"的含义和开发过程了。不熟悉的请看后面解释吧：

    #定义WGS84坐标参考系
    SR = arcpy.SpatialReference(r"C:\workspace\demo3\WGS 1984.prj")
    #创建一个FeatureClass
    arcpy.CreateFeatureclass_management(os.path.dirname(tmpFC),
                                        os.path.basename(tmpFC),
                                        "POINT",
                                        spatial_reference = SR)
    #增加一个属性字段，代表地震震级
    arcpy.AddField_management(tmpFC, "Magnitude", "DOUBLE")
    #获取该FeatureClass的插入游标
    cur = arcpy.InsertCursor(tmpFC)

 

    所以"cur.insertRow(feature)"就是将所有网站上获取的每一个元组信息都添加到tmpFC临时FeatureClass之中了。

    现在数据已经获取了，按照传统的解析数据方法，咱们任务也就完成了，但是对于GIS应用来说，需要将这些数据显示到基础地图上，这里面就需要思考两个问题：

    1.已获取数据的坐标系和基础地图数据是否相同？不相同则需要坐标转换。
    2.如何符号化显示？

    假如我们基础地图的坐标是North_America_Albers_Equal_Area_Conic.prj，坐标转换可以通过以下两行代码完成：

    SR = arcpy.SpatialReference(r"C:\workspace\demo3\North_America_Albers_Equal_Area_Conic.prj")
    arcpy.Project_management(tmpFC, outFC, SR, "NAD_1983_To_WGS_1984_1")

   
    符号化可以自定义，也可以参考已有图层的样式，如：

    arcpy.ApplySymbologyFromLayer_management(os.path.splitext(os.path.basename(outFC))[0],
                                             r"c:\workspace\demo3\earthquake.lyr")

 

    这样咱们就完成了解析的工作，可以在ArcMap中基于这些数据进行进一步的分析。ArcMap 9.3需要在单独的IDLE环境中写开发脚本，将结果手工添加到ArcMap平台软件中，ArcMap 9.4则直接整合了Python运行环境，开发过程中加入了动态提示，实时帮助，应用交互等等，在科学计算和空间分析中非常方便。

    插图：

    原始软件界面

    导入或直接编写Python代码

    自动提示

    右侧帮助信息

    最终结果