Compare commits
24 Commits
b7719295ab
...
main
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| b3d9a31792 | |||
| 14dee58ab2 | |||
| 490c88085a | |||
| afef4c4d5c | |||
| 047f5e25ac | |||
| 827e9b5c77 | |||
| 4da96e8e74 | |||
|
ec17137f4b | ||
|
|
6826941c55 | ||
|
|
12d23d2c0c | ||
| 599e456fcf | |||
| 74dea1c653 | |||
| 1645645017 | |||
|
|
47f6ff5ca4 | ||
|
|
bb10d808f8 | ||
|
|
987324f7f1 | ||
| 31563ed0da | |||
| 8fa3b1ec10 | |||
|
|
ef2cdfdc6f | ||
|
|
d83a953a12 | ||
| d9ddd5b3ed | |||
| 36f57ae3c7 | |||
| a490bc7756 | |||
| 5eed5fbe7a |
5
.gitignore
vendored
5
.gitignore
vendored
@@ -1,3 +1,8 @@
|
||||
*.zip
|
||||
*.json
|
||||
*.csv
|
||||
|
||||
|
||||
# ---> Python
|
||||
# Byte-compiled / optimized / DLL files
|
||||
__pycache__/
|
||||
|
||||
27
README.md
27
README.md
@@ -1,5 +1,10 @@
|
||||
# Project I - Earthquakes
|
||||
|
||||
## Como utilizar
|
||||
Correr o ficheiro `earthquakes.py` usando `python earthquakes.py`
|
||||
|
||||
## Objectivos
|
||||
|
||||
First, let's represent the data using Python's Pandas module and implement CRUD operations, including JSON's conversion. Then, let's implement some statistical operations with graphical representations using Python's Matplotlib module over data representation in Pandas data model.
|
||||
|
||||
## Tarefas:
|
||||
@@ -8,7 +13,26 @@ First, let's represent the data using Python's Pandas module and implement CRUD
|
||||
- T2 - Implement CRUD operations through a text menu;
|
||||
- T3 - Implement statistical operations such as: average, variance, standard desviation, max, min, mode; through a text menu;
|
||||
- T4 - Convert from Pandas to JSON and save it in a text file;
|
||||
- T5 - to be continued ...
|
||||
- T5 - Calcular as seguintes estatísticas:
|
||||
- Número de eventos por dia e por mês.
|
||||
- Média e desvio padrão da profundidade e da magnitude por mês.
|
||||
- Mediana, 1º quartil e 3º quartil da profundidade e da magnitude por mês.
|
||||
- Máximo e mínimo a profundidade e da magnitude por mês.
|
||||
- T6 - Para a representação gráfica:
|
||||
- Um gráfico de barras com o numero de eventos por dia.
|
||||
- Um gráfico de barras com o numero de eventos por mês.
|
||||
- Um gráfico linear com a média +/- o desvio padrão das profundidades por mês.
|
||||
- Um gráfico linear com a média +/- a desvio padrão da magnitude L por mês.
|
||||
- Um gráfico tipo "boxplot" com as profundidades por mês.
|
||||
- Um gráfico tipo "boxplot" com as magnitudes L por mês.
|
||||
- T7 - Implementar os filtros de seleção de eventos para o cálculo / representação gráfica:
|
||||
- Período temporal (Data inicial, Data final).
|
||||
- Eventos com GAP menor que um determinado valor.
|
||||
- Qualidade (EPI ou Todos).
|
||||
- Zonas SZ.
|
||||
- Zonas VZ.
|
||||
- Limitar por Magnitudes L (mínimo, máximo).
|
||||
- Limitar Profundidades (mínimo, máximo).
|
||||
|
||||
## Prazos
|
||||
- T1 a T4 -> 10 de novembro
|
||||
@@ -17,7 +41,6 @@ First, let's represent the data using Python's Pandas module and implement CRUD
|
||||
## Apontamentos
|
||||
Dados parecem estar no formato [Nordic](https://seisan.info/v13/node259.html)
|
||||
|
||||
|
||||
## Bibliografia
|
||||
- [Pandas lib](https://pandas.pydata.org/docs)
|
||||
- [Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/index.html)
|
||||
|
||||
217
earthquakes.py
217
earthquakes.py
@@ -3,39 +3,59 @@
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
import parser
|
||||
import crud
|
||||
from utils import crud, parser, stats, utils
|
||||
|
||||
HEADER = """=== Terramotos ==="""
|
||||
|
||||
MENU ="""[1] Criar a base de dados
|
||||
[2] Atualizar uma entrada
|
||||
[3] Apagar uma entrada
|
||||
[4] Visualizar uma entrada
|
||||
EVENT_COLS = [
|
||||
"Data",
|
||||
"Latitude",
|
||||
"Longitude",
|
||||
"Profundidade",
|
||||
"Tipo Evento",
|
||||
"Gap",
|
||||
"Magnitudes",
|
||||
"Regiao",
|
||||
"Sentido",
|
||||
]
|
||||
STATION_COLS = [
|
||||
"Estacao",
|
||||
"Hora",
|
||||
"Min",
|
||||
"Seg",
|
||||
"Componente",
|
||||
"Distancia Epicentro",
|
||||
"Tipo Onda",
|
||||
]
|
||||
|
||||
MENU = """[1] Criar a base de dados
|
||||
[3] Apagar um evento
|
||||
[4] Apagar uma entrada de um evento
|
||||
[5] Visualizar um evento
|
||||
[6] Guardar como JSON
|
||||
[7] Guardar como CSV
|
||||
[8] Estatísticas
|
||||
[9] Criar uma entrada
|
||||
|
||||
[Q] Sair
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def guardar_df(df: pd.DataFrame, fname: str) -> bool:
|
||||
with open(fname, "w") as fp:
|
||||
fname = f"{fname}.txt"
|
||||
try:
|
||||
fp.write(df.to_string())
|
||||
except ValueError:
|
||||
return False
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def guardar_json(df: pd.DataFrame, fname: str) -> bool:
|
||||
with open(fname , "w") as fp:
|
||||
_retValues = utils.create_dict_struct(df, EVENT_COLS, None)
|
||||
|
||||
with open(fname, "w") as fp:
|
||||
try:
|
||||
json.dump(df.to_json(), fp)
|
||||
json.dump(_retValues, fp)
|
||||
except:
|
||||
return False
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
def guardar_csv(df: pd.DataFrame, fname: str):
|
||||
with open(fname, "w") as fp:
|
||||
try:
|
||||
@@ -44,56 +64,136 @@ def guardar_csv(df: pd.DataFrame, fname: str):
|
||||
return False
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
isRunning = True
|
||||
db = parser.parse("dados.txt")
|
||||
db = None
|
||||
|
||||
retInfo = None
|
||||
|
||||
while isRunning:
|
||||
os.system("cls")
|
||||
os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
|
||||
print(HEADER + "\n" + MENU)
|
||||
usrIn = input("Opção: ").lower()
|
||||
|
||||
match usrIn:
|
||||
case "1":
|
||||
os.system("cls")
|
||||
print(HEADER + "\nCRIAR")
|
||||
fname = input("Nome do ficheiro com os dados. (Branco para dados.txt)")
|
||||
if fname == "":
|
||||
fname = _get_usr_input("Qual os dados a ler? (dados.txt por defeito): ")
|
||||
if fname is None:
|
||||
fname = "dados.txt"
|
||||
if _file_exists(fname):
|
||||
db = parser.parse(fname)
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Nenhum ficheiro encontrado!"
|
||||
|
||||
case "2":
|
||||
if db is not None:
|
||||
continue
|
||||
if _file_exists(fname) and fname.endswith(".json"):
|
||||
db = pd.read_json(fname)
|
||||
print("Base de dados populada.")
|
||||
elif _file_exists(fname):
|
||||
db = parser.parse(fname)
|
||||
input("Base de dados populada. Enter para voltar ao menu inicial")
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
input("Base de dados não encontrada. Por favor tenta de novo.")
|
||||
|
||||
case "3":
|
||||
if db is not None:
|
||||
a = _get_uniques(db)
|
||||
ev_ids = _show_events(a)
|
||||
crud.read_ids(db)
|
||||
choice = _get_usr_input("Escolhe o ID para apagar: ", int)
|
||||
|
||||
_select = input("Qual a entrada a apagar: ")
|
||||
if not _event_exists(db, choice):
|
||||
retInfo = "ID do event não encontrado!"
|
||||
|
||||
db = db.drop(db[db["ID"] == ev_ids[_select]].index)
|
||||
else:
|
||||
db = crud.delete_event(db, choice)
|
||||
input()
|
||||
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
|
||||
case "4":
|
||||
if db is not None:
|
||||
a = _get_uniques(db)
|
||||
ev_ids = _show_events(a)
|
||||
crud.read_ids(db)
|
||||
eid_choice = _get_usr_input("Escolhe o ID: ", int)
|
||||
|
||||
_select = input("Qual a entrada a visualizar: ")
|
||||
_view_event(db, ev_ids[_select])
|
||||
if not _event_exists(db, eid_choice):
|
||||
retInfo = "ID do event não encontrado!"
|
||||
|
||||
input()
|
||||
else:
|
||||
os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
|
||||
table = crud.get_table(db, eid_choice)
|
||||
_prettify_event(table)
|
||||
crud.show_table(table)
|
||||
|
||||
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a apagar:", int)
|
||||
|
||||
db, msg = crud.delete_table_row(db, eid_choice, row_choice)
|
||||
new_table = crud.get_table(db, eid_choice)
|
||||
crud.show_table(new_table)
|
||||
print(msg)
|
||||
input()
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
|
||||
case "5":
|
||||
if db is not None:
|
||||
crud.read_ids(db)
|
||||
choice = _get_usr_input("Escolhe o ID para ver os dados: ", int)
|
||||
|
||||
if not _event_exists(db, choice):
|
||||
retInfo = "ID do event não encontrado!"
|
||||
|
||||
else:
|
||||
os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
|
||||
table = crud.get_table(db, choice)
|
||||
_prettify_event(table)
|
||||
crud.show_table(table)
|
||||
input()
|
||||
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
|
||||
case "6":
|
||||
if db is not None:
|
||||
fname = _get_usr_input("Nome do ficheiro a guardar? ")
|
||||
if fname is None:
|
||||
fname = "valores.json"
|
||||
guardar_json(db, fname)
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
|
||||
case "7":
|
||||
if db is not None:
|
||||
fname = _get_usr_input("Nome do ficheiro a guardar? ")
|
||||
if fname is None:
|
||||
fname = "valores.csv"
|
||||
guardar_csv(db, fname)
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
|
||||
case "8":
|
||||
if db is not None:
|
||||
stats.stats(db)
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
|
||||
case "9":
|
||||
if db is not None:
|
||||
crud.read_ids(db)
|
||||
eid_choice = _get_usr_input("Escolhe o ID: ", int)
|
||||
|
||||
if not _event_exists(db, eid_choice):
|
||||
retInfo = "ID do event não encontrado!"
|
||||
|
||||
else:
|
||||
os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
|
||||
table = crud.get_table(db, eid_choice)
|
||||
_prettify_event(table)
|
||||
crud.show_table(table)
|
||||
|
||||
insertion_point = _get_usr_input("Posição da nova linha: ", int)
|
||||
# TODO: balizar a escolha para apenas as linhas do evento em questao
|
||||
|
||||
db, msg = crud.create_table_row(db, eid_choice, insertion_point)
|
||||
new_table = crud.get_table(db, eid_choice)
|
||||
crud.show_table(new_table)
|
||||
print(msg)
|
||||
input()
|
||||
else:
|
||||
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
|
||||
case "q":
|
||||
@@ -114,23 +214,30 @@ def _file_exists(name: str) -> bool:
|
||||
return True
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def _get_uniques(df) -> pd.DataFrame:
|
||||
return df.get(["ID", "Data", "Regiao"]).drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
|
||||
def _show_events(df):
|
||||
events = {}
|
||||
idx = 1
|
||||
for (_, row) in df.iterrows():
|
||||
print(f"{idx:2d}| {row["Regiao"]}")
|
||||
events[str(idx)] = row["ID"]
|
||||
idx += 1
|
||||
return events
|
||||
|
||||
def _view_event(df, id):
|
||||
for idx, row in df.loc[df["ID"] == id ].iterrows():
|
||||
print(row)
|
||||
def _event_exists(df, eid) -> bool:
|
||||
allEvents = set(df["ID"])
|
||||
return eid in allEvents
|
||||
|
||||
|
||||
def _get_usr_input(msg: str, asType=str):
|
||||
usrIn = input(msg)
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
if usrIn == "":
|
||||
return None
|
||||
return asType(usrIn)
|
||||
|
||||
|
||||
def _prettify_event(df):
|
||||
preambleInfo = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
stations = df[["Estacao", "Componente", "Tipo Onda", "Amplitude"]]
|
||||
info = df.drop_duplicates(subset="Data", keep="first")
|
||||
data = datetime.fromisoformat(info.Data.values[0]).strftime("%c")
|
||||
print(
|
||||
f"Região: {info['Regiao'].values[0]}\nData: {data}\nLatitude: {info.Lat.values[0]}\nLongitude: {info.Long.values[0]}"
|
||||
+ f"\nProfundidade: {info.Prof.values[0]}\nTipo de evento: {info['Tipo Ev'].values[0]}\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
|
||||
839
info/dados.txt
Normal file
839
info/dados.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,839 @@
|
||||
2014 1 5 0332 36.3 LQ 38.433 -28.403 0.0 *AZO 11 0.5 2.8LAZO 1
|
||||
GAP=208 1.45 9.4 4.7 8.3 -0.1953E+02 0.2063E+02 -0.5068E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140105033236 I
|
||||
OP: CVUA-RM/RC 3
|
||||
STATUS: OK SENTIDO 3
|
||||
SENTIDO: II/III -Pico: S. Caetano 3
|
||||
PUB: NAO 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
OBS: Por ordem do CT nao foi emitido novo comunicado 3
|
||||
OBS: Sismo sobreposto 3
|
||||
REGIAO: Pico,VZ14,SZ06,FE95 405 3
|
||||
S. Caetano F 2 +MM AZO 2
|
||||
2014-01-05-0331-37S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PBOI EZ EP 332 36.87 102 0.1210 2.48 82
|
||||
PBOI EZ E 332 37.72 2.48 82
|
||||
PBOI EN E 332 37.73 101 2.48 82
|
||||
PCND EZ EP 332 37.04 96 -0.4310 6.51 308
|
||||
PCND EN E 332 38.28 97 6.51 308
|
||||
PCND EZ IAML 332 38.42 15553.4 0.30 6.51 308
|
||||
PTEI EZ EP 332 37.21 96 -0.5410 7.99 31
|
||||
PTEI EN E 332 38.82 96 7.99 31
|
||||
PTEI EZ IAML 332 40.06 16089.8 0.48 7.99 31
|
||||
PLGR EZ EP 332 40.80 59 -0.1310 26.4 311
|
||||
PLGR EN ES 332 43.64 59 -0.7710 26.4 311
|
||||
PCTB EZ EP 332 41.70 59 0.0410 31.3 290
|
||||
PCTB EN ES 332 46.87 59 1.1810 31.3 290
|
||||
PCTB EZ IAML 332 48.56 793.4 0.48 31.3 290
|
||||
PAMA EZ EP 332 42.17 59 0.1410 33.6 35
|
||||
PAMA EN ES 332 46.74 59 0.3910 33.6 35
|
||||
PAMA EZ IAML 332 48.13 1860.1 0.42 33.6 35
|
||||
PCUT EE E 332 48.90 34.3 309
|
||||
ROSA BZ EP 9 332 41.30 59 -0.91 0 34.8 24
|
||||
ROSA BN ES 332 46.33 59 0.5810 34.8 24
|
||||
PTCA EN E 332 48.36 38.2 296
|
||||
PLUZ EN E 332 55.18 74.6 30
|
||||
STGR EZ E 332 48.34 79.8 26
|
||||
|
||||
2014 1 5 0333 4.5 LQ 38.431 -28.405 0.0 *AZO 10 0.4 2.6LAZO 2.6CAZO 1
|
||||
GAP=214 1.01 5.2 3.4 5.0 -0.8103E+01 0.1158E+02 -0.9278E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140105033304 I
|
||||
OP: CVUA-RM/RC 3
|
||||
STATUS: OK SENTIDO 3
|
||||
SENTIDO: II/III -Pico: S. Caetano 3
|
||||
PUB: NAO 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
OBS: Por ordem do CT nao foi emitido novo comunicado 3
|
||||
REGIAO: Pico,VZ14,SZ06,FE95 405 3
|
||||
S. Caetano F 2 +MM AZO 2
|
||||
2014-01-05-0331-37S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PBOI EZ EP 333 5.10 48 101 0.1110 2.70 76
|
||||
PBOI EN E 333 5.94 2.70 76
|
||||
PCND EZ EP 333 5.32 51 96 -0.3710 6.56 311
|
||||
PCND EN E 333 6.53 6.56 311
|
||||
PTEI EZ EP 333 5.42 52 96 -0.5910 8.32 31
|
||||
PTEI EN ES 333 6.96 96 -0.1910 8.32 31
|
||||
PTEI EZ IAML 333 8.23 13778.4 0.34 8.32 31
|
||||
PLGR EZ EP 333 8.99 59 -0.1510 26.5 312
|
||||
PLGR EN ES 333 12.45 59 -0.1810 26.5 312
|
||||
PLGR EZ IAML 333 13.67 617.9 0.30 26.5 312
|
||||
PCTB EZ EP 333 9.95 59 0.1010 31.3 291
|
||||
PCTB EN ES 333 13.85 59 -0.0310 31.3 291
|
||||
PAMA EN ES 333 15.36 59 0.7210 33.9 35
|
||||
PCUT EN ES 333 14.68 59 -0.0710 34.4 309
|
||||
PCUT EZ IAML 333 16.71 530.5 0.47 34.4 309
|
||||
ROSA BN ES 4 333 16.65 59 1.70 0 35.1 24
|
||||
PTCA EN ES 333 16.43 59 0.6610 38.1 297
|
||||
PTCA EZ IAML 333 16.98 652.6 0.37 38.1 297
|
||||
PLUZ EN E 333 25.77 74.9 30
|
||||
STGR EN E 333 24.54 80.2 26
|
||||
|
||||
2014 1 6 0839 22.5 LQ 38.082 -26.498 0.0 *AZO 19 0.3 2.8LAZO 2.7CAZO 1
|
||||
GAP=199 0.92 16.1 14.1 5.6 0.2263E+03 -0.6104E+02 -0.7019E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140106083922 I
|
||||
OP: CVUA-AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa Hirondelle,SZ18,FE95 405 3
|
||||
2014-01-06-0839-02S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
SET4 EZ EP 839 32.92 44 50 -0.1310 65.6 110
|
||||
SET4 EZ ES 839 40.72 50 -0.2310 65.6 110
|
||||
SET2 EZ EP 839 33.33 41 50 0.1710 66.2 113
|
||||
SET2 EZ ES 839 41.05 50 -0.0910 66.2 113
|
||||
PFET EZ EP 839 33.07 45 50 -0.4310 68.9 115
|
||||
PSAN EZ EP 839 34.49 38 50 0.4810 72.5 110
|
||||
PSAN EZ ES 839 42.69 50 0.0610 72.5 110
|
||||
FAC EZ ES 839 44.88 43 0.1510 82.0 114
|
||||
PFAV EZ EP 839 35.60 47 43 -0.1810 86.6 324
|
||||
PFAV EN IS 839 45.57 43 -0.1610 86.6 324
|
||||
PFAV EZ IAML 839 45.61 78.0 0.28 86.6 324
|
||||
PRIB EZ EP 839 35.52 42 43 -0.4810 88.1 318
|
||||
PRIB EN ES 839 46.30 43 0.1910 88.1 318
|
||||
PRIB EZ IAML 839 46.91 173.0 0.28 88.1 318
|
||||
CML EZ EP 839 36.79 52 43 0.5010 90.5 112
|
||||
CMLA B2 ES 4 839 50.79 43 3.70 0 92.6 112
|
||||
PVNV EZ EP 839 36.34 46 43 -0.4710 94.8 323
|
||||
PVNV EN ES 839 47.55 43 0.0210 94.8 323
|
||||
PVNV EZ IAML 839 47.85 148.4 0.29 94.8 323
|
||||
PMAT EN ES 839 47.10 43 -0.4810 94.9 108
|
||||
PMAT EZ IAML 839 47.62 420.5 0.58 94.9 108
|
||||
LFA EZ EP 839 36.53 52 43 -0.4510 95.6 111
|
||||
PPAD EZ EP 839 37.15 49 43 0.0110 97.3 315
|
||||
PPAD EN IS 839 48.59 43 0.4910 97.3 315
|
||||
PPAD EZ IAML 839 49.04 149.7 0.25 97.3 315
|
||||
PRCH EZ EP 839 37.21 41 43 0.0210 97.8 113
|
||||
PRCH EN ES 839 48.28 43 0.0910 97.8 113
|
||||
MESC EZ EP 839 37.08 46 43 -0.2010 97.9 109
|
||||
MESC EN ES 839 48.14 43 -0.2110 97.9 109
|
||||
MESC EZ IAML 839 48.28 160.4 0.36 97.9 109
|
||||
VIF EN ES 839 48.93 43 0.0910 100 112
|
||||
PBIS EN E 839 50.26 100 319
|
||||
ASBA EN ES 839 49.44 43 0.3210 102 314
|
||||
PCNG EZ EP 839 37.94 39 43 0.0510 103 109
|
||||
PCNG EN ES 839 50.30 43 0.8810 103 109
|
||||
MIRA EZ E 839 51.05 112 107
|
||||
|
||||
2014 1 8 2246 5.4 LQ 38.460 -29.065 8.7 *AZO 7 0.1 2.1LAZO 2.0CAZO 1
|
||||
GAP=327 0.40 3.5 3.3 4.2 -0.2535E+01 -0.1768E+01 0.9548E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140108224605 I
|
||||
OP: CVUA-SA/AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: WSW Faial,SZ31,FE95 405 3
|
||||
2014-01-08-2245-41S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PTCA EZ EP 2246 10.07 19 96 0.1710 27.2 59
|
||||
PTCA EN ES 2246 13.49 96 0.2210 27.2 59
|
||||
PTCA EZ IAML 2246 14.04 389.6 0.16 27.2 59
|
||||
PCTB EZ EP 2246 10.14 20 95 -0.0510 29.3 74
|
||||
PCTB EN ES 2246 13.80 95 0.0310 29.3 74
|
||||
PCTB EZ IAML 2246 14.63 353.7 0.28 29.3 74
|
||||
PCUT EZ EP 2246 11.05 21 94 -0.0910 36.0 59
|
||||
PCUT EN ES 2246 15.34 94 -0.0910 36.0 59
|
||||
PCUT EZ IAML 2246 15.76 459.8 0.09 36.0 59
|
||||
PLGR EN ES 2246 16.34 93 -0.2310 40.5 69
|
||||
PLGR EZ IAML 2246 16.51 114.5 0.30 40.5 69
|
||||
PCND EZ EP 2246 13.44 29 92 -0.0410 52.6 89
|
||||
PCND EN ES 2246 19.47 92 -0.0610 52.6 89
|
||||
PCND EZ IAML 2246 19.88 36.3 0.19 52.6 89
|
||||
PBOI EZ EP 2246 14.51 29 64 -0.0210 60.2 92
|
||||
PBOI EN ES 2246 21.54 64 0.1710 60.2 92
|
||||
PBOI EZ IAML 2246 21.57 43.4 0.16 60.2 92
|
||||
PTEI EN E 2246 22.41 61.9 86
|
||||
|
||||
2014 1 9 0607 7.2 LQ 37.714 -26.259 0.0 *AZO 17 0.3 2.1LAZO 2.4CAZO 1
|
||||
GAP=235 0.87 4.9 2.7 3.6 0.9360E+01 -0.1490E+01 -0.5738E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140109060707 I
|
||||
OP: CVUA-IA/AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: S Fossa Hirondelle,SZ18,FE95 405 3
|
||||
2014-01-09-0606-43S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
SET2 EZ EP 6 7 14.10 34 59 -0.2510 42.4 70
|
||||
SET2 EZ ES 6 7 20.26 59 0.5510 42.4 70
|
||||
PFET EZ EP 6 7 14.10 33 59 -0.3510 43.1 74
|
||||
PFET EZ ES 6 7 19.81 59 -0.0610 43.1 74
|
||||
SET4 EZ EP 6 7 14.08 36 59 -0.5710 44.3 66
|
||||
SET4 EZ ES 6 7 20.58 59 0.3610 44.3 66
|
||||
PSAN EZ EP 6 7 14.96 36 59 -0.4810 49.4 72
|
||||
PSAN EZ ES 6 7 20.98 59 -0.6310 49.4 72
|
||||
FAC EZ EP 6 7 16.25 30 50 0.1210 54.1 83
|
||||
FAC EZ ES 6 7 22.63 50 -0.1910 54.1 83
|
||||
CML EZ EP 6 7 17.38 39 50 -0.0310 63.2 84
|
||||
CML EZ ES 6 7 25.28 50 0.2210 63.2 84
|
||||
CMLA B2 ES 4 6 7 24.33 50 -1.17 0 65.0 85
|
||||
PVER EN ES 6 7 25.52 50 -0.2610 66.4 82
|
||||
PRCH EZ EP 6 7 18.23 34 50 0.0710 68.7 88
|
||||
PRCH EN ES 6 7 26.56 50 0.1910 68.7 88
|
||||
PRCH EZ IAML 6 7 27.56 149.5 0.19 68.7 88
|
||||
LFA EZ EP 6 7 18.54 33 50 0.3110 68.8 84
|
||||
PMAT EZ EP 6 7 18.33 24 50 -0.0610 70.4 80
|
||||
PMAT EN ES 6 7 26.55 50 -0.2310 70.4 80
|
||||
PMAT EZ IAML 6 7 26.62 84.8 0.16 70.4 80
|
||||
MESC EN ES 6 7 27.35 50 0.0010 72.3 83
|
||||
MESC EZ IAML 6 7 28.22 30.4 0.19 72.3 83
|
||||
VIF EN ES 6 7 27.75 50 0.4010 72.4 87
|
||||
VIF EZ IAML 6 7 28.20 43.6 0.25 72.4 87
|
||||
PCNG EN ES 6 7 28.88 43 0.5910 76.4 85
|
||||
FRA1 EN ES 6 7 29.08 43 0.0010 80.0 87
|
||||
FRA1 EZ IAML 6 7 30.04 47.2 0.24 80.0 87
|
||||
PFAV EN ES 6 7 40.40 43 0.0010 132 327
|
||||
PFAV EZ IAML 6 7 41.27 17.2 0.27 132 327
|
||||
PRIB EN ES 6 7 40.76 43 0.1110 133 323
|
||||
PRIB EZ IAML 6 7 41.85 25.3 0.28 133 323
|
||||
PVNV EN ES 6 7 42.35 43 0.1610 140 326
|
||||
|
||||
2014 1 9 1503 59.5 LQ 38.063 -26.236 0.0 *AZO 20 0.3 2.3LAZO 2.7CAZO 1
|
||||
GAP=183 0.83 11.8 9.6 3.7 0.1125E+03 -0.2100E+02 -0.2738E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140109150359 I
|
||||
OP: CVUA-BC/RS 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa Hirondelle,SZ18,FE95 405 3
|
||||
2014-01-09-1503-33S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
SET4 EZ EP 15 4 6.75 53 59 -0.0610 43.7 118
|
||||
SET4 EZ ES 15 4 12.56 59 0.2510 43.7 118
|
||||
SET2 EZ EP 15 4 7.11 59 0.1110 44.9 123
|
||||
PFET EZ EP 15 4 7.36 36 59 -0.0810 47.8 125
|
||||
PFET EZ ES 15 4 13.61 59 0.2010 47.8 125
|
||||
PSAN EZ EP 15 4 7.63 43 59 -0.2510 50.6 118
|
||||
PSAN EZ ES 15 4 14.44 59 0.2510 50.6 118
|
||||
CML EZ EP 15 4 10.11 50 -0.3210 68.8 118
|
||||
PVER EN ES 15 4 18.74 50 -0.1710 70.0 115
|
||||
CMLA BZ EP 9 15 4 9.53 54 50 -1.19 0 70.8 118
|
||||
CMLA B1 ES 15 4 18.27 0.3010 70.8 118
|
||||
PMAT EZ EP 15 4 10.60 44 50 -0.3610 72.6 112
|
||||
PMAT EN ES 15 4 19.36 50 -0.2110 72.6 112
|
||||
PMAT EZ IAML 15 4 20.21 258.3 0.17 72.6 112
|
||||
LFA EZ IP 15 4 10.76 54 50 -0.3910 73.6 116
|
||||
MESC EZ EP 15 4 10.99 54 50 -0.4610 75.6 113
|
||||
MESC EN ES 15 4 20.08 50 -0.3510 75.6 113
|
||||
MESC EZ IAML 15 4 20.34 71.7 0.19 75.6 113
|
||||
PRCH EN ES 15 4 20.71 43 0.2910 76.2 119
|
||||
VIF EZ EP 15 4 12.18 44 43 0.4010 78.4 116
|
||||
VIF EN ES 15 4 21.37 43 0.3610 78.4 116
|
||||
VIF EZ IAML 15 4 22.08 64.5 0.20 78.4 116
|
||||
PCNG EN ES 15 4 21.78 43 0.2610 80.8 114
|
||||
FRA1 EN ES 15 4 22.94 43 0.4210 85.4 114
|
||||
FRA1 EZ IAML 15 4 23.65 69.7 0.16 85.4 114
|
||||
MIRA EZ EP 15 4 12.78 35 43 -0.4110 89.6 110
|
||||
MIRA EZ ES 15 4 23.52 43 0.0410 89.6 110
|
||||
PFAV EN ES 15 4 26.99 43 0.6510 103 314
|
||||
PRIB EE ES 15 4 26.99 43 -0.0310 106 310
|
||||
PRIB EZ IAML 15 4 27.46 63.8 0.14 106 310
|
||||
PVNV EN ES 15 4 27.95 43 -0.2210 112 314
|
||||
PVNV EZ IAML 15 4 28.81 33.2 0.19 112 314
|
||||
PPAD EN ES 15 4 29.18 43 0.0410 116 308
|
||||
PPAD EZ IAML 15 4 29.49 18.7 0.12 116 308
|
||||
ASBA EN ES 15 4 30.19 43 0.0110 120 308
|
||||
|
||||
2014 1 9 2224 43.4 LQ 37.442 -24.806 0.7 *AZO 18 0.3 2.9LAZO 3.2CAZO 1
|
||||
GAP=247 0.72 3.5 14.6 9.2 0.4637E+02 0.1281E+03 0.2725E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140109222443 I
|
||||
OP: CVUA-RM 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa da Povoacao,SZ13,FE95 404 3
|
||||
2014-01-09-2224-00S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
MIRA EZ EP 2224 52.17 65 50 -0.4610 56.5 313
|
||||
FRA1 EZ EP 2224 53.37 85 50 0.4710 58.7 305
|
||||
FRA1 EN ES 2224 59.43 50 -0.6110 58.7 305
|
||||
FRA1 EZ IAML 2225 1.59 391.7 0.23 58.7 305
|
||||
PSPR EZ EP 2224 52.91 82 50 -0.0210 59.1 200
|
||||
PSPR EN ES 2225 0.33 50 0.2510 59.1 200
|
||||
PSPR EZ IAML 2225 2.73 296.7 0.33 59.1 200
|
||||
PVPO EZ EP 2224 53.14 93 50 -0.2410 62.5 210
|
||||
PVPO EN ES 2225 0.70 50 -0.1710 62.5 210
|
||||
PVPO EZ IAML 2225 1.00 201.2 0.19 62.5 210
|
||||
PCNG EZ EP 2224 53.90 63 50 0.3410 63.3 305
|
||||
PCNG EN ES 2225 0.94 50 -0.2410 63.3 305
|
||||
PCNG EZ IAML 2225 3.22 125.7 0.48 63.3 305
|
||||
VIF EZ EP 2224 53.87 82 50 0.0410 65.3 301
|
||||
VIF EN ES 2225 1.85 50 0.1910 65.3 301
|
||||
VIF EZ IAML 2225 2.96 778.3 0.20 65.3 301
|
||||
PRCH EZ EP 2224 53.97 74 50 -0.1110 67.4 298
|
||||
PRCH EN ES 2225 2.25 50 0.1510 67.4 298
|
||||
PRCH EZ IAML 2225 3.45 898.9 0.19 67.4 298
|
||||
MESC EZ EP 2224 54.12 96 50 -0.1910 68.6 305
|
||||
MESC EN ES 2225 2.42 50 -0.0810 68.6 305
|
||||
MESC EZ IAML 2225 4.09 420.2 0.23 68.6 305
|
||||
LFA EZ EP 2224 54.48 86 50 -0.0310 70.1 302
|
||||
PMAT EZ EP 2224 54.42 76 50 -0.2810 71.9 305
|
||||
PMAT EN ES 2225 3.60 50 0.4210 71.9 305
|
||||
PMAT EZ IAML 2225 4.03 381.7 0.20 71.9 305
|
||||
CMLA BZ EP 9 2224 53.80 79 50 -1.04 0 72.8 300
|
||||
CMLA B2 ES 2225 2.56 0.1810 72.8 300
|
||||
PVER EZ EP 2224 55.25 76 50 0.2810 73.9 303
|
||||
PVER EN ES 2225 3.53 50 -0.1210 73.9 303
|
||||
PVER EZ IAML 2225 4.69 259.7 0.38 73.9 303
|
||||
CML EZ EP 2224 54.98 77 50 -0.1410 74.8 300
|
||||
CML EZ ES 2225 4.11 50 0.2010 74.8 300
|
||||
FAC EZ EP 4 2224 56.89 71 43 0.75 0 83.1 297
|
||||
FAC EZ ES 2225 5.55 43 -0.1510 83.1 297
|
||||
PSAN EZ EP 2224 57.50 68 43 0.1010 93.0 300
|
||||
PSAN EZ ES 2225 8.31 43 0.4010 93.0 300
|
||||
PFET EZ EP 2224 57.99 66 43 0.1910 96.2 296
|
||||
PFET EZ ES 2225 8.56 43 -0.0410 96.2 296
|
||||
SET2 EZ EP 2224 58.55 70 43 0.3910 98.9 297
|
||||
SET2 EZ ES 2225 9.05 43 -0.1810 98.9 297
|
||||
SET4 EZ EP 2224 58.16 69 43 -0.1010 99.9 299
|
||||
SET4 EZ ES 2225 9.18 43 -0.2410 99.9 299
|
||||
|
||||
2014 111 1337 24.9 LQ 37.605 -25.179 6.6 *AZO 14 0.2 2.0LAZO 2.3CAZO 1
|
||||
GAP=317 0.69 4.0 4.5 2.7 0.8869E+01 0.7143E+01 0.6380E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140111133724 I
|
||||
OP: CVUA-IA/RC 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa da Povoacao,SZ13,FE95 405 3
|
||||
2014-01-11-1336-29S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
FRA1 EZ EP 1337 28.15 104 -0.4910 21.6 315
|
||||
FRA1 EN ES 1337 31.78 104 0.3310 21.6 315
|
||||
FRA1 EZ IAML 1337 32.57 310.2 0.27 21.6 315
|
||||
MIRA EZ IP C 1337 28.96 30 104 0.2510 22.0 337
|
||||
MIRA EZ ES 1337 31.36 104 -0.2110 22.0 337
|
||||
PCNG EZ EP 1337 28.85 24 101 -0.5010 26.3 314
|
||||
PCNG EN ES 1337 32.76 101 0.0710 26.3 314
|
||||
PCNG EZ IAML 1337 33.38 37.6 0.14 26.3 314
|
||||
VIF EZ EP 1337 29.51 45 100 -0.0710 27.7 304
|
||||
VIF EN ES 1337 33.36 100 0.2610 27.7 304
|
||||
VIF EZ IAML 1337 34.08 245.8 0.17 27.7 304
|
||||
PRCH EZ EP 1337 30.08 29 63 0.2310 29.8 297
|
||||
PRCH EN ES 1337 33.42 63 -0.1510 29.8 297
|
||||
PRCH EZ IAML 1337 34.57 1059.5 0.33 29.8 297
|
||||
MESC EZ EP 1337 30.30 63 0.1510 31.4 312
|
||||
MESC EN ES 1337 34.14 63 0.0610 31.4 312
|
||||
MESC EZ IAML 1337 34.50 194.6 0.14 31.4 312
|
||||
LFA EZ EP 1337 30.59 31 63 0.2910 32.6 305
|
||||
PMAT EZ EP 1337 30.62 24 63 0.0810 34.8 312
|
||||
PMAT EN ES 1337 34.62 63 -0.1610 34.8 312
|
||||
PMAT EZ IAML 1337 35.76 173.7 0.20 34.8 312
|
||||
CMLA B1 ES 4 1337 33.99 63 -0.90 0 35.1 300
|
||||
CML EZ EP 1337 31.16 46 63 0.2710 37.2 300
|
||||
CML EZ ES 1337 35.29 63 -0.0910 37.2 300
|
||||
FAC EZ EP 1337 31.83 39 63 -0.2010 45.5 295
|
||||
FAC EZ ES 1337 36.98 63 -0.4110 45.5 295
|
||||
PSAN EZ EP 1337 33.25 30 63 -0.1710 55.4 300
|
||||
PSAN EZ ES 1337 40.11 63 0.2910 55.4 300
|
||||
PFET EZ E 1337 34.11 58.7 294
|
||||
PFET EZ ES 1337 40.74 63 0.1310 58.7 294
|
||||
SET2 EZ EP 1337 34.48 44 63 0.2210 61.3 296
|
||||
SET2 EZ ES 1337 41.03 63 -0.2610 61.3 296
|
||||
SET4 EZ E 1337 34.58 62.3 299
|
||||
SET4 EZ ES 1337 41.57 63 0.0810 62.3 299
|
||||
|
||||
2014 114 0756 0.2 LQ 38.530 -29.435 0.0 *AZO 7 0.1 2.4LAZO 2.3CAZO 1
|
||||
GAP=344 0.36 6.4 8.4 6.1 -0.3015E+02 -0.4733E+02 0.1987E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140114075600 I
|
||||
OP: CVUA-RC 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: W Faial,SZ31,FE95 405 3
|
||||
2014-01-14-0755-37S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PTCA EZ EP 756 9.49 26 50 0.1610 55.9 84
|
||||
PTCA EN ES 756 16.27 50 0.0610 55.9 84
|
||||
PTCA EZ IAML 756 17.45 222.3 0.28 55.9 84
|
||||
PCTB EZ EP 756 9.85 31 50 -0.1010 60.5 90
|
||||
PCTB EN ES 756 17.15 50 -0.1410 60.5 90
|
||||
PCTB EZ IAML 756 18.81 194.3 0.14 60.5 90
|
||||
PCUT EN ES 756 18.19 50 0.0110 64.0 80
|
||||
PCUT EZ IAML 756 18.94 183.6 0.25 64.0 80
|
||||
PCND EN ES 756 23.06 43 -0.0910 85.1 94
|
||||
PCND EZ IAML 756 27.57 53.7 0.60 85.1 94
|
||||
PBOI EZ EP 756 14.21 33 43 -0.0710 93.0 96
|
||||
PBOI EN ES 756 25.00 43 0.1410 93.0 96
|
||||
PBOI EZ IAML 756 26.39 60.8 0.41 93.0 96
|
||||
PTEI EN ES 756 25.28 43 0.1110 94.1 92
|
||||
ROSA BE ES 4 756 26.52 43 -1.13 0 106 78
|
||||
PAMA EE ES 756 28.58 43 -0.0810 111 81
|
||||
|
||||
2014 115 0550 8.7 LQ 37.476 -24.668 5.1 *AZO 14 0.3 2.3LAZO 2.1CAZO 1
|
||||
GAP=266 0.71 3.5 17.7 15.4 0.5281E+02 0.2528E+03 0.3904E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140115055008 I
|
||||
OP: CVUA-RS 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa da Povoacao,SZ13,FE95 404 3
|
||||
2014-01-15-0550-00S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
MIRA EZ ES 550 25.51 63 -0.4510 63.9 303
|
||||
FRA1 EN E 550 30.95 67.3 296
|
||||
PSPR EZ EP 550 19.20 21 63 0.1710 67.6 209
|
||||
PSPR EN ES 550 26.97 63 0.2010 67.6 209
|
||||
PSPR EZ IAML 550 27.68 66.4 0.22 67.6 209
|
||||
PCNG EN ES 550 27.49 53 -0.3110 71.9 297
|
||||
PVPO EZ EP 550 19.46 22 53 -0.1610 72.5 217
|
||||
PVPO EN ES 550 27.44 53 -0.3710 72.5 217
|
||||
PVPO EZ IAML 550 28.05 49.1 0.27 72.5 217
|
||||
VIF EN ES 550 28.87 53 0.5210 74.4 294
|
||||
PRCH EN ES 550 28.89 53 0.0710 77.0 292
|
||||
PRCH EZ IAML 550 30.14 115.1 0.37 77.0 292
|
||||
MESC EN ES 550 29.09 53 0.1010 77.1 297
|
||||
LFA EZ EP 550 20.58 22 53 0.0510 79.1 295
|
||||
PMAT EZ EP 550 20.51 53 -0.1010 80.3 298
|
||||
PMAT EZ IAML 550 29.39 65.1 0.16 80.3 298
|
||||
PMAT EN ES 550 29.47 53 -0.0810 80.3 298
|
||||
CMLA B2 ES 4 550 30.27 53 0.31 0 82.1 293
|
||||
CML EZ EP 550 21.22 27 53 0.1210 84.1 293
|
||||
FAC EZ ES 550 32.51 53 0.2410 92.8 291
|
||||
PSAN EZ E 550 35.07 102 294
|
||||
PFET EZ E 550 36.42 106 291
|
||||
|
||||
2014 115 1021 18.1 LQ 38.714 -29.090 0.1 *AZO 8 0.2 2.0LAZO 2.2CAZO 1
|
||||
GAP=329 0.46 3.9 6.1 4.6 0.1389E+02 -0.2205E+02 -0.7152E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140115102118 I
|
||||
OP: CVUA-AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: W Faial,SZ31,FE95 405 3
|
||||
2014-01-15-1020-46S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PTCA EZ IP D 1021 23.13 40 59 -0.0310 29.3 119
|
||||
PTCA EN IS 1021 27.00 59 0.0410 29.3 119
|
||||
PTCA EZ IAML 1021 27.21 150.9 0.13 29.3 119
|
||||
PCUT EZ EP 1021 23.88 27 59 -0.0810 34.4 106
|
||||
PCUT EN IS 1021 28.25 59 -0.1110 34.4 106
|
||||
PCUT EZ IAML 1021 28.70 388.3 0.11 34.4 106
|
||||
PCTB EZ EP 1021 24.00 23 59 -0.2910 36.6 124
|
||||
PCTB EN ES 1021 29.13 59 0.1910 36.6 124
|
||||
PLGR EZ EP 1021 25.31 36 59 0.1110 42.2 109
|
||||
PLGR EN ES 1021 30.62 59 0.0910 42.2 109
|
||||
PLGR EZ IAML 1021 30.98 60.7 0.10 42.2 109
|
||||
PCND EN E 1021 36.15 61.1 116
|
||||
PTEI EZ IAML 1021 37.04 28.2 0.18 68.4 111
|
||||
PTEI EN ES 1021 37.09 50 -0.1910 68.4 111
|
||||
PBOI EN ES 1021 37.55 50 0.0610 69.5 116
|
||||
PBOI EZ IAML 1021 37.87 26.2 0.11 69.5 116
|
||||
ROSA BN ES 4 1021 36.96 50 -1.53 0 73.8 89
|
||||
PAMA EZ EP 1021 30.74 43 0.2710 79.3 92
|
||||
PAMA EN ES 1021 39.68 43 -0.0710 79.3 92
|
||||
PAMA EZ IAML 1021 40.35 86.0 0.24 79.3 92
|
||||
|
||||
2014 115 1037 53.7 LQ 39.126 -28.466 10.6 *AZO 12 0.3 2.6LAZO 2.6CAZO 1
|
||||
GAP=251 0.90 13.1 4.6 21.8 0.3363E+02 0.7146E+02 0.2738E+03E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140115103753 I
|
||||
OP: CVUA-AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: W Graciosa,SZ27,FE95 405 3
|
||||
2014-01-15-1036-47S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PVIA EZ EP 1037 59.24 30 97 -0.1610 36.1 100
|
||||
PVIA EN IS 1038 3.84 97 0.1410 36.1 100
|
||||
PVIA EZ IAML 1038 4.13 97.3 0.23 36.1 100
|
||||
STGR EZ EP 1037 59.80 36 96 -0.2110 40.5 97
|
||||
STGR EN ES 1038 4.28 96 -0.4910 40.5 97
|
||||
STGR EZ IAML 1038 4.91 426.1 0.28 40.5 97
|
||||
PLUZ EZ EP 1038 1.00 35 95 0.5010 44.0 106
|
||||
PLUZ EN ES 1038 5.71 95 0.0910 44.0 106
|
||||
PLUZ EZ IAML 1038 6.67 342.2 0.31 44.0 106
|
||||
ROSA BN ES 4 1038 5.17 94 -1.73 0 49.1 157
|
||||
PAMA EZ EP 1038 2.27 57 64 0.2110 55.4 153
|
||||
PAMA EN ES 1038 8.20 64 -0.1510 55.4 153
|
||||
PAMA EZ IAML 1038 8.31 89.6 0.08 55.4 153
|
||||
PCUT EZ IP D 1038 2.39 33 64 -0.1410 59.3 201
|
||||
PCUT EN IS 1038 9.41 64 0.2310 59.3 201
|
||||
PCUT EZ IAML 1038 9.57 309.6 0.24 59.3 201
|
||||
PLGR EZ IP C 1038 2.56 43 64 -0.2210 61.0 194
|
||||
PLGR EN IS 1038 9.65 64 0.0310 61.0 194
|
||||
PLGR EZ IAML 1038 10.58 1597.1 0.22 61.0 194
|
||||
PTCA EZ EP 1038 3.38 45 64 -0.0610 66.5 206
|
||||
PTCA EN ES 1038 10.18 64 -0.5810 66.5 206
|
||||
PTCA EZ IAML 1038 10.43 196.8 0.26 66.5 206
|
||||
PCTB EZ EP 1038 3.70 30 64 -0.1910 70.3 200
|
||||
PCTB EN ES 1038 12.09 64 0.5410 70.3 200
|
||||
PCTB EZ IAML 1038 12.53 202.5 0.46 70.3 200
|
||||
PTEI EZ EP 1038 4.43 43 64 0.4110 70.6 172
|
||||
PTEI EN ES 1038 12.19 64 0.4010 70.6 172
|
||||
PTEI EZ IAML 1038 12.56 81.7 0.43 70.6 172
|
||||
PCND EZ EP 1038 4.29 55 64 0.0110 72.9 180
|
||||
PCND EZ IAML 1038 11.39 255.3 0.40 72.9 180
|
||||
PCND EN ES 1038 11.69 64 -0.5510 72.9 180
|
||||
PBOI EZ EP 1038 5.17 58 64 0.4010 76.9 174
|
||||
PBOI EN ES 1038 12.70 64 -0.4010 76.9 174
|
||||
PBOI EZ IAML 1038 13.27 56.8 0.11 76.9 174
|
||||
PIED EZ ES 1038 15.25 64 0.1810 86.2 155
|
||||
|
||||
2014 121 0321 25.9 LQ 38.637 -29.115 7.2 *AZO 7 0.1 2.1LAZO 2.3CAZO 1
|
||||
GAP=338 0.37 4.4 5.2 4.9 0.5891E-02 -0.1925E+02 0.1545E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140121032125 I
|
||||
OP: CVUA-IA/AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: W Faial,SZ31,FE95 405 3
|
||||
2014-01-21-0321-03S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PTCA EZ IP D 321 30.77 33 63 0.1110 28.3 102
|
||||
PTCA EN ES 321 34.29 63 0.1010 28.3 102
|
||||
PTCA EZ IAML 321 34.99 143.3 0.23 28.3 102
|
||||
PCUT EN ES 321 35.95 63 0.0810 35.2 92
|
||||
PCUT EZ IAML 321 36.47 467.4 0.39 35.2 92
|
||||
PLGR EZ EP 321 32.57 34 63 -0.0810 42.4 97
|
||||
PLGR EN ES 321 37.45 63 -0.2210 42.4 97
|
||||
PLGR EZ IAML 321 38.11 68.7 0.25 42.4 97
|
||||
PCND EZ EP 321 35.04 32 63 -0.0410 59.8 108
|
||||
PCND EN ES 321 41.98 63 0.0510 59.8 108
|
||||
PCND EZ IAML 321 42.46 63.1 0.39 59.8 108
|
||||
PTEI EZ E 321 37.76 67.9 103
|
||||
PTEI EN ES 321 43.75 53 -0.1310 67.9 103
|
||||
PBOI EN ES 321 43.94 53 0.0610 68.2 109
|
||||
ROSA BN ES 4 321 44.37 53 -1.28 0 76.5 83
|
||||
PAMA EN ES 321 46.82 53 0.0710 81.5 86
|
||||
PAMA EZ IAML 321 47.72 103.4 0.25 81.5 86
|
||||
|
||||
2014 122 0737 8.6 LQ 36.996 -24.214 17.4 *AZO 15 0.2 2.8LAZO 3.0CAZO 1
|
||||
GAP=312 0.64 5.2 11.8159.4 0.5013E+02 -0.1735E+04 -0.7225E+03E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140122073708 I
|
||||
OP: CVUA-SA/RC 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Falha Gloria,SZ11,FE95 404 3
|
||||
2014-01-22-0737-01S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PSPR EZ IP C 737 19.34 60 94 0.2610 73.4 266
|
||||
PSPR EN ES 737 26.83 94 -0.0810 73.4 266
|
||||
PSPR EZ IAML 737 28.09 233.0 0.27 73.4 266
|
||||
PVPO EZ IP C 737 20.43 64 93 0.0010 84.4 267
|
||||
PVPO EN ES 737 29.21 93 -0.0610 84.4 267
|
||||
PVPO EZ IAML 737 29.84 73.6 0.23 84.4 267
|
||||
MIRA EZ EP 737 25.79 49 92 -0.2710 129 313
|
||||
MIRA EZ ES 737 38.84 92 -0.2810 129 313
|
||||
FRA1 EN E 737 39.88 131 310
|
||||
PCNG EN E 737 41.52 135 310
|
||||
VIF EZ EP 737 26.85 49 92 -0.1910 137 308
|
||||
VIF EN ES 737 40.80 92 -0.0410 137 308
|
||||
VIF EZ IAML 737 40.89 40.7 0.28 137 308
|
||||
PRCH EN ES 737 40.90 92 -0.2210 139 306
|
||||
PRCH EZ IAML 737 41.93 248.5 0.34 139 306
|
||||
MESC EZ EP 737 27.56 50 92 0.0410 140 309
|
||||
MESC EN ES 737 42.01 92 0.3310 140 309
|
||||
MESC EZ IAML 737 43.14 45.2 0.66 140 309
|
||||
LFA EZ EP 737 27.61 54 92 -0.0510 142 308
|
||||
PMAT EN ES 737 42.78 92 0.5010 144 310
|
||||
PVER EN ES 737 42.62 92 -0.0110 146 308
|
||||
CML EZ EP 737 28.14 49 92 -0.0110 146 307
|
||||
CML EZ ES 737 42.92 92 0.1410 146 307
|
||||
FAC EZ ES 737 44.63 91 0.1810 154 305
|
||||
PSAN EZ EP 737 30.65 50 91 0.2310 164 306
|
||||
PFET EZ ES 737 46.85 91 -0.4510 167 304
|
||||
|
||||
2014 122 1156 3.1 LQ 38.028 -25.812 0.0 *AZO 22 0.3 2.4LAZO 2.4CAZO 1
|
||||
GAP=174 0.84 2.0 2.3 3.1 0.2948E+01 -0.1306E+00 -0.2479E+01E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140122115603 I
|
||||
OP: CVUA-RC/RS 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa Hirondelle,SZ18,FE95 405 3
|
||||
2014-01-22-1155-18S_SWARM.SEI 6
|
||||
2014-01-22-1156-01S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
SET4 EZ EP 1156 6.43 36 91 0.2310 17.0 176
|
||||
SET4 EZ ES 1156 8.83 91 0.3010 17.0 176
|
||||
SET2 EZ ES 1156 8.96 59 -0.6410 20.5 179
|
||||
PSAN EZ EP 1156 6.93 32 59 0.0410 21.0 159
|
||||
PSAN EZ ES 1156 10.19 59 0.4610 21.0 159
|
||||
PFET EZ IP C 1156 7.07 34 59 -0.1810 23.4 175
|
||||
PFET EZ ES 1156 10.19 59 -0.1810 23.4 175
|
||||
FAC EZ EP 1156 8.64 40 59 0.1210 31.6 153
|
||||
FAC EZ ES 1156 12.82 59 0.2410 31.6 153
|
||||
PVER EN ES 1156 14.26 59 0.3110 36.6 134
|
||||
PVER EZ IAML 1156 15.61 353.0 0.42 36.6 134
|
||||
CML EZ EP 1156 9.11 51 59 -0.2410 36.8 140
|
||||
CML EZ ES 1156 14.06 59 0.0210 36.8 140
|
||||
PMAT EZ IP C 1156 9.46 47 59 -0.0810 38.1 128
|
||||
PMAT EN ES 1156 14.72 59 0.3510 38.1 128
|
||||
PMAT EZ IAML 1156 15.90 599.4 0.39 38.1 128
|
||||
LFA EZ IP C 1156 9.70 59 -0.2510 40.4 134
|
||||
MESC EZ IP C 1156 9.90 40 59 -0.2110 41.4 129
|
||||
MESC EN ES 1156 15.66 59 0.2910 41.4 129
|
||||
MESC EZ IAML 1156 16.40 215.4 0.44 41.4 129
|
||||
PRCH EZ EP 1156 10.19 38 59 -0.3110 44.3 139
|
||||
PRCH EN ES 1156 15.63 59 -0.4310 44.3 139
|
||||
PRCH EZ IAML 1156 16.98 800.4 0.27 44.3 139
|
||||
VIF EZ EP 1156 10.69 37 59 -0.0210 45.3 134
|
||||
VIF EN ES 1156 16.33 59 -0.0910 45.3 134
|
||||
VIF EZ IAML 1156 17.18 160.3 0.20 45.3 134
|
||||
PCNG EN ES 1156 17.03 59 0.2610 46.6 128
|
||||
MIRA EZ EP 1156 11.66 50 -0.4110 54.0 120
|
||||
MIRA EZ E 1156 17.57 54.0 120
|
||||
PVPO EE E 1156 35.01 132 154
|
||||
PFAV EZ E 1156 40.37 135 305
|
||||
PRIB EN ES 1156 37.29 43 -0.4910 139 301
|
||||
PSPR EE E 1156 37.06 139 150
|
||||
PVNV EN ES 1156 38.91 43 0.2810 143 305
|
||||
PPAD EN ES 1156 40.12 43 0.1310 149 301
|
||||
PBIS EN E 1156 40.31 150 303
|
||||
ASBA EN ES 1156 41.53 43 0.4910 153 301
|
||||
|
||||
2014 123 0244 55.0 LQ 38.098 -26.435 0.0 *AZO 16 0.2 2.2LAZO 2.5CAZO 1
|
||||
GAP=193 0.67 12.7 11.0 3.5 0.1387E+03 -0.2793E+02 -0.3228E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140123024455 I
|
||||
OP: CVUA-AP/RS 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: Fossa Hirondelle,SZ18,FE95 405 3
|
||||
2014-01-23-0244-46S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
SET4 EZ EP 245 4.66 35 50 -0.2110 61.1 114
|
||||
SET4 EZ ES 245 12.24 50 -0.0610 61.1 114
|
||||
SET2 EZ EP 245 4.95 33 50 -0.0610 62.0 117
|
||||
SET2 EZ ES 245 12.89 50 0.3510 62.0 117
|
||||
PFET EZ EP 245 5.12 36 50 -0.2510 64.7 119
|
||||
PFET EZ ES 245 13.66 50 0.4910 64.7 119
|
||||
PSAN EZ EP 245 5.74 34 50 -0.0910 68.0 114
|
||||
PSAN EZ ES 245 13.87 50 -0.1210 68.0 114
|
||||
FAC EZ EP 245 7.43 33 43 0.3010 77.8 117
|
||||
FAC EZ ES 245 16.00 43 -0.2510 77.8 117
|
||||
CML EZ EP 245 8.04 30 43 -0.1510 86.1 115
|
||||
CML EZ ES 245 17.88 43 -0.2210 86.1 115
|
||||
PVER EZ EP 245 8.21 33 43 -0.1310 87.5 112
|
||||
PVER EN ES 245 18.50 43 0.1310 87.5 112
|
||||
PVER EZ IAML 245 19.46 36.1 0.33 87.5 112
|
||||
CMLA BZ EP 9 245 7.46 34 43 -0.99 0 88.2 115
|
||||
CMLA B2 ES 245 17.72 0.1410 88.2 115
|
||||
PMAT EZ EP 245 8.54 37 43 -0.1610 90.3 110
|
||||
PMAT EN ES 245 19.16 43 0.1610 90.3 110
|
||||
PRIB EZ EP 245 8.67 31 43 -0.0910 90.6 315
|
||||
PRIB EN ES 245 19.03 43 -0.0810 90.6 315
|
||||
PRIB EZ IAML 245 19.52 107.9 0.11 90.6 315
|
||||
LFA EZ EP 245 8.47 32 43 -0.3910 91.1 113
|
||||
LFA EZ ES 245 19.58 43 0.3010 91.1 113
|
||||
MESC EZ EP 245 8.90 34 43 -0.2510 93.3 111
|
||||
MESC EN ES 245 19.81 43 0.0310 93.3 111
|
||||
MESC EZ IAML 245 20.14 22.7 0.56 93.3 111
|
||||
PRCH EN ES 245 19.89 43 0.2010 93.4 116
|
||||
PVNV EZ EP 245 9.30 34 43 -0.2210 96.9 320
|
||||
PVNV EN ES 245 20.23 43 -0.2110 96.9 320
|
||||
PVNV EZ IAML 245 21.15 56.3 0.09 96.9 320
|
||||
PPAD EZ EP 245 10.42 30 43 0.4810 100 312
|
||||
PPAD EN ES 245 21.42 43 0.2610 100 312
|
||||
PPAD EZ IAML 245 22.29 22.1 0.25 100 312
|
||||
ASBA EN ES 245 22.43 43 0.2410 104 312
|
||||
ASBA EZ IAML 245 24.22 31.4 0.09 104 312
|
||||
|
||||
2014 123 0949 25.0 LQ 37.229 -24.555 33.9 *AZO 14 0.3 2.6LAZO 2.8CAZO 1
|
||||
GAP=279 0.93 5.9 18.7 31.3 0.9577E+02 -0.5305E+03 -0.1659E+03E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140123094925 I
|
||||
OP: CVUA-IA/RS 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: E Ilheus das Formigas,SZ13,FE95 404 3
|
||||
2014-01-23-0949-09S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PSPR EZ IP C 949 33.50 53 118 -0.0810 53.3 233
|
||||
PSPR EN ES 949 40.44 118 0.4310 53.3 233
|
||||
PSPR EZ IAML 949 41.13 181.0 0.17 53.3 233
|
||||
PVPO EZ IP C 949 34.21 48 114 -0.3010 61.8 241
|
||||
PVPO EN ES 949 41.36 114 -0.2810 61.8 241
|
||||
PVPO EZ IAML 949 42.41 53.2 0.36 61.8 241
|
||||
MIRA EZ EP 949 37.27 40 106 -0.5310 88.9 314
|
||||
MIRA EZ ES 949 46.77 106 -0.6210 88.9 314
|
||||
FRA1 EN ES 949 47.83 106 0.1210 90.7 309
|
||||
PCNG EN ES 949 49.10 105 0.4010 95.3 309
|
||||
VIF EZ EP 949 39.08 48 105 0.3310 96.9 307
|
||||
VIF EN ES 949 49.36 105 0.3010 96.9 307
|
||||
VIF EZ IAML 949 49.60 65.6 0.38 96.9 307
|
||||
PRCH EZ EP 949 39.15 58 104 0.2310 98.8 304
|
||||
PRCH EN ES 949 49.15 104 -0.1910 98.8 304
|
||||
PRCH EZ IAML 949 49.98 171.3 0.23 98.8 304
|
||||
MESC EZ EP 949 39.31 46 104 0.1010 101 309
|
||||
MESC EN ES 949 50.24 104 0.3810 101 309
|
||||
MESC EZ IAML 949 50.79 71.9 0.45 101 309
|
||||
LFA EZ EP 949 39.59 53 104 0.2410 102 307
|
||||
LFA EZ ES 949 49.83 104 -0.2810 102 307
|
||||
PMAT EN ES 949 50.73 103 0.2910 104 309
|
||||
PMAT EZ IAML 949 51.41 87.4 0.25 104 309
|
||||
CMLA B2 ES 4 949 48.90 103 -1.62 0 104 305
|
||||
CML EZ EP 949 39.87 47 103 0.0310 106 305
|
||||
CML EZ ES 949 50.38 103 -0.5710 106 305
|
||||
FAC EZ E 949 52.85 114 302
|
||||
PSAN EZ ES 4 949 55.79 101 0.94 0 124 304
|
||||
PFET EZ E 949 53.55 127 301
|
||||
SET2 EZ E 949 47.07 130 302
|
||||
|
||||
2014 126 0117 25.6 LQ 38.334 -26.843 8.1 *AZO 19 0.4 2.2LAZO 2.0CAZO 1
|
||||
GAP=195 1.17 10.7 12.6 10.1 0.1311E+03 -0.6700E+02 -0.4421E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140126011725 I
|
||||
OP: CVUA-RC 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: NAO 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: SE Terceira,SZ20,FE95 405 3
|
||||
2014-01-26-0116-58S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PFAV EZ EP 117 32.38 22 63 -0.4010 46.9 333
|
||||
PFAV EN ES 117 38.64 63 0.4410 46.9 333
|
||||
PFAV EZ IAML 117 40.88 74.8 0.09 46.9 333
|
||||
PRIB EZ EP 117 32.74 23 63 -0.1310 47.3 323
|
||||
PRIB EN ES 117 38.73 63 0.3910 47.3 323
|
||||
PRIB EZ IAML 117 39.35 173.9 0.16 47.3 323
|
||||
PVNV EZ EP 117 33.38 23 63 -0.5110 54.8 330
|
||||
PVNV EN ES 117 39.93 63 -0.2010 54.8 330
|
||||
PVNV EZ IAML 117 42.88 77.9 0.14 54.8 330
|
||||
PPAD EZ EP 117 33.54 22 63 -0.5610 56.2 317
|
||||
PPAD EN ES 117 40.81 63 0.3210 56.2 317
|
||||
PPAD EZ IAML 117 42.64 260.5 0.19 56.2 317
|
||||
PBIS EN ES 117 41.19 63 -0.1110 59.4 323
|
||||
PBIS EZ IAML 117 42.34 107.8 0.17 59.4 323
|
||||
ASBA EZ EP 117 34.45 63 -0.2810 60.5 315
|
||||
ASBA EN ES 117 41.79 63 0.1910 60.5 315
|
||||
ASBA EZ IAML 117 43.42 125.9 0.31 60.5 315
|
||||
SET4 EZ ES 117 51.18 53 -0.1410 105 119
|
||||
PIED EZ E 117 44.70 106 275
|
||||
SET2 EZ ES 117 51.74 53 0.1410 106 121
|
||||
PFET EZ E 117 42.09 109 121
|
||||
PSAN EZ ES 117 52.50 53 -0.3310 112 118
|
||||
FAC EZ ES 117 54.86 53 -0.1210 122 120
|
||||
PVER EE E 117 57.41 131 117
|
||||
PMAT EN ES 117 57.31 53 -0.2310 133 115
|
||||
LFA EZ EP 117 44.80 53 0.7510 135 117
|
||||
MESC EN ES 117 57.87 53 -0.4810 136 116
|
||||
PRCH EN E 117 59.16 137 119
|
||||
VIF EE E 118 1.08 139 117
|
||||
MIRA EZ EP 117 47.14 53 1.1410 150 113
|
||||
MIRA EZ ES 118 1.43 53 0.1110 150 113
|
||||
|
||||
2014 126 0117 49.3 LQ 38.314 -26.853 1.0 *AZO 21 0.3 2.5LAZO 2.6CAZO 1
|
||||
GAP=197 0.86 6.8 8.2 3.9 0.5466E+02 -0.1542E+02 -0.1079E+02E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140126011749 I
|
||||
OP: CVUA-RC 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: SE Terceira,SZ20,FE95 405 3
|
||||
2014-01-26-0116-58S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PFAV EZ EP 117 57.55 41 59 0.2610 48.5 335
|
||||
PFAV EE ES 118 3.60 59 0.3310 48.5 335
|
||||
PFAV EZ IAML 118 4.31 172.0 0.16 48.5 335
|
||||
PRIB EZ EP 117 57.69 50 59 0.3710 48.6 325
|
||||
PRIB EN ES 118 3.41 59 0.0910 48.6 325
|
||||
PRIB EZ IAML 118 4.20 304.6 0.16 48.6 325
|
||||
PVNV EZ EP 117 58.03 48 50 -0.4010 56.4 332
|
||||
PVNV EN ES 118 4.75 50 -0.5110 56.4 332
|
||||
PVNV EZ IAML 118 7.34 137.1 0.17 56.4 332
|
||||
PPAD EZ IP C 117 58.45 40 50 -0.1210 57.3 319
|
||||
PPAD EN ES 118 5.56 50 0.0510 57.3 319
|
||||
PPAD EZ IAML 118 8.34 373.2 0.16 57.3 319
|
||||
PBIS EN ES 118 6.23 50 -0.1510 60.7 325
|
||||
PBIS EZ IAML 118 8.64 155.8 0.19 60.7 325
|
||||
ASBA EN ES 118 6.77 50 0.1710 61.5 317
|
||||
ASBA EZ IAML 118 8.69 272.3 0.19 61.5 317
|
||||
SET4 EZ EP 118 4.62 36 43 -0.1110 104 117
|
||||
SET4 EZ ES 118 16.40 43 0.1210 104 117
|
||||
PIED EZ E 118 9.73 106 277
|
||||
SET2 EZ EP 118 4.98 42 43 0.1110 106 119
|
||||
SET2 EZ ES 118 16.43 43 -0.1110 106 119
|
||||
PFET EZ EP 118 5.39 29 43 0.1910 108 120
|
||||
PFET EZ ES 118 17.38 43 0.2610 108 120
|
||||
PSAN EZ EP 118 5.48 30 43 -0.1110 111 117
|
||||
PSAN EZ ES 118 17.05 43 -0.7410 111 117
|
||||
FAC EZ ES 118 20.42 43 0.5010 121 119
|
||||
CML EZ ES 118 22.33 43 0.6010 130 117
|
||||
PVER EN ES 118 21.72 43 -0.2310 131 116
|
||||
PVER EZ IAML 118 23.02 59.4 0.42 131 116
|
||||
PMAT EN ES 118 22.94 43 0.4210 133 114
|
||||
PMAT EZ IAML 118 24.45 47.4 0.16 133 114
|
||||
LFA EZ EP 118 8.50 41 43 0.0010 134 116
|
||||
MESC EZ EP 118 8.55 36 43 -0.2110 136 115
|
||||
MESC EN ES 118 23.11 43 -0.2210 136 115
|
||||
PRCH EE ES 118 22.97 43 -0.3610 137 118
|
||||
VIF EN ES 118 24.06 43 0.1410 139 116
|
||||
PCNG EN E 118 25.51 142 115
|
||||
MIRA EZ EP 118 10.16 39 43 -0.3110 150 112
|
||||
|
||||
2014 127 1050 49.6 RQ 39.424 -29.951 10.6 *AZO 16 0.3 3.3LAZO 3.4CAZO 1
|
||||
GAP=330 0.86 69.5 171.5302.4 -0.1183E+05 -0.5180E+05 0.2093E+05E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140127105049 I
|
||||
OP: CVUA-BC/RS 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
OBS: Sismo sem qualidade para calculo MW 3
|
||||
REGIAO: Crista Media Atlantica,SZ32,FE95 405 3
|
||||
2014-01-27-1050-32S_SWARM.SEI 6
|
||||
2014-01-27-1050-33S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PTCA EZ EP 1051 8.05 48 64 -0.1210 137 133
|
||||
PCUT EN E 1051 22.08 139 129
|
||||
PCTB EN ES 1051 24.04 64 0.3210 144 133
|
||||
PLGR EZ EP 1051 9.18 51 64 -0.3210 147 129
|
||||
PLGR EN ES 1051 23.50 64 -0.8910 147 129
|
||||
PLGR EZ IAML 1051 25.05 310.0 0.28 147 129
|
||||
PCND EZ EP 1051 12.06 82 64 0.0510 167 129
|
||||
PCND EN ES 1051 28.72 64 -0.0710 167 129
|
||||
ROSA BZ EP 9 1051 10.64 71 64 -1.37 0 167 117
|
||||
ROSA BN ES 1051 27.64 0.2210 167 117
|
||||
PCND EZ IAML 1051 30.10 115.6 0.26 167 129
|
||||
PVIA EE ES 1051 28.76 64 -0.1810 168 103
|
||||
PTEI EZ EP 1051 12.68 66 64 -0.0310 172 126
|
||||
PTEI EZ IAML 1051 32.57 227.7 0.59 172 126
|
||||
STGR EN E 1051 28.60 172 102
|
||||
PTEI EN ES 1051 30.20 64 0.1810 172 126
|
||||
PAMA EZ E 1051 17.05 174 118
|
||||
PBOI EZ EP 1051 13.25 72 64 0.2310 175 128
|
||||
PBOI EN ES 1051 31.06 64 0.5010 175 128
|
||||
PBOI EZ IAML 1051 32.34 79.8 0.28 175 128
|
||||
PLUZ EE E 1051 29.98 176 104
|
||||
PPAD EZ EP 1051 21.80 64 0.1910 244 108
|
||||
PVNV EZ EP 1051 22.72 49 64 0.0610 253 106
|
||||
PRIB EZ EP 1051 22.77 50 64 -0.1510 255 108
|
||||
PFAV EZ EP 1051 23.86 57 64 0.2410 260 107
|
||||
|
||||
2014 129 1950 45.0 LQ 37.276 -24.604 0.0 *AZO 12 0.3 2.2LAZO 2.6CAZO 1
|
||||
GAP=272 0.94 4.5 42.0 27.5 -0.1606E+03 0.1136E+04 -0.1079E+03E
|
||||
ACTION:UPD 24-11-22 11:01 OP:RS STATUS: ID:20140129195045 I
|
||||
OP: CVUA-BC/AR 3
|
||||
STATUS: OK 3
|
||||
PUB: EPI 3
|
||||
WEB: SIM 3
|
||||
REGIAO: E Ilheus das Formigas,SZ10,FE95 404 3
|
||||
2014-01-29-1950-17S_SWARM.SEI 6
|
||||
STAT SP IPHASW D HRMM SECON CODA AMPLIT PERI AZIMU VELO AIN AR TRES W DIS CAZ7
|
||||
PSPR EZ IP C 1950 53.77 48 50 -0.0210 53.3 226
|
||||
PSPR EE ES 1951 0.94 50 0.5410 53.3 226
|
||||
PSPR EZ IAML 1951 1.45 70.6 0.14 53.3 226
|
||||
PVPO EZ EP 1950 54.42 44 50 -0.4010 60.9 234
|
||||
PVPO EN ES 1951 1.85 50 -0.3610 60.9 234
|
||||
PVPO EZ IAML 1951 2.72 36.4 0.12 60.9 234
|
||||
MIRA EZ ES 1951 6.99 43 -0.3810 82.2 314
|
||||
FRA1 EZ EP 1950 57.55 30 43 -0.4210 84.1 308
|
||||
FRA1 EN ES 1951 7.73 43 0.0110 84.1 308
|
||||
PCNG EN E 1951 9.55 88.7 308
|
||||
VIF EN ES 1951 9.55 43 0.4210 90.4 305
|
||||
PRCH EZ EP 1950 59.47 34 43 0.5110 92.3 303
|
||||
PRCH EN ES 1951 9.38 43 -0.0710 92.3 303
|
||||
PRCH EZ IAML 1951 10.33 143.0 0.31 92.3 303
|
||||
MESC EZ EP 1950 59.46 45 43 0.2110 94.0 308
|
||||
MESC EN ES 1951 10.38 43 0.4310 94.0 308
|
||||
LFA EZ EP 1950 59.65 43 43 0.2510 95.3 306
|
||||
LFA EZ E 1951 9.51 95.3 306
|
||||
PMAT EN ES 1951 10.46 43 -0.0810 97.3 308
|
||||
CMLA B2 ES 4 1951 9.71 43 -0.95 0 97.7 304
|
||||
CML EZ EP 1950 59.67 45 43 -0.2310 99.8 304
|
||||
CML EZ ES 1951 10.69 43 -0.4110 99.8 304
|
||||
FAC EZ E 1951 13.79 108 301
|
||||
|
||||
@@ -1,2 +1,2 @@
|
||||
pytest==8.4.2
|
||||
pandas==2.3.3
|
||||
numpy==2.3.4
|
||||
pandas==2.3.3
|
||||
|
||||
@@ -1,31 +0,0 @@
|
||||
1996 6 7 1325 29.2 L 59.846 5.130 12.0F TES 12 .60 1.9LTES 2.2CTES 2.0LNAO1
|
||||
GAP=177 2.78 4.5 12.80.000 0.2239E+02 0.6258E+03 -0.2817E+03E
|
||||
1996 6 7 1325 30.5 L 59.763 5.396 29.2 NAO 2 1.0 2.0LNAO1
|
||||
8.3 41.0 74.7 1 F
|
||||
1996-06-07-1324-51S.TEST__009 6
|
||||
ACTION:SPL 14-12-11 12:04 OP:jh STATUS: ID:19960607132529 L I
|
||||
STAT COM NTLO IPHASE W HHMM SS.SSS PAR1 PAR2 AGA OPE AIN RES W DIS CAZ7
|
||||
EGD HHZ NS IP 4 1325 35.950 C BER jh 120.0-1.131047.70 6
|
||||
EGD HHZ NS END 1325 35.950 111.0 BER jh 0.0 47.70 6
|
||||
EGD HHZ NS AMP 1325 35.950 11.1 33.3 BER jh 47.70 6
|
||||
EGD HHN NS ES 1325 42.030 BER jh 70.0-.8901047.70 6
|
||||
BER BHZ NS00 IP 1325 38.120 C kkk AUT -.9801061.00 11
|
||||
BER BHZ NS00 END 1325 38.120 55.0 BER jh 4.8 61.00 11
|
||||
BER BHN NS00 ES 1325 45.440 BER jh 70.0-.9901061.00 11
|
||||
BER BHZ NS00 IAML A1325 46.710 31.7 0.20 BER jh 0.4 61.00 11
|
||||
KMY BHZ NS10 IP 1325 40.260 C PPP Ajh 70.0 .3301070.90 175
|
||||
KMY BHZ NS10 END 1325 40.260 62.0 BER jh 70.90 175
|
||||
KMY BHN NS10 ES 1325 48.740 BER jh 70.0.3001070.90 175
|
||||
KMY BHZ NS10 IAML 1325 48.920 83.6 0.20 BER jh 70.90 175
|
||||
ASK SHZ NS EP 2 1325 39.590 D -1.031071.10 3
|
||||
ASK SHZ NS END 1325 39.590 68.0 71.10 3
|
||||
ASK SHZ NS ES 1325 48.070 -1.021071.10 3
|
||||
ASK SHZ NS AMP 1325 48.070 333.3 2.20 71.10 3
|
||||
ASK SHZ NS IAML 1325 50.900 111.0 0.30 71.10 3
|
||||
NRA0 S Z Pn A1326 19.090 50.0-.05010368.0 72
|
||||
NRA0 S Z END 1326 19.090 333.0 368.0 72
|
||||
NRA0 S Z BAZ-P 1326 19.090 256.9 6.9 0. 368.0 72
|
||||
NRA0 S Z Pg 1326 27.940 -.64010368.0 72
|
||||
NRA0 S Z BAZ 1326 27.940 253.0 7.3 -3. 368.0 72
|
||||
NRA0 S Z Lg 1327 10.540 -.89010368.0 72
|
||||
NRA0 S Z BAZ 1327 10.540 266.6 4.1 9. 368.0 72
|
||||
50
tests.py
50
tests.py
@@ -1,50 +0,0 @@
|
||||
import pytest
|
||||
import parser
|
||||
|
||||
def test_type_1():
|
||||
test_data =[" 1996 6 7 1325 29.2 L 59.846 5.130 12.0F TES 12 .60 1.9LTES 2.2CTES 2.0LNAO1",
|
||||
" 1996 6 7 1325 30.5 L 59.763 5.396 29.2 NAO 2 1.0 2.0LNAO1"]
|
||||
expected = {"DateTime": "1996-06-07T13:25:29.200000", "Distance Indicator": "L", "Event ID": " ", 'Lat': 59.846, 'Long': 5.13,'Depth': 12.0, 'Agency': 'TES', 'Magnitudes': [{'M': ' 1.9', 'T': 'L'},{'M': ' 2.2', 'T': 'C'},{'M': ' 2.0', 'T': 'L'},{'M': ' 2.0', 'T': 'L'}]}
|
||||
|
||||
_ret = parser.parse_type_1(test_data)
|
||||
for (k,v) in _ret.items():
|
||||
assert _ret[k] == expected[k]
|
||||
|
||||
def test_type_3():
|
||||
test_data = [" OP: CVUA-RM/RC 3",
|
||||
" STATUS: OK SENTIDO 3",
|
||||
" SENTIDO: II/III -Pico: S. Caetano 3",
|
||||
" PUB: NAO 3",
|
||||
" WEB: SIM 3",
|
||||
" OBS: Por ordem do CT nao foi emitido novo comunicado 3",
|
||||
" OBS: Sismo sobreposto 3",
|
||||
" REGIAO: Pico,VZ14,SZ06,FE95 405 3"]
|
||||
|
||||
_ret = parser.parse_type_3(test_data)
|
||||
assert len(_ret["Comments"]) == 8
|
||||
|
||||
def test_type_6():
|
||||
test_data = [" 1996-06-03-2002-18S.TEST__012 6",
|
||||
" 1996-06-03-1917-52S.TEST__002 6"]
|
||||
expected = {"Wave": ["1996-06-03-2002-18S.TEST__012", "1996-06-03-1917-52S.TEST__002"]}
|
||||
|
||||
_ret = parser.parse_type_6(test_data)
|
||||
for (k,v) in _ret.items():
|
||||
assert _ret[k] == expected[k]
|
||||
|
||||
def test_type_i():
|
||||
test_data = [" ACTION:SPL 08-10-02 10:19 OP:jh STATUS: ID:19960603195540 I"]
|
||||
expected = {"Action": "SPL", "Action Extra": {"Date": '2008-10-02T10:19:00', "OP": "jh", "Status": "", "ID":19960603195540}}
|
||||
|
||||
_ret = parser.parse_type_i(test_data)
|
||||
for (k,v) in _ret.items():
|
||||
assert _ret[k] == expected[k]
|
||||
|
||||
def test_type_e():
|
||||
test_data =[" GAP=348 2.88 999.9 999.9999.9 -0.1404E+08 -0.3810E+08 0.1205E+09E"]
|
||||
expected = {"Gap": 348, "Origin": 2.88, "Error_lat": 999.9, "Error_long": 999.9, "Error_depth": 999.9, "Cov_xy": -14040000.0, "Cov_xz": -38100000.0, "Cov_yz": 120500000.0}
|
||||
|
||||
_ret = parser.parse_type_e(test_data)
|
||||
for (k,v) in _ret.items():
|
||||
assert _ret[k] == expected[k]
|
||||
|
||||
@@ -1,39 +1,59 @@
|
||||
# pyright: basic
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import parser
|
||||
import earthquakes as eq
|
||||
|
||||
pd.set_option('display.max_rows', 500)
|
||||
pd.set_option('display.max_columns', 500)
|
||||
pd.set_option('display.width', 150)
|
||||
|
||||
# -- globals
|
||||
|
||||
HEADER_COLS = ["Data", "Distancia", "Tipo Ev", "Lat", "Long", "Prof", "Magnitudes"]
|
||||
TABLE_READ_RET = ["Estacao", "Hora", "Min", "Seg", "Componente", "Amplitude"]
|
||||
|
||||
# -- helper funcs
|
||||
|
||||
def _get_uniques(df) -> pd.DataFrame:
|
||||
return df.get(["ID", "Data", "Regiao"]).drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
|
||||
|
||||
def _show_events(df):
|
||||
for (_, row) in df.iterrows():
|
||||
print(f"{row["ID"]}: {row["Regiao"]}")
|
||||
|
||||
# -- main
|
||||
|
||||
def read_ids(df):
|
||||
# Lista de IDs únicos no DataFrame
|
||||
return sorted(set(df["ID"]))
|
||||
ids = _get_uniques(df)
|
||||
_show_events(ids)
|
||||
|
||||
|
||||
def get_unique_events_table(df):
|
||||
return df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
|
||||
|
||||
def read_header(df, event_id):
|
||||
# Informações do header do evento
|
||||
row = df[df["ID"] == event_id].iloc[0]
|
||||
cols = list(df.columns)
|
||||
headerCols = ["DateTime", "Distance Indicator", "Event ID", "Lat", "Long", "Depth", "Agency", "Magnitudes"]
|
||||
# end = cols.index("ID") - 1
|
||||
# header_cols = cols[:end]
|
||||
# Para selecionar todas as colunas em vez de só algumas
|
||||
info = []
|
||||
for (i, col) in enumerate(headerCols):
|
||||
for (i, col) in enumerate(HEADER_COLS):
|
||||
info.append(f"{i+1} {col}: {row[col]}")
|
||||
infoString = f"Header do evento {event_id}:\n" + "\n".join(info)
|
||||
return infoString
|
||||
|
||||
|
||||
def show_table(df, retCols=TABLE_READ_RET):
|
||||
print(df.loc[:,retCols])
|
||||
|
||||
|
||||
def get_table(df, event_id):
|
||||
# retorna a tabela de dados do evento
|
||||
rows = df[df["ID"] == event_id]
|
||||
cols = list(df.columns)
|
||||
start = cols.index("ID") + 1
|
||||
table = rows[cols[start:]].iloc[1:]
|
||||
return table
|
||||
return rows
|
||||
|
||||
|
||||
def read_table_row(df, event_id, row_number_1):
|
||||
# retorna uma linha específica da tabela
|
||||
@@ -43,23 +63,20 @@ def read_table_row(df, event_id, row_number_1):
|
||||
return f"Linha {row_number_1} não pertence ao evento {event_id}."
|
||||
row = table.iloc[row_number_0]
|
||||
cols = list(df.columns)
|
||||
start = cols.index("STAT")
|
||||
start = cols.index("Estacao")
|
||||
tableCols = cols[start:]
|
||||
info = []
|
||||
for (i, col) in enumerate(tableCols):
|
||||
info.append(f"{i+1} {col}: {row[col]}")
|
||||
return f"Linha {row_number_1:02d} do evento {event_id}:\n" + "\n".join(info)
|
||||
|
||||
def update_table_row(df, event_id, row_number_1, new_data):
|
||||
# atualiza uma linha específica da tabela do evento
|
||||
row_number_0 = row_number_1 - 1
|
||||
table = get_table(df, event_id)
|
||||
if row_number_0 < 0 or row_number_0 >= len(table):
|
||||
return f"Linha {row_number_1} não pertence ao evento {event_id}."
|
||||
|
||||
def update_table_row(df, row_line, new_data):
|
||||
for key, value in new_data.items():
|
||||
if key in table.columns:
|
||||
df.loc[(df["ID"] == event_id) & (df.index == table.index[row_number_0]), key] = value
|
||||
return f"Linha {row_number_1} do evento {event_id} atualizada com sucesso."
|
||||
if key in df.columns:
|
||||
df.loc[row_line, key] = value
|
||||
return f"Linha {row_line} do evento atualizada com sucesso."
|
||||
|
||||
|
||||
def update_header(df, event_id, new_data):
|
||||
# atualiza o header de um evento
|
||||
@@ -68,20 +85,27 @@ def update_header(df, event_id, new_data):
|
||||
df.loc[(df["ID"] == event_id) | df.iloc[0], key] = value
|
||||
return f"Header do evento {event_id} atualizado com sucesso."
|
||||
|
||||
|
||||
def delete_event(df, event_id):
|
||||
# Apaga um evento inteiro (header + tabela)
|
||||
new_df = df.drop(df[df["ID"] == event_id].index)
|
||||
new_df.loc[df["ID"] > event_id, "ID"] -= 1
|
||||
print(f"Evento {event_id} apagado!")
|
||||
return new_df
|
||||
|
||||
def delete_table_row(df, event_id, row_number_1):
|
||||
|
||||
def delete_table_row(df, event_id, row_number):
|
||||
# Apaga uma linha específica da tabela do evento
|
||||
row_number_0 = row_number_1 - 1
|
||||
table = get_table(df, event_id)
|
||||
if row_number_0 < 0 or row_number_0 >= len(table):
|
||||
return f"Linha {row_number_1} não pertence ao evento {event_id}."
|
||||
new_df = df.drop(table.index[row_number_0])
|
||||
return new_df
|
||||
# Cria uma nova linha vazia no dataframe na posição insertion_point
|
||||
matching_indices = df.index[df['ID'] == event_id].tolist()
|
||||
|
||||
first_event_row = matching_indices[0]
|
||||
last_event_row = matching_indices[-1]
|
||||
|
||||
if row_number < first_event_row or row_number > last_event_row:
|
||||
return df, f"Erro: A posição a apagar, {row_number} está fora do intervalo permitido para o evento {event_id}."
|
||||
new_df = df.drop([row_number]).reset_index(drop=True)
|
||||
return new_df, f"Linha {row_choice} apagada com sucesso!"
|
||||
|
||||
|
||||
def create_blank_event(df, event_id):
|
||||
# Criar um evento vazio com linha de header e 1 linha de coluna
|
||||
@@ -96,8 +120,33 @@ def create_blank_event(df, event_id):
|
||||
|
||||
return new_df
|
||||
|
||||
|
||||
def create_table_row(df, event_id, insertion_point):
|
||||
# Cria uma nova linha vazia no dataframe na posição insertion_point
|
||||
matching_indices = df.index[df['ID'] == event_id].tolist()
|
||||
|
||||
first_event_row = matching_indices[0]
|
||||
last_event_row = matching_indices[-1]
|
||||
|
||||
if insertion_point < first_event_row or insertion_point > last_event_row + 1:
|
||||
return df, f"Erro: A posição de inserção {insertion_point} está fora do intervalo permitido para o evento {event_id}"
|
||||
|
||||
new_row_df = pd.DataFrame(columns=df.columns, index=[0])
|
||||
new_row_df['ID'] = event_id
|
||||
new_row_df = new_row_df.fillna(0)
|
||||
new_row_df = new_row_df.astype(df.dtypes)
|
||||
|
||||
def create_table_row(df, event_id, row_number_1):
|
||||
df_before = df.iloc[:insertion_point]
|
||||
df_after = df.iloc[insertion_point:]
|
||||
|
||||
new_df = pd.concat([df_before, new_row_df, df_after], ignore_index=True)
|
||||
|
||||
return new_df, f"Linha inserida com sucesso na posição {insertion_point}"
|
||||
|
||||
def create_entire_database() -> pd.DataFrame:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def create_table_row_old(df, event_id, row_number_1):
|
||||
event_rows = df[df["ID"] == event_id]
|
||||
if event_rows.empty:
|
||||
return df, f"Erro: Evento com ID {event_id} não encontrado."
|
||||
@@ -120,17 +169,3 @@ def create_table_row(df, event_id, row_number_1):
|
||||
|
||||
return new_df, f"Linha inserida com sucesso na posição {row_number_1} do evento {event_id}."
|
||||
|
||||
''' teste temporário enquanto não temnos menu
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
df = parser.parse()
|
||||
first_id = read_ids(df)[0]
|
||||
for i in range(5):
|
||||
df = delete_event(df, i)
|
||||
for i in range(5):
|
||||
df = create_blank_event(df, i+5)
|
||||
update_table_row(df, 5, 1, {"Velo": 5.1})
|
||||
df, msg = insert_table_row(df, 5, 1)
|
||||
df, msg = insert_table_row(df, 5, 3)
|
||||
eq.guardar_csv(df, "dados.csv")
|
||||
eq.guardar_df(df, "data.txt")
|
||||
'''
|
||||
@@ -1,7 +1,5 @@
|
||||
# pyright: basic
|
||||
import io
|
||||
import warnings
|
||||
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
@@ -12,77 +10,92 @@ DIST_IND = {"L": "Local", "R": "Regional", "D": "Distante"}
|
||||
TYPE = {"Q": "Quake", "V": "Volcanic", "U": "Unknown", "E": "Explosion"}
|
||||
|
||||
|
||||
# --- helper funcs ---
|
||||
# --- helper funcs ---
|
||||
def is_blank(l: str) -> bool:
|
||||
return len(l.strip(" ")) == 0
|
||||
|
||||
def parse_flt(v:str) -> float | None:
|
||||
|
||||
def parse_flt(v: str) -> float | None:
|
||||
try:
|
||||
t = float(v)
|
||||
return t
|
||||
except ValueError:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def parse_int(v:str) -> int | None:
|
||||
|
||||
def parse_int(v: str) -> int | None:
|
||||
try:
|
||||
t = int(v)
|
||||
return t
|
||||
except ValueError:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def into_dataframe(data) -> pd.DataFrame:
|
||||
if len(data) == 0:
|
||||
return pd.DataFrame()
|
||||
aux = {k: [] for k in data.keys()}
|
||||
for (k,v) in data.items():
|
||||
for k, v in data.items():
|
||||
aux[k].append(v)
|
||||
|
||||
return pd.DataFrame(data=aux)
|
||||
|
||||
|
||||
def _concat(preamble, df: pd.DataFrame):
|
||||
for (k,v) in preamble.items():
|
||||
df.insert(len(df.columns)-1, k, [v for _ in range(len(df))])
|
||||
for k, v in preamble.items():
|
||||
df.insert(len(df.columns) - 1, k, [v for _ in range(len(df))])
|
||||
|
||||
return df
|
||||
|
||||
|
||||
def validate_no_stations(expected: int, stationsDF: pd.DataFrame) -> bool:
|
||||
uniqueStations = stationsDF["Estacao"].nunique()
|
||||
return expected == uniqueStations
|
||||
|
||||
|
||||
# --- principal ---
|
||||
def parse(fname):
|
||||
fp = open(fname)
|
||||
data = [l for l in fp.read().split("\n")]
|
||||
chunks = boundaries(data)
|
||||
df = pd.DataFrame()
|
||||
for (idx,c) in enumerate(chunks):
|
||||
a = parse_chunk(data[c[0]:c[1]])
|
||||
for idx, c in enumerate(chunks):
|
||||
a = parse_chunk(data[c[0] : c[1]])
|
||||
aux = pd.concat([df, a], axis=0, ignore_index=True)
|
||||
df = aux
|
||||
fp.close()
|
||||
return df
|
||||
|
||||
|
||||
def boundaries(data: list[str]):
|
||||
boundaries = []
|
||||
start = None
|
||||
for (idx,l) in enumerate(data):
|
||||
for idx, l in enumerate(data):
|
||||
if start is None:
|
||||
if not is_blank(l):
|
||||
start = idx
|
||||
else:
|
||||
if is_blank(l):
|
||||
boundaries.append((start,idx))
|
||||
boundaries.append((start, idx))
|
||||
start = None
|
||||
return boundaries
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_chunk(chunk_lines: list[str]):
|
||||
hIdx = None
|
||||
for (idx, l) in enumerate(chunk_lines):
|
||||
for idx, l in enumerate(chunk_lines):
|
||||
if l[-1] == "7":
|
||||
hIdx = idx
|
||||
break
|
||||
preambleRet = _parse_preamble(chunk_lines[:hIdx])
|
||||
phaseRet = _parse_type_7(chunk_lines[hIdx:])
|
||||
|
||||
if not validate_no_stations(preambleRet["Estacoes"], phaseRet):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
return _concat(preambleRet, phaseRet)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_preamble(hLines: list[str]):
|
||||
aux = defaultdict(list)
|
||||
|
||||
@@ -95,8 +108,7 @@ def _parse_preamble(hLines: list[str]):
|
||||
case "6":
|
||||
aux[6].append(line)
|
||||
case "E":
|
||||
pass
|
||||
# aux["E"].append(line)
|
||||
aux["E"].append(line)
|
||||
case "I":
|
||||
aux["I"].append(line)
|
||||
case "F":
|
||||
@@ -106,7 +118,7 @@ def _parse_preamble(hLines: list[str]):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
headerDict = dict()
|
||||
for (k,v) in aux.items():
|
||||
for k, v in aux.items():
|
||||
if len(v) != 0:
|
||||
headerDict.update(FUNCS[k](v))
|
||||
return headerDict
|
||||
@@ -121,7 +133,7 @@ def _parse_type_1(data: list[str]):
|
||||
m = int(aux[13:15])
|
||||
s = int(aux[16:18])
|
||||
mil = int(aux[19]) * 10**5
|
||||
dt = datetime(y,mo,d,h,m,s,mil)
|
||||
dt = datetime(y, mo, d, h, m, s, mil)
|
||||
|
||||
dist_ind = DIST_IND[aux[21]]
|
||||
ev_type = TYPE[aux[22]]
|
||||
@@ -130,18 +142,28 @@ def _parse_type_1(data: list[str]):
|
||||
depth = float(aux[38:43])
|
||||
no_stat = int(aux[48:51])
|
||||
|
||||
hypo = {"Data": dt.isoformat(), "Distancia": dist_ind, "Event Type": ev_type, "Lat": lat, "Long": long, "Depth": depth, "No. Stations": no_stat, "Magnitudes": list()}
|
||||
hypo = {
|
||||
"Data": dt.isoformat(),
|
||||
"Distancia": dist_ind,
|
||||
"Tipo Evento": ev_type,
|
||||
"Latitude": lat,
|
||||
"Longitude": long,
|
||||
"Profundidade": depth,
|
||||
"Estacoes": no_stat,
|
||||
"Magnitudes": list(),
|
||||
}
|
||||
for l in data:
|
||||
hypo["Magnitudes"] = hypo["Magnitudes"] + _parse_mag(l)
|
||||
|
||||
return hypo
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_mag(line: str):
|
||||
magnitudes = []
|
||||
base = 55
|
||||
while base < 79:
|
||||
m = line[base:base+4]
|
||||
mt = line[base+4]
|
||||
m = line[base : base + 4]
|
||||
mt = line[base + 4]
|
||||
if not is_blank(m):
|
||||
magnitudes.append({"Magnitude": m, "Tipo": mt})
|
||||
base += 8
|
||||
@@ -151,10 +173,24 @@ def _parse_mag(line: str):
|
||||
def _parse_type_3(data: list[str]):
|
||||
comments = {}
|
||||
for line in data:
|
||||
if line.startswith(" SENTIDO") or line.startswith(" REGIAO"):
|
||||
if line.startswith(" SENTIDO"):
|
||||
c, v = line[:-2].strip().split(": ", maxsplit=1)
|
||||
v = v.split(",")[0]
|
||||
comments[c.capitalize()] = v
|
||||
|
||||
elif line.startswith(" REGIAO"):
|
||||
c, vals = line[:-2].strip().split(": ", maxsplit=1)
|
||||
_d = {}
|
||||
for v in vals.split(","):
|
||||
if v.startswith("SZ"):
|
||||
comments["SZ"] = int(v[2:])
|
||||
elif v.startswith("VZ"):
|
||||
comments["VZ"] = int(v[2:])
|
||||
elif v.startswith("FE"):
|
||||
comments["FZ"] = v[2:]
|
||||
else:
|
||||
comments["Regiao"] = v
|
||||
|
||||
return comments
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -162,26 +198,64 @@ def _parse_type_6(data: list[str]):
|
||||
waves = []
|
||||
for l in data:
|
||||
waves.append(l.strip().split(" ")[0])
|
||||
return {"Wave": waves}
|
||||
return {"Onda": waves}
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_type_7(data: list[str]):
|
||||
aux = io.StringIO("\n".join(data))
|
||||
dados = pd.read_fwf(aux, colspecs=[(1,5), (6,8),(10,15), (18,20), (20,22), (23,28), (34,38)])
|
||||
dados = pd.read_fwf(
|
||||
aux,
|
||||
colspecs=[
|
||||
(1, 5),
|
||||
(6, 8),
|
||||
(10, 15),
|
||||
(18, 20),
|
||||
(20, 22),
|
||||
(23, 28),
|
||||
(34, 38),
|
||||
(71, 75),
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
dados.rename(
|
||||
columns={
|
||||
"STAT": "Estacao",
|
||||
"SP": "Componente",
|
||||
"PHASW": "Tipo Onda",
|
||||
"HR": "Hora",
|
||||
"MM": "Min",
|
||||
"SECON": "Seg",
|
||||
"AMPL": "Amplitude",
|
||||
" DIST": "Distancia Epicentro",
|
||||
},
|
||||
inplace=True,
|
||||
)
|
||||
return dados
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_type_e(data: list[str]):
|
||||
aux = data[0]
|
||||
error = {"Gap": int(aux[5:8]), "Origin": float(aux[14:20]), "Error_lat": float(aux[24:30]), "Error_long": float(aux[32:38]), "Error_depth": float(aux[38:43]), "Cov_xy": float(aux[43:55]), "Cov_xz": float(aux[55:67]), "Cov_yz": float(aux[67:79])}
|
||||
error = {
|
||||
"Gap": int(aux[5:8]),
|
||||
"Origin": float(aux[14:20]),
|
||||
"Error_lat": float(aux[24:30]),
|
||||
"Error_long": float(aux[32:38]),
|
||||
"Error_depth": float(aux[38:43]),
|
||||
"Cov_xy": float(aux[43:55]),
|
||||
"Cov_xz": float(aux[55:67]),
|
||||
"Cov_yz": float(aux[67:79]),
|
||||
}
|
||||
return error
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_type_i(data: list[str]):
|
||||
aux = data[0]
|
||||
return {"ID":int(aux[60:74])}
|
||||
return {"ID": int(aux[60:74])}
|
||||
|
||||
|
||||
FUNCS = {1: _parse_type_1, 3: _parse_type_3, 6: _parse_type_6, "E": _parse_type_e, "I": _parse_type_i}
|
||||
|
||||
parse("dados.txt")
|
||||
FUNCS = {
|
||||
1: _parse_type_1,
|
||||
3: _parse_type_3,
|
||||
6: _parse_type_6,
|
||||
"E": _parse_type_e,
|
||||
"I": _parse_type_i,
|
||||
}
|
||||
49
utils/plot.py
Normal file
49
utils/plot.py
Normal file
@@ -0,0 +1,49 @@
|
||||
import collections
|
||||
import datetime
|
||||
|
||||
import stats
|
||||
from matplotlib import pyplot as plt
|
||||
|
||||
|
||||
class Plotter:
|
||||
def __init__(self, data):
|
||||
self.raw_data = data
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def extract_info(self):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def plot_events_day(self):
|
||||
values = collections.Counter(stats._preprare_days(self.raw_data))
|
||||
|
||||
x = list(values.keys())
|
||||
y = list(values.values())
|
||||
fig, ax = plt.subplots(layout="constrained")
|
||||
|
||||
ax.bar(x, y)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
def plot_events_month(self):
|
||||
values = collections.Counter(stats._preprare_months(self.raw_data))
|
||||
|
||||
x = list(values.keys())
|
||||
y = list(values.values())
|
||||
fig, ax = plt.subplots(layout="constrained")
|
||||
|
||||
ax.bar(x, y)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
import parser
|
||||
|
||||
asdf = parser.parse("../dados.txt")
|
||||
|
||||
a = Plotter(asdf)
|
||||
# b = stats._filter_mags(a.raw_data, more_than=2.5, less_than=2.9)
|
||||
c = stats.filter_date(
|
||||
a.raw_data,
|
||||
after=datetime.datetime(year=2014, month=1, day=6),
|
||||
before=datetime.datetime(year=2014, month=1, day=12),
|
||||
)
|
||||
print(c)
|
||||
176
utils/stats.py
Normal file
176
utils/stats.py
Normal file
@@ -0,0 +1,176 @@
|
||||
# pyright: basic
|
||||
|
||||
import datetime
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import utils
|
||||
|
||||
|
||||
def stats(df: pd.DataFrame) -> None:
|
||||
"""Estatisticas para a DataFrame
|
||||
:param df: DataFrame em questão"""
|
||||
|
||||
mags = mags_avg_std(df)
|
||||
depth = depth_avg_std(df)
|
||||
|
||||
median_mags = median_mags(df)
|
||||
|
||||
|
||||
def mags_avg_std(data: pd.DataFrame) -> tuple[np.floating, np.floating]:
|
||||
"""Media e desvio-padrao das magnitudes
|
||||
:param data: Dataframe com dados a filtrar
|
||||
:returns: Tuple com a media e desvio-padrao
|
||||
"""
|
||||
filtered_data: pd.DataFrame = filter_mags(data)
|
||||
vals = filtered_data["MagL"].to_numpy()
|
||||
return (np.average(vals), np.std(vals))
|
||||
|
||||
|
||||
def depth_avg_std(data: pd.DataFrame) -> tuple[np.floating, np.floating]:
|
||||
"""Media e desvio-padrao das profundidades
|
||||
:param data: Dataframe com dados a filtrar
|
||||
:returns: Tuple com a media e desvio-padrao
|
||||
"""
|
||||
filtered_data: pd.DataFrame = filter_depth(data)
|
||||
vals = np.average(filtered_data["Profundidade"].to_numpy())
|
||||
return (np.average(vals), np.std(vals))
|
||||
|
||||
|
||||
def median_mags(data: pd.DataFrame):
|
||||
filtered_data: pd.DataFrame = filter_mags(data)
|
||||
vals = sorted(filtered_data["MagL"].to_numpy())
|
||||
|
||||
quartil = len(vals) // 4
|
||||
|
||||
return (
|
||||
filtered_data[quartil, :]["MagL"],
|
||||
filtered_data[quartil * 2, :]["MagL"],
|
||||
filtered_data[quartil * 3, :]["MagL"],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_mags(data, more_than=None, less_than=None) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Filters by magnitudes a DataFrame into a new Dataframe
|
||||
|
||||
:param data: Raw pandas DataFrame
|
||||
:param more_than(optional): Filter for magnitudes above threshold
|
||||
:param after(optional): Filters for dates after set date
|
||||
:returns: Returns a filtered pandas DataFrame
|
||||
"""
|
||||
v = data.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
_dict = {"Data": [], "MagL": []}
|
||||
for idx, c in v.iterrows():
|
||||
_dict["Data"].append(str(c.Data))
|
||||
_dict["MagL"].append(utils.extract_mag_l(c.Magnitudes))
|
||||
|
||||
_df = pd.DataFrame.from_dict(_dict)
|
||||
if more_than:
|
||||
_df = _df[_df["MagL"] >= more_than]
|
||||
|
||||
if less_than:
|
||||
_df = _df[_df["MagL"] <= less_than]
|
||||
return _df
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_date(
|
||||
data: pd.DataFrame,
|
||||
before: datetime.datetime | None = None,
|
||||
after: datetime.datetime | None = None,
|
||||
) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Filters by date a DataFrame into a new Dataframe
|
||||
|
||||
:param data: Raw pandas DataFrame
|
||||
:param before(optional): Filter for dates before set date
|
||||
:param after(optional): Filters for dates after set date
|
||||
:returns: Returns a filtered pandas DataFrame
|
||||
"""
|
||||
v = data
|
||||
for idx, c in v.iterrows():
|
||||
v.at[idx, "Data"] = datetime.datetime.fromisoformat(c.Data)
|
||||
|
||||
if after:
|
||||
v = v[v["Data"] >= after]
|
||||
|
||||
if before:
|
||||
v = v[v["Data"] >= before]
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_depth(
|
||||
data: pd.DataFrame,
|
||||
less_than: float | None = None,
|
||||
more_than: float | None = None,
|
||||
) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Filters by the depth a DataFrame into a new Dataframe
|
||||
|
||||
:param data: Raw pandas DataFrame
|
||||
:param less_than(optional): Filter for depths below the threshold
|
||||
:param after(optional): Filters for depths deeper than threshold
|
||||
:returns: Returns a filtered pandas DataFrame
|
||||
"""
|
||||
v = data.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
|
||||
if more_than:
|
||||
v = v[v["Profundidade"] >= more_than]
|
||||
|
||||
if less_than:
|
||||
v = v[v["Profundidade"] >= less_than]
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_gap(
|
||||
data: pd.DataFrame,
|
||||
threshold: int,
|
||||
) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Filters by the depth a DataFrame into a new Dataframe
|
||||
|
||||
:param data: Raw pandas DataFrame
|
||||
:param threshold: Filter for GAPS below the threshold
|
||||
:returns: Returns a filtered pandas DataFrame
|
||||
"""
|
||||
v = data.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
v = v[v["Gap"] <= threshold]
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_sz(
|
||||
data: pd.DataFrame,
|
||||
) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Filters by SZ plane a DataFrame into a new Dataframe
|
||||
|
||||
:param data: Raw pandas DataFrame
|
||||
:returns: Returns a filtered pandas DataFrame
|
||||
"""
|
||||
v = data[data["SZ"].notna()]
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_vz(
|
||||
data: pd.DataFrame,
|
||||
) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Filters by VZ plane a DataFrame into a new Dataframe
|
||||
|
||||
:param data: Raw pandas DataFrame
|
||||
:returns: Returns a filtered pandas DataFrame
|
||||
"""
|
||||
v = data[data["VZ"].notna()]
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
def _preprare_days(data):
|
||||
c = data.Data.to_list()
|
||||
for idx, d in enumerate(c):
|
||||
aux = datetime.datetime.fromisoformat(d)
|
||||
c[idx] = datetime.datetime.strftime(aux, "%Y-%m-%d")
|
||||
|
||||
return c
|
||||
|
||||
|
||||
def _preprare_months(data):
|
||||
c = data.Data.to_list()
|
||||
for idx, d in enumerate(c):
|
||||
aux = datetime.datetime.fromisoformat(d)
|
||||
c[idx] = datetime.datetime.strftime(aux, "%Y-%m")
|
||||
|
||||
return c
|
||||
97
utils/utils.py
Normal file
97
utils/utils.py
Normal file
@@ -0,0 +1,97 @@
|
||||
#! /usr/bin/env python
|
||||
# pyright: basic
|
||||
|
||||
import json
|
||||
from datetime import time
|
||||
from math import modf
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_mag_l(data) -> np.float64:
|
||||
for v in data:
|
||||
if v["Tipo"] == "L":
|
||||
return np.float64(v["Magnitude"])
|
||||
|
||||
return np.float64(0.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def save_as_json(info: dict[str, Any]) -> bool:
|
||||
with open("test.json", "w") as fp:
|
||||
json.dump(info, fp)
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
# TODO: passar os nomes das colunas, para não haver problemas no futuro, caso se altere os nomes da dataframe
|
||||
def create_dict_struct(df: pd.DataFrame, event_cols, station_cols) -> dict[str, Any]:
|
||||
# get all events by their id
|
||||
uniqueIds = df["ID"].unique()
|
||||
|
||||
allEvents = {}
|
||||
|
||||
for id in uniqueIds:
|
||||
filteredDf = df.loc[df["ID"] == id]
|
||||
first_row = filteredDf.head(1)
|
||||
allEvents[int(id)] = create_event_info(first_row, event_cols)
|
||||
allEvents[int(id)].update(create_stations_info_1(filteredDf))
|
||||
|
||||
return allEvents
|
||||
|
||||
|
||||
def create_event_info(info: pd.DataFrame, cols) -> dict[str, Any]:
|
||||
informacoes = dict()
|
||||
|
||||
for v in cols:
|
||||
if v == "Magnitudes":
|
||||
informacoes[v] = create_mag_info(info.iloc[0][v])
|
||||
elif v in {"Latitude", "Longitude", "Profundidade", "Gap"}:
|
||||
informacoes[v] = float(info.iloc[0][v])
|
||||
else:
|
||||
informacoes[v] = info.iloc[0][v]
|
||||
|
||||
return informacoes
|
||||
|
||||
|
||||
def create_stations_info_1(info: pd.DataFrame) -> dict[str, Any]:
|
||||
stationsDict = {}
|
||||
for idx in range(len(info)):
|
||||
aux = info.iloc[idx]
|
||||
|
||||
micro, sec = tuple(map(int, modf(aux["Seg"])))
|
||||
hms = time(
|
||||
hour=aux["Hora"], minute=aux["Min"], second=sec, microsecond=micro
|
||||
).strftime("%H:%M:%S.%f")
|
||||
station = {
|
||||
"Componente": aux["Componente"],
|
||||
"Hora": hms,
|
||||
"Distancia": float(aux["DIS"]),
|
||||
}
|
||||
|
||||
if type(aux["Tipo Onda"]) != float:
|
||||
station.update({"Tipo Onda": aux["Tipo Onda"]})
|
||||
if aux["Tipo Onda"] == "IAML":
|
||||
station.update({"Amplitude": float(aux["Amplitude"])})
|
||||
|
||||
if aux["Estacao"] not in stationsDict.keys():
|
||||
stationsDict[aux["Estacao"]] = [station]
|
||||
else:
|
||||
stationsDict[aux["Estacao"]].append(station)
|
||||
return {"Estacoes": stationsDict}
|
||||
|
||||
|
||||
def create_mag_info(magnitudes):
|
||||
mags = {}
|
||||
for value in magnitudes:
|
||||
mags[value["Tipo"]] = value["Magnitude"]
|
||||
return mags
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
import parser
|
||||
|
||||
df = parser.parse("dados.txt")
|
||||
a = create_dict_struct(df, None, None)
|
||||
save_as_json(a)
|
||||
Reference in New Issue
Block a user