SERA Toolbox1 and Toolbox2 standalone versions
This commit is contained in:
Konstantinos Leptokaropoulos
parent
6f5c52a565
commit
758751a7b0
10
Clustering-Tarsformation2ED_TOOLBOX_D23_2/!Read_me.txt
Normal file
10
Clustering-Tarsformation2ED_TOOLBOX_D23_2/!Read_me.txt
Normal file
@ -0,0 +1,10 @@
|
||||
Welcome to the Clustering-Transformation to Equivalent Dimensions Toolbox!
|
||||
|
||||
VERSION_1 is a Interactive Standalone mode.
|
||||
VERSION_2 is a Function Standalone mode.
|
||||
|
||||
please refer to the "READ_ME******.docx" file in each directory for further
|
||||
instructions on the step-by-step implementation of the applications as well
|
||||
as for data requirements and general tips.
|
||||
|
||||
ENJOY!
|
||||
@ -0,0 +1,292 @@
|
||||
% PROGRAM: Clustering
|
||||
% VERSION: [Interactive Standalone Version] V1.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Clustering/Transformation to ED Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_1B_v1_Description_Cluster_Analysis.docx"
|
||||
% -------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% The function gathers several different clustering algorithms included in
|
||||
% MATLAB in order to perform Cluster Analysis for datasets tranformed
|
||||
% to Equivalent Dimensions
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT:
|
||||
% THE PROGRAM USES AS INPUT THE OUTPUT DATA OBTAINED
|
||||
% AFTER RUNNING THE "ED_ToolBox_Wrapper.mat" PROGRAM
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: This Application is a Matlab function which akes as input
|
||||
% the output file created after "ED_ToolBox_Wrapper.mat", therefore all
|
||||
% analyses are performed within the Equivalent Dimension phase space.
|
||||
% Output results (matlab structures/variables) are produced as well as
|
||||
% some figures in some particular cases.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos,
|
||||
% last updated: 03/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v1.8 **** [INTERACTIVE STANDALONE VERSION!!]
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% PLEASE refer to the accompanying document:
|
||||
% "READ_ME_App_1B_v1_Description_Cluster_Analysis.docx"
|
||||
% for description of the Application and its requirements.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DSCRIPTION: The function is actually a compilation of existing and well-
|
||||
% known clustering algorithms available within the MATLAB
|
||||
% libraries, therefore the corresponding functions,descriptions
|
||||
% information and references can be retrieved from the Matlab
|
||||
% help. The function used are "kmeans", "linkage", "cluster" &
|
||||
% "fcm".
|
||||
% NOTE: Working in the Equivalent Dimension phase space,
|
||||
% leads to the usage of Euclidean distance metric, therefore all
|
||||
% other available metrics are disregarded within this Function.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: The function takes as input the output file generated after running
|
||||
% “ED_ToolBox_Wrapper.mat", therefore all analyses are performed
|
||||
% within the Equivalent Dimension phase space:
|
||||
% --- Tdata: is the output of "ED_ToolBox_Wrapper.mat" function,
|
||||
% corresponding to the dataset with parameters (Seismic/
|
||||
% Production) after they are transformed to ED space.
|
||||
% --- vectors: The User is requested to specify the columns from "Tdata"
|
||||
% structure, to be used in the Cluster Analysis
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% The User is then requested to enter values for some additional parameters.
|
||||
% Input Parameters Overview:
|
||||
% --- N: number of clusters to be constructed after the analysis
|
||||
% (default: 4, however, this is a completely arbitrary selection)
|
||||
% --- Meth: Clustering Algorithm Selection.
|
||||
% Possible arguments: 'Partitioning','Hierarchical' and 'Fuzzy'
|
||||
% --- CTMeth: Cluster Tree method
|
||||
% Possible arguments:'average’,‘centroid’,‘complete’,’median’,
|
||||
% ‘single’,‘ward’, and ‘weighted’
|
||||
% NOTE: CTMeth is only applicable for Meth='Hierarchical'
|
||||
% --- Lnodes: number of leaf nodes for plotting the Ward Diagram
|
||||
% (This applies only in the visualization option)
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUTS: <> Cluster: Structure, with a size corresponding to the number
|
||||
% of clusters set by the use. It consists of the 3 following fields
|
||||
% - Cluster.id --> field with the parameters for each cluster
|
||||
% - Cluster.index --> field with index of the events comprising the
|
||||
% clusters for reference to the input data.
|
||||
% - Cluster.Center --> Center of mass of each Cluster
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% <> ClusterColumns --> string array with transformed parameters
|
||||
% corresponing to the columns of Cluster.id
|
||||
% <> *** L --> Array (double) used for visualization of the Dendrogram
|
||||
% (valid only when Meth='Hierarchical'
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% <> FIGURES:
|
||||
% - Cluster_output.jpg: Only valid for 2D and 3D cases
|
||||
% - Dendrogram_uutput.jpg: Ward diagram, only valid when Meth='Hierarchical' is selected
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% <> Output ASCII Files: For convenience of the User, three additional ASCII
|
||||
% files are produced with the main results of the Application:
|
||||
% - Clusters_Original.txt : File containing the Original parameters of Seismic and
|
||||
% Production data selected for the Analysis. Each
|
||||
% column corresponds to the values of one parameter,
|
||||
% which is defined in ‘Data_Fields.txt’ output file. THE
|
||||
% LAST COLUMN in the file, is an integer corresponding
|
||||
% to the number of cluster that the eventbelongs to.
|
||||
% NOTE!!!! that the file contains FULL (original) SAMPLE,
|
||||
% therefore NANS may be included.
|
||||
% - Clusters_Transformed.txt : File containing Transformed parameters of Seismic
|
||||
% and Production data derived by the Analysis. Each
|
||||
% column corresponds to the values of one parameter,
|
||||
% which is defined in ‘Data_Fields.txt’ output file.
|
||||
% NOTE!!! that the file contains only the values that
|
||||
% were transformed (non-NANs)
|
||||
% - Clusters_Fields.txt : File containing the labels (Fileds) of each column of the
|
||||
% previously described output (ASCII) files.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the
|
||||
% Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful, but
|
||||
% WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty
|
||||
% of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
|
||||
% PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
clear; clc;
|
||||
close all
|
||||
|
||||
mkdir Outputs_Clustering
|
||||
|
||||
% ------- Path to the data directory -------
|
||||
cd Transformed_Data
|
||||
d=dir;
|
||||
dstr={d.name};
|
||||
% -----------------------------------------------
|
||||
|
||||
% -------- Select Input Data File & ---------
|
||||
% ----- Parameters to be clustered -------
|
||||
[s,s1]=DatLoad(dstr);
|
||||
load(dstr{s});
|
||||
% ----------------------------------------------
|
||||
cd ../
|
||||
% FIRST OF ALL, lets have the events index related to the input catalog!!!!
|
||||
% ...
|
||||
|
||||
% Show in Screen Clustering Options
|
||||
%open('Cluster_tree.pdf')
|
||||
% A=imread('Cluster_tree.jpg');
|
||||
% imshow(A)
|
||||
% ----------------------------------------
|
||||
|
||||
% prepare data and eliminate Nans'
|
||||
a1=[];
|
||||
for i=1:length(s1)
|
||||
a1=[a1,Tdata(s1(i)).all];
|
||||
ClusterColumns{i}=Tdata(s1(i)).field;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%[indall,NP]=size(a1);
|
||||
a=[];cou=0;indx=zeros(1000000,1);
|
||||
for i=1:length(a1);
|
||||
if isnan(prod(a1(i,:)))==0;a=[a;a1(i,:)];cou=cou+1;indx(cou)=i;end
|
||||
end
|
||||
indx=indx';
|
||||
|
||||
% SET THE NUMBER OF CLUSTERS
|
||||
N=input('Please set the number of clusters: ');
|
||||
if cou<=N;error(['The number of events (',num2str(cou),') is smaller than the selected number of clusters (',num2str(N),')']);end
|
||||
|
||||
% ------- Select Clustering Method --------
|
||||
% Set clustering Method, among:
|
||||
% 'Partitioning' - 1, 'Hierarchical' -2, 'Fuzzy' -3
|
||||
|
||||
[Meth,ok]=listdlg('PromptString','Select Clustering Algorithm:',...
|
||||
'ListString',{'Partitioning','Hierarchical','Fuzzy'},'ListSize',[160,100],'SelectionMode','single');
|
||||
|
||||
switch Meth
|
||||
|
||||
case 1 % for 'Partitioning'
|
||||
% the following lines are disabled because Euclidean Metric applies in ED phase space
|
||||
% Set DIS, i.e. Distance Metric among:
|
||||
%metrics={'sqeuclidean','cityblock','cosine'};
|
||||
%[DIS,ok]=listdlg('PromptString','Select Distance Metric:',...
|
||||
% 'ListString',metrics,'ListSize',[160,100],'SelectionMode','single');
|
||||
|
||||
[c,centloc,sd]=kmeans(a,N,'Distance','sqeuclidean');
|
||||
|
||||
|
||||
case 2 % for 'Hierarchical'
|
||||
% Set method for computation of cluster tree among:
|
||||
|
||||
CTCmeth={'average','centroid','complete','median','single','ward','weighted'};
|
||||
[CMeth,ok]=listdlg('PromptString','Select Method for Cluster Tree Computation:',...
|
||||
'ListString',CTCmeth,'ListSize',[160,100],'SelectionMode','single');
|
||||
|
||||
% the following lines are disabled because Euclidean Metric applies in ED phase space
|
||||
% Set the Distance metric among [select only the most important ones]
|
||||
%metrics={'euclidean','squaredeuclidean','seuclidean','mahalanobis','minkowski',...
|
||||
% 'chebychev','cosine','correlation','spearman'};
|
||||
%[DIS,ok]=listdlg('PromptString','Select Distance Metric:',...
|
||||
% 'ListString',metrics,'ListSize',[160,100],'SelectionMode','single');
|
||||
|
||||
L=linkage(a,CTCmeth(CMeth),'euclidean');
|
||||
c=cluster(L,N);
|
||||
%c=clusterdata(a,'maxclust',N);
|
||||
% Consider Plotting the Dendrogram!!
|
||||
|
||||
case 3 %for 'Fuzzy'
|
||||
% Needs to remove Nans!!
|
||||
|
||||
[cen,u] = fcm(a,N);
|
||||
maxu=max(u);
|
||||
for i=1:N
|
||||
ind=find(u(i,:)==maxu);
|
||||
c(ind)=i;
|
||||
end
|
||||
c=c';
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
% % EXTRACT CLUSTERS
|
||||
|
||||
for j=1:N
|
||||
Cluster(j).id=a(c==j,:);
|
||||
Cluster(j).index=indx(c==j);
|
||||
Cluster(j).Center=mean(Cluster(j).id);
|
||||
if numel(Cluster(j).Center)~=numel(s1);Cluster(j).Center=Cluster(j).id;end
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% Create Output ASCII FILE:
|
||||
a(:,size(a,2)+1)=c;
|
||||
for j=1:length(s1);b(:,j)=Tdata(s1(j)).origval_all;end
|
||||
nb=size(b,2)+1;
|
||||
for j=1:size(Cluster,2);b(Cluster(j).index,nb)=j;end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%% Store Outputs
|
||||
cd Outputs_Clustering\
|
||||
save('Cluster.mat','Cluster')
|
||||
save('ClusterColumns.mat','ClusterColumns')
|
||||
fid1=fopen('Clusters_Transformed.txt','w');
|
||||
fid2=fopen('Clusters_Original.txt','w');
|
||||
fid3=fopen('Clusters_Fields.txt','w');
|
||||
fprintf(fid1,[repmat('%32.16f ',[1,size(a,2)-1]),' %d \n'],a');
|
||||
fprintf(fid2,[repmat('%32.16f ',[1,size(b,2)-1]),' %d \n'],b');
|
||||
for i=1:size(ClusterColumns,2)
|
||||
fprintf(fid3,'%s ',ClusterColumns{i});
|
||||
end
|
||||
|
||||
fclose all;
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
%% Plotting example
|
||||
if length(s1)==2
|
||||
for j=1:N
|
||||
plot(Cluster(j).id(:,1),Cluster(j).id(:,2),'o');hold on;axis square
|
||||
plot(Cluster(j).Center(1),Cluster(j).Center(2),'kx','MarkerSize',16,'LineWidth',2)
|
||||
end
|
||||
xlabel({Tdata(s1(1)).field},'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
ylabel({Tdata(s1(2)).field},'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
cd Outputs_Clustering\;saveas(gcf,'Cluster_output.jpg');cd ../
|
||||
|
||||
elseif length(s1)==3
|
||||
for j=1:N
|
||||
plot3(Cluster(j).id(:,1),Cluster(j).id(:,2),Cluster(j).id(:,3),'o');hold on;grid on;axis square
|
||||
plot3(Cluster(j).Center(1),Cluster(j).Center(2),Cluster(j).Center(3),'kx','MarkerSize',16,'LineWidth',2)
|
||||
end
|
||||
xlabel({Tdata(s1(1)).field},'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
ylabel({Tdata(s1(2)).field},'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
zlabel({Tdata(s1(3)).field},'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
cd Outputs_Clustering\;saveas(gcf,'Cluster_output.jpg');cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
if Meth==2;
|
||||
Lnodes=dialog1('number of leaf nodes',{num2str(size(c,1))});
|
||||
figure;dendrogram(L,Lnodes,'ColorThreshold', L(length(L)-N+2,3));
|
||||
cd Outputs_Clustering\;saveas(gcf,'Dendrogram_output.jpg');cd ../;end
|
||||
|
||||
% *************************** FUNCTIONS ***************************
|
||||
% ****-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-****
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%Select Seismic Catalog and the parameters the user wishes to study
|
||||
function [s,s1]=DatLoad(dstr)
|
||||
% Select Seismic Catalog
|
||||
[s,ok]=listdlg('PromptString','Select Transformed Dataset:',...
|
||||
'SelectionMode','single',...
|
||||
'ListString',dstr);
|
||||
if ok; load(dstr{s});end
|
||||
|
||||
%Select Parameters from Seismic Catalog
|
||||
[s1,ok]=listdlg('PromptString','Select field(s):',...
|
||||
'ListString',{Tdata.field});
|
||||
|
||||
end
|
||||
%%
|
||||
function [ou]=dialog1(name,defaultanswer)
|
||||
|
||||
prompt=['\fontsize{12} Please enter ',name, ':'];
|
||||
prompt={prompt};
|
||||
numlines=1; opts.Interpreter='tex';
|
||||
ou=inputdlg(prompt,name,numlines,defaultanswer,opts);ou=str2num(ou{1});
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,200 @@
|
||||
% FUNCTION: Clustering
|
||||
% VERSION: [Wrapper Standalone Version] V2.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Clustering/Transformation to ED Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_1B_v2_Description_Cluster_Analysis.docx"
|
||||
% ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% The function gathers several different clustering algorithms included in MATLAB in order
|
||||
% to perform Cluster Analysis for datasets tranformed to Equivalent Dimensions
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: This Application is a Matlab function which takes as input
|
||||
% the output file created after "ED_ToolBox.mat", therefore all analyses are
|
||||
% performed in the Equivalent Dimension phase space.Please check also the
|
||||
% accompanying auxiliary scripts 'Clustering_wrapper' and 'Plot_Clustering'
|
||||
% for a specific application (scenario) & plotting results.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos,
|
||||
% last updated: 03/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v2.8 **** [Wrapper Standalone Version]
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% PLEASE refer to the accompanying document:
|
||||
% "READ_ME_App_1B_v2_Description_Cluster_Analysis.docx"
|
||||
% for description of the Application and its requirements.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DESCRIPTION: The function is actually a compilation of existing and well-
|
||||
% known clustering algorithms available within the MATLAB
|
||||
% libraries, therefore the corresponding functions,descriptions
|
||||
% information and references can be retrieved from the Matlab
|
||||
% help.The functions used are "kmeans", "linkage", "cluster" &
|
||||
% "fcm".
|
||||
% NOTE: Working in the Equivalent Dimension phase space,
|
||||
% leads to the usage of Euclidean distance metric, therefore all
|
||||
% other available metrics are disregarded within this Function.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: The function takes as input the output file generated after running
|
||||
% “ED_ToolBox.mat", therefore all analyses are performed within the
|
||||
% Equivalent Dimension phase space:
|
||||
% --- Tdata: is the output of "ED_ToolBox_Wrapper.mat" function,
|
||||
% corresponding to the dataset with parameters (Seismic/
|
||||
% Production) after they are transformed to ED space.
|
||||
% --- vectors: The User is requested to specify the columns from "Tdata"
|
||||
% structure, to be used in the Cluster Analysis
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% The User is then requested to enter values for some additional parameters.
|
||||
% Input Parameters Overview:
|
||||
% --- N: number of clusters to be constructed after the analysis
|
||||
% (default: 4, however, this is a completely arbitrary selection)
|
||||
% --- Meth: Clustering Algorithm Selection.
|
||||
% Possible arguments: 'Partitioning','Hierarchical' and 'Fuzzy'
|
||||
% --- CTMeth: Cluster Tree method
|
||||
% Possible arguments:'average’,‘centroid’,‘complete’,’median’,
|
||||
% ‘single’,‘ward’, and ‘weighted’
|
||||
% NOTE: CTMeth is only applicable for Meth='Hierarchical'
|
||||
% --- Lnodes: number of leaf nodes for plotting the Ward Diagram
|
||||
% (This applies only in the vizualization option)
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUTS: <> Cluster: Structure, with a size corresponding to the number
|
||||
% of clusters set by the use. It consists of the 3 following fields
|
||||
% - Cluster.id --> field with the parameters for each cluster
|
||||
% - Cluster.index --> field with index of the events comprising the
|
||||
% clusters for reference to the input data.
|
||||
% - Cluster.Center --> Center of mass of each Cluster
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% <> ClusterColumns --> string array with transformed parameters
|
||||
% corresponing to the columns of Cluster.id
|
||||
% <> *** L --> Array (double) used for visualization of the Dendrogram
|
||||
% (valid only when Meth='Hierarchical'
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% <> FIGURES:
|
||||
% - Cluster_output.jpg: Only valid for 2D and 3D cases
|
||||
% - Dendrogram_uutput.jpg: Ward diagram, only valid when Meth='Hierarchical' is selected
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% <> Output ASCII Files: For convenience of the User, three additional ASCII
|
||||
% files are produced with the main results of the Application:
|
||||
% - Clusters_Original.txt : File containing the Original parameters of Seismic and
|
||||
% Production data selected for the Analysis. Each
|
||||
% column corresponds to the values of one parameter,
|
||||
% which is defined in ‘Data_Fields.txt’ output file. THE
|
||||
% LAST COLUMN in the file, is an integer corresponding
|
||||
% to the number of cluster that the eventbelongs to.
|
||||
% NOTE!!!! that the file contains FULL (original) SAMPLE,
|
||||
% therefore NANS may be included.
|
||||
% - Clusters_Transformed.txt : File containing Transformed parameters of Seismic
|
||||
% and Production data derived by the Analysis. Each
|
||||
% column corresponds to the values of one parameter,
|
||||
% which is defined in ‘Data_Fields.txt’ output file.
|
||||
% NOTE!!! that the file contains only the values that
|
||||
% were transformed (non-NANs)
|
||||
% - Clusters_Fields.txt : File containing the labels (Fileds) of each column of the
|
||||
% previously described output (ASCII) files.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the
|
||||
% Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful, but
|
||||
% WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty
|
||||
% of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
|
||||
% PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%%
|
||||
function [a,Cluster,ClusterColumns,L]=Clustering_V2_8(vectors,N,Meth,CTmeth,Tdata);
|
||||
mkdir Outputs_Clustering
|
||||
%Create Input Array
|
||||
a1=[];
|
||||
for i=1:length(vectors)
|
||||
a1=[a1,Tdata(vectors(i)).all];
|
||||
ClusterColumns{i}=Tdata(vectors(i)).field;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%[indall,NP]=size(a1);
|
||||
a=[];cou=0;indx=zeros(1000000,1);
|
||||
for i=1:length(a1);
|
||||
if isnan(prod(a1(i,:)))==0;a=[a;a1(i,:)];cou=cou+1;indx(cou)=i;end
|
||||
end
|
||||
indx=indx';
|
||||
|
||||
if cou<=N;error(['The number of events (',num2str(cou),') is smaller than the selected number of clusters (',num2str(N),')']);end
|
||||
|
||||
switch Meth
|
||||
case 'Partitioning'
|
||||
% the following lines are disabled because Euclidean Metric applies in ED phase space
|
||||
% Set DIS, i.e. Distance Metric among:
|
||||
%metrics={'sqeuclidean','cityblock','cosine'};
|
||||
%[DIS,ok]=listdlg('PromptString','Select Distance Metric:',...
|
||||
% 'ListString',metrics,'ListSize',[160,100],'SelectionMode','single');
|
||||
[c,centloc,sd]=kmeans(a,N,'Distance','sqeuclidean');
|
||||
L=[];
|
||||
|
||||
case 'Hierarchical'
|
||||
% Set method for computation of cluster tree among:
|
||||
|
||||
% the following lines are disabled because Euclidean Metric applies in ED phase space
|
||||
% Set the Distance metric among [select only the most important ones]
|
||||
%metrics={'euclidean','squaredeuclidean','seuclidean','mahalanobis','minkowski',...
|
||||
% 'chebychev','cosine','correlation','spearman'};
|
||||
%[DIS,ok]=listdlg('PromptString','Select Distance Metric:',...
|
||||
% 'ListString',metrics,'ListSize',[160,100],'SelectionMode','single');
|
||||
|
||||
L=linkage(a,CTmeth,'euclidean');
|
||||
c=cluster(L,N);
|
||||
|
||||
%c=clusterdata(a,'maxclust',N);
|
||||
% Consider Plotting the Dendrogram!!
|
||||
|
||||
case 'Fuzzy'
|
||||
% Needs to remove Nans!!
|
||||
|
||||
[cen,u] = fcm(a,N);
|
||||
maxu=max(u);
|
||||
for i=1:N
|
||||
ind=find(u(i,:)==maxu);
|
||||
c(ind)=i;
|
||||
end
|
||||
c=c';L=[];
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
% % EXTRACT CLUSTERS
|
||||
|
||||
for j=1:N
|
||||
Cluster(j).id=a(c==j,:);
|
||||
Cluster(j).index=indx(c==j);
|
||||
Cluster(j).Center=mean(Cluster(j).id);
|
||||
if numel(Cluster(j).Center)~=numel(vectors);Cluster(j).Center=Cluster(j).id;end
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% Create Output ASCII FILE:
|
||||
a(:,size(a,2)+1)=c;
|
||||
for j=1:length(vectors);b(:,j)=Tdata(vectors(j)).origval_all;end
|
||||
nb=size(b,2)+1;
|
||||
for j=1:size(Cluster,2);b(Cluster(j).index,nb)=j;end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%% Store Outputs
|
||||
cd Outputs_Clustering\
|
||||
save('Cluster.mat','Cluster')
|
||||
save('ClusterColumns.mat','ClusterColumns')
|
||||
fid1=fopen('Clusters_Transformed.txt','w');
|
||||
fid2=fopen('Clusters_Original.txt','w');
|
||||
fid3=fopen('Clusters_Fields.txt','w');
|
||||
fprintf(fid1,[repmat('%32.16f ',[1,size(a,2)-1]),' %d \n'],a');
|
||||
fprintf(fid2,[repmat('%32.16f ',[1,size(b,2)-1]),' %d \n'],b');
|
||||
for i=1:size(ClusterColumns,2)
|
||||
fprintf(fid3,'%s ',ClusterColumns{i});
|
||||
end
|
||||
|
||||
fclose all;
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
end
|
||||
@ -0,0 +1,52 @@
|
||||
% This is a Wrapper Script for performing Cluster Analysis
|
||||
% [function "Clustering_V2_*"] of the data resulting after
|
||||
% performing Transformation to Equivalent Dimensions [by
|
||||
% using "ED_ToolBox_Wrapper" script]. Some comments for
|
||||
% Cluster Analysis are within 'Clustering_V2_*' code. Here
|
||||
% the input data & parameters (functions arguments) are
|
||||
% defined by the User. Please modify the script accordingly.
|
||||
% The lines that can be modified are followed by a comment
|
||||
% "- PLEASE SET".
|
||||
% PLEASE REFER ALSO TO APPILCATION DOCUMENTATION:
|
||||
% "READ_ME_App_1B_v2_Description_Cluster_Analysis.docx"
|
||||
|
||||
clc;clear;tic
|
||||
|
||||
% STEP 1. DATA Selection. Please Note that the Cluster Analysis concerns data after
|
||||
% Transformation to Equivalent Dimensions, therefore the Output *.mat file
|
||||
% obtained from "ED_ToolBox_Wrapper" script Application must be used as
|
||||
% input data for this Application:
|
||||
cd Transformed_Data % - PLEASE SET - specify the path to Data Directory
|
||||
load ST2_Tdata.mat % - PLEASE SET - specify the input data filename (MATLAB forrmat: Output of T2ED Application)
|
||||
cd ../
|
||||
% Choose vector(s) from the Transformed Data Structure
|
||||
vectors=[4,7,23]; % - PLEASE SET - specify columns (parameters) to be analyzed
|
||||
|
||||
% STEP 2. Define the Number of Clusters:
|
||||
N=4; % - PLEASE SET - specify number of clusters to be formed
|
||||
|
||||
% STEP 3. Select Clustering Algorith:
|
||||
Meth='Hierarchical'; % - PLEASE SET , Select from ['Partitioning', 'Hierarchical', 'Fuzzy']
|
||||
|
||||
% STEP 4. Select Method for Cluster Tree (only applicable for Meth=='Hierarchical']:
|
||||
CTmeth='average'; % - PLEASE SET, Select from ['average’,‘centroid’,‘complete’,’median’,‘single’,‘ward’,‘weighted’]
|
||||
|
||||
% STEP 5 Number of leaf nodes
|
||||
% only for FOR PLOTTING WARD DIAGRAM - 'Hierarchical'
|
||||
Lnodes=87; % - PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 6 Run Function "Clustering"
|
||||
[a,Cluster,ClusterColumns,L]=Clustering_V2_8(vectors,N,Meth,CTmeth,Tdata);
|
||||
|
||||
% STEP 7 Plotting Results (2D and 3D cases) % PLEASE Comment the next line to disable visualization
|
||||
plotClustering
|
||||
|
||||
% STEP 8 Store Outputs
|
||||
|
||||
cd Outputs_Clustering\
|
||||
save('Cluster.mat','Cluster')
|
||||
save('ClusterColumns.mat','ClusterColumns')
|
||||
cd ../
|
||||
toc
|
||||
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
close all
|
||||
|
||||
%% Plotting example
|
||||
|
||||
k2=length(vectors);
|
||||
|
||||
if k2==2
|
||||
for j=1:N
|
||||
plot(Cluster(j).id(:,1),Cluster(j).id(:,2),'o');hold on;axis square
|
||||
plot(Cluster(j).Center(1),Cluster(j).Center(2),'kx','MarkerSize',16,'LineWidth',2)
|
||||
end
|
||||
xlabel(ClusterColumns(1),'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
ylabel(ClusterColumns(2),'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
cd Outputs_Clustering\;saveas(gcf,'Cluster_output.jpg');cd ../
|
||||
|
||||
elseif k2==3
|
||||
for j=1:N
|
||||
plot3(Cluster(j).id(:,1),Cluster(j).id(:,2),Cluster(j).id(:,3),'o');hold on;grid on;axis square
|
||||
plot3(Cluster(j).Center(1),Cluster(j).Center(2),Cluster(j).Center(3),'kx','MarkerSize',16,'LineWidth',2)
|
||||
end
|
||||
xlabel(ClusterColumns(1),'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
ylabel(ClusterColumns(2),'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
zlabel(ClusterColumns(3),'FontSize',14,'Interpreter','none')
|
||||
cd Outputs_Clustering\;saveas(gcf,'Cluster_output.jpg');cd ../
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
if strcmp(Meth,'Hierarchical')==1;
|
||||
figure;[H,T,outperm]=dendrogram(L,Lnodes,'ColorThreshold', L(length(L)-N+2,3));
|
||||
cd Outputs_Clustering\;saveas(gcf,'Dendrogram_output.jpg');cd ../;end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time X Y Z Mw R9 R29 DIP STRIKE RAKE FAULT M0 SD R0(or_Fc)
|
||||
@ -0,0 +1,279 @@
|
||||
2013 08 25 07 57 34 49.438721 20.252647 7.26234597 -6.67434597 1412537544622.75 2.1 1.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 26 23 19 19 49.449375 20.264742 9.925018013 -9.337018013 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 27 20 28 28 49.448307 20.347582 9.479313553 -8.891313553 NaN NaN -0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 29 18 08 43 49.450886 20.265173 9.446090401 -8.858090401 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 29 18 11 02 49.44693 20.258717 9.440501869 -8.852501869 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 31 02 26 30 49.450481 20.2665 9.958901108 -9.370901108 251188643150.957 1.6 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 31 04 06 39 49.455181 20.272501 9.621202171 -9.033202171 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 04 22 17 03 49.449062 20.263632 9.837131203 -9.249131203 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 04 23 24 53 49.4482 20.263361 9.795900047 -9.207900047 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 11 26 49.45042 20.265158 9.674098671 -9.086098671 NaN NaN 0 -4686360367269.86 -4159365711220.25 14148799311649.1 1097855797624.06 3322246339230.73 -6594524759565.48 0.106142637595164 0.637164022738594 0.256693339666242 238.503424622867 59.1550124390189 -147.162421260815 340.369453676193 71.0002635269886 -22.2840488454019 -4428612113643.72 -3249291781731.51 7677903895375.23 3899990201745.25 3563653199538.72 -4535694505538.48 235.764304091804 52.6969374709569 -139.093401827779 343.934008467747 67.7410398052596 -28.4378634830154 -5552672997956.93 -4163017093249.08 9715690091206.02 2549545114388.45 3798327780116.98 -5487831973496.07 236.337125467989 52.697606309826 -139.094101821537 344.506534536725 67.7408688456171 -28.4378137273193 NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 12 17 49.450455 20.264698 9.730057419 -9.142057419 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 19 22 49.450298 20.265253 9.417368591 -8.829368591 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 36 27 49.451916 20.266649 9.490450562 -8.902450562 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 36 49 49.449524 20.263451 9.918184937 -9.330184937 NaN NaN -0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 39 26 49.449841 20.263561 9.385838211 -8.797838211 NaN NaN -0.5 -3780960692038.91 1315359282320.24 4636045376477.71 518785085395.721 314897337687.166 -2075959102502.96 12.8405800931752 11.3196282837395 75.8397916230854 213.810392089581 45.2259652636251 -101.461658292147 17.554984743382 45.9426267479543 -78.3950523119869 -2963083690237.36 1473791165511.04 1489292524726.32 265502109408.319 1088599488726.07 -1779587105428.43 241.696398624396 42.277981933894 -111.881986665332 28.0540612319101 52.8763505471338 -63.7857498442472 -3093997148013.58 1586012648582.34 1507984499431.24 311434447198.907 1163605673528.56 -1713065243603.62 242.268443488653 42.2781443710327 -111.881483445356 28.6270587616221 52.875888429632 -63.7866269381579 NaN NaN
|
||||
2013 09 05 01 05 14 49.447918 20.364183 8.412644566 -7.824644566 NaN NaN -0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 01 06 27 49.449802 20.26466 9.521345795 -8.933345795 NaN NaN 0 -3559187057128.18 31396705535648 -5691042319915.76 2640589874056.49 3294927162565.75 -6977778873791.03 22.5215952199857 52.7220115630569 24.7563932169574 39.1016527050974 64.8838900623986 -26.8937255969246 299.157705434893 69.7775852406465 -157.55719293158 -1887726299922.43 3546444634595.98 -1658718334673.55 -1444246281004.73 2281209424727.63 -514622583846.543 298.986947124244 42.6103799203098 -129.250608060036 49.8279341522264 71.8782076878739 -27.3502892050091 -2147644247166.49 4279927048933.63 -2132282801767.14 -1932564498690.71 1906182839574.77 -870934996992.581 299.557722922599 42.6098858975932 -129.249476226049 50.4009380210236 71.8767706844416 -27.3528382149769 NaN NaN
|
||||
2013 09 05 06 12 04 49.450367 20.266077 9.814649284 -9.226649284 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.33299 6.33299
|
||||
2013 09 05 15 20 11 49.450047 20.263729 9.519139946 -8.931139946 1000000000000 2 1.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 06 05 01 03 49.439663 20.274117 10.02234906 -9.43434906 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 08 12 06 20 49.451931 20.268349 10.20936364 -9.62136364 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 09 00 41 45 49.454498 20.267544 9.290318192 -8.702318192 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 09 18 48 47 49.448166 20.266579 9.469101608 -8.881101608 NaN NaN 0.5 -23600000000 -2200000000 -12500000000 12400000000 126000000000 -96000000000 -7.1 -16.4 76.5 1.2 87.4 -127.5 267.8 37.5 -4.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.70241375 5.70241375
|
||||
2013 09 10 00 30 40 49.452316 20.268209 9.473386467 -8.885386467 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.80049 4.80049
|
||||
2013 09 10 07 45 03 49.445549 20.264288 9.804161728 -9.216161728 707945784384.14 1.9 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 11 03 30 07 49.45356 20.269682 8.942470253 -8.354470253 NaN NaN 0.1 -189000000 10400000000 -19200000000 -2790000000 21700000000 -11800000000 -8.5 -41.8 49.7 199.4 87.5 130.1 292.4 40.1 3.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.40525285714286 5.40525285714286
|
||||
2013 09 11 22 50 39 49.452019 20.260931 9.294199646 -8.706199646 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 12 10 36 21 49.452194 20.264069 9.65335244 -9.06535244 1000000000000 2 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 12 10 38 12 49.452488 20.270067 8.915399254 -8.327399254 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 15 16 51 03 49.446842 20.267065 9.048791588 -8.460791588 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 18 03 17 35 49.447411 20.265831 9.573642433 -8.985642433 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 19 17 14 53 49.446125 20.262129 10.043955505 -9.455955505 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 20 18 18 17 49.401081 20.268311 3.788100183 -3.200100183 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 24 13 25 05 49.457367 20.270163 9.173236549 -8.585236549 707945784384.14 1.9 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 26 17 51 01 49.449673 20.262892 9.534809769 -8.946809769 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 10 16 20 57 21 49.448303 20.265627 9.280042351 -8.692042351 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 10 17 03 35 09 49.452652 20.266125 9.11261338 -8.52461338 NaN NaN -0.1 29400000000 277000000000 -115000000000 -222000000000 254000000000 -166000000000 12.1 35.1 52.8 31.8 87.2 -126.2 298.1 36.3 -4.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.265625 6.265625
|
||||
2013 11 04 22 16 50 49.455742 20.269567 8.88072747 -8.29272747 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 08 04 22 07 49.4426 20.260263 9.579341591 -8.991341591 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 08 23 25 19 49.393993 20.173588 7.338144958 -6.750144958 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 09 07 02 30 49.444527 20.268917 9.346706093 -8.758706093 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 11 04 14 24 49.443233 20.264467 9.945883453 -9.357883453 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.43934428571429 5.43934428571429
|
||||
2013 11 23 19 53 20 49.441113 20.255362 9.642109573 -9.054109573 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 24 07 17 14 49.451992 20.265343 10.191316307 -9.603316307 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 12 03 02 23 29 49.442444 20.265354 9.419839561 -8.831839561 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.44882666666667 5.44882666666667
|
||||
2013 12 13 08 07 55 49.443707 20.261063 9.308471382 -8.720471382 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.739714 4.739714
|
||||
2013 12 16 03 09 19 49.449257 20.259922 9.551130951 -8.963130951 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 12 26 00 10 11 49.458015 20.26626 9.275531471 -8.687531471 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 12 26 05 37 04 49.454609 20.261978 9.267751396 -8.679751396 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 01 02 07 48 13 49.456615 20.270094 9.409443558 -8.821443558 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 08 02 18 55 49.454136 20.272238 8.912356079 -8.324356079 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 10 04 56 57 49.440041 20.256399 8.988932312 -8.400932312 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 10 12 05 09 49.442284 20.291164 9.536684692 -8.948684692 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 15 15 57 39 49.441124 20.25713 8.835041702 -8.247041702 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.98883 5.98883
|
||||
2014 02 16 21 44 05 49.453091 20.270607 8.941939056 -8.353939056 177827941003.892 1.5 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 19 12 28 17 49.445625 20.267521 9.271042526 -8.683042526 251188643150.957 1.6 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.246382 5.246382
|
||||
2014 02 19 12 38 01 49.444901 20.265465 9.437992752 -8.849992752 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 21 01 39 22 49.449318 20.262001 8.883042992 -8.295042992 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 22 01 33 17 49.454704 20.271013 9.295126617 -8.707126617 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 25 01 29 26 49.441467 20.419247 7.859593571 -7.271593571 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 25 13 23 46 49.453651 20.266819 8.828527153 -8.240527153 354813389233.576 1.7 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 01 12 42 15 49.45158 20.265079 9.443369568 -8.855369568 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.67276333333333 5.67276333333333
|
||||
2014 03 04 06 49 07 49.450241 20.264526 9.005168617 -8.417168617 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 04 06 53 56 49.452404 20.270042 8.962837875 -8.374837875 1412537544622.75 2.1 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 04 07 01 01 49.448345 20.261333 8.588197411 -8.000197411 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 08 18 48 41 49.431393 20.236855 9.403936089 -8.815936089 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 11 09 49.445709 20.264427 9.888938606 -9.300938606 3981071705534.99 2.4 2.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 11 35 49.44627 20.263191 9.907375038 -9.319375038 1412537544622.75 2.1 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 16 30 49.446579 20.263113 9.689626396 -9.101626396 1995262314968.87 2.2 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 17 16 49.44754 20.26252 9.667460144 -9.079460144 501187233627.271 1.8 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 25 45 49.451851 20.297829 9.111917198 -8.523917198 NaN NaN -0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.79635875 6.79635875
|
||||
2014 03 23 21 27 05 49.447266 20.266567 9.697852791 -9.109852791 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 22 08 20 49.443508 20.260118 9.508339584 -8.920339584 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.65379714285714 5.65379714285714
|
||||
2014 03 23 22 24 05 49.444447 20.269215 9.580556572 -8.992556572 NaN NaN -0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 24 00 59 25 49.44249 20.253386 9.149326981 -8.561326981 1995262314968.87 2.2 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 24 02 12 13 49.442127 20.252726 9.425012291 -8.837012291 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 25 08 09 02 49.446571 20.265684 9.751608551 -9.163608551 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 26 00 11 35 49.444027 20.257776 8.821537674 -8.233537674 NaN NaN -0.5 -29100000000 99400000000 -68500000000 -45600000000 63400000000 -25900000000 0.5 13.3 86.2 41.9 80.3 -136 302.7 46.8 -13.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.345455 5.345455
|
||||
2014 03 26 05 17 15 49.433388 20.289127 9.553470314 -8.965470314 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 26 07 13 30 49.448299 20.260096 9.14156884 -8.55356884 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 29 00 46 47 49.445957 20.265053 10.002533615 -9.414533615 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.45927285714286 6.45927285714286
|
||||
2014 03 31 21 50 52 49.445499 20.265581 9.605356873 -9.017356873 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 31 22 12 53 49.44479 20.265348 10.50962323 -9.92162323 1412537544622.75 2.1 1.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 31 22 13 59 49.442463 20.264944 9.87026757 -9.28226757 NaN NaN -0.3 -104000000000 245000000000 -401000000000 -135000000000 923000000000 -552000000000 -6.8 -16.5 76.7 13.1 89.5 -124.5 282.4 34.5 -0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0570075 5.0570075
|
||||
2014 03 31 22 14 58 49.44503 20.266968 9.863020599 -9.275020599 501187233627.271 1.8 1.3 -29500000000 223000000000 -154000000000 -149000000000 268000000000 -129000000000 3.3 3.9 92.9 30.9 86.1 -126.3 295.6 36.5 -6.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.47172888888889 5.47172888888889
|
||||
2014 04 01 09 33 31 49.418999 20.548985 1.761529744 -1.173529744 44668359215096.2 3.1 2.9 43300000000 266000000000 -179000000000 -210000000000 286000000000 -136000000000 8.6 16.5 74.9 211.5 89.9 126.3 301.5 36.3 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.32824555555556 5.32824555555556
|
||||
2014 04 01 11 19 56 49.436199 20.550472 1.688000024 -1.100000024 3981071705534.99 2.4 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.83425333333333 4.83425333333333
|
||||
2014 04 03 22 46 46 49.445091 20.264065 10.114949883 -9.526949883 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 08 01 26 13 49.445568 20.264423 9.857698143 -9.269698143 89125093813.3744 1.3 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 09 05 22 13 49.418388 20.575956 0.588 -0 354813389233.576 1.7 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 10 21 00 26 49.442253 20.274281 10.340570152 -9.752570152 NaN NaN -0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 16 03 10 51 49.399372 20.134714 7.080007732 -6.492007732 177827941003.892 1.5 0.7 90300000000 79500000000 -408000000000 39200000000 708000000000 -638000000000 -6.8 -34.9 58.3 184 84.6 131.9 280 42.2 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.44877555555555 5.44877555555555
|
||||
2014 04 16 20 07 24 49.442268 20.247707 9.509442032 -8.921442032 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 20 00 30 19 49.442696 20.267441 9.691930473 -9.103930473 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.12286875 5.12286875
|
||||
2014 04 21 21 40 39 49.449299 20.256498 9.602004707 -9.014004707 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 28 02 25 12 49.441586 20.264635 9.773355186 -9.185355186 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 05 05 03 59 11 49.450706 20.260975 9.302217186 -8.714217186 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 05 05 19 00 43 49.45232 20.267731 9.67100972 -9.08300972 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 05 15 10 35 32 49.392841 20.279892 6.605795563 -6.017795563 NaN NaN 0.6 -1150000000 129000000000 -163000000000 -72100000000 329000000000 -219000000000 -2.6 -11.7 85.8 195 89.2 127.8 286 37.8 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.54660333333333 5.54660333333333
|
||||
2014 05 31 19 45 02 49.407269 20.223782 5.875202835 -5.287202835 125892541179.417 1.4 0.8 -62900000000 21200000000 -14300000000 15100000000 138000000000 -138000000000 -8.3 -11.2 80.5 7.6 80.3 -135 268 45.8 -13.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.21997444444445 5.21997444444445
|
||||
2014 06 11 02 17 49 49.402946 20.282648 4.757492722 -4.169492722 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 06 29 21 52 23 49.438602 20.262201 10.087779701 -9.499779701 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.22177 5.22177
|
||||
2014 07 08 16 24 41 49.451134 20.259541 9.304295242 -8.716295242 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 07 20 05 29 54 49.396599 20.271814 2.688646257 -2.100646257 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 08 11 12 05 58 49.454529 20.267639 9.755139053 -9.167139053 1412537544622.75 2.1 1.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 09 02 16 52 29 49.45068 20.286142 9.560448349 -8.972448349 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.16874 5.16874
|
||||
2014 09 17 23 50 01 49.384647 20.501034 6.589719475 -6.001719475 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 09 22 21 54 14 49.413368 20.198431 6.245993793 -5.657993793 15848931924.6111 0.8 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 03 13 33 52 49.435722 20.2873 9.806728065 -9.218728065 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.79227888888889 4.79227888888889
|
||||
2014 10 24 20 51 13 49.450096 20.259056 8.97980851 -8.39180851 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 30 10 52 29 49.454739 20.268879 9.314641655 -8.726641655 1412537544622.75 2.1 1.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 31 03 14 19 49.401619 20.466364 6.088 -5.5 354813389233.576 1.7 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 31 13 38 13 49.260918 20.406908 5.588 -5 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.37414142857143 5.37414142857143
|
||||
2014 11 06 06 20 17 49.451473 20.387232 5.581142128 -4.993142128 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 11 17 02 01 52 49.452507 20.268141 8.75642556 -8.16842556 251188643150.957 1.6 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 12 25 14 03 57 49.441669 20.250919 9.5132882 -8.9252882 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 12 28 07 18 22 49.302837 20.128162 8.588 -8 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.23991428571429 6.23991428571429
|
||||
2015 01 07 02 58 35 49.447014 20.270428 9.594029129 -9.006029129 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 07 05 18 54 49.432762 20.319006 8.646537483 -8.058537483 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 08 00 59 13 49.454216 20.262358 9.015812576 -8.427812576 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 14 20 42 00 49.433945 20.270731 8.940005959 -8.352005959 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 18 20 16 39 49.457039 20.268883 9.500020683 -8.912020683 125892541179.417 1.4 0.7 -70500000000 316000000000 -106000000000 -211000000000 825000000000 -562000000000 4.2 9.9 85.9 14.5 86.1 -124.5 278.8 34.7 -6.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.21926714285714 5.21926714285714
|
||||
2015 01 22 02 04 31 49.443428 20.263283 10.141189278 -9.553189278 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 23 01 33 38 49.401703 20.228979 4.146614254 -3.558614254 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 26 04 41 59 49.427052 20.238886 9.893573463 -9.305573463 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 02 20 09 48 09 49.455353 20.267981 9.376545609 -8.788545609 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.55047 4.55047
|
||||
2015 03 02 10 37 53 49.444813 20.265171 9.345064819 -8.757064819 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 06 08 02 40 49.453892 20.25671 9.324352921 -8.736352921 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 29 00 20 02 49.462616 20.321629 11.412262619 -10.824262619 251188643150.957 1.6 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 29 00 21 17 49.465717 20.336056 9.893961609 -9.305961609 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 30 06 31 51 49.465332 20.321526 11.357011497 -10.769011497 177827941003.892 1.5 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.05271625 5.05271625
|
||||
2015 05 08 14 55 48 49.455555 20.279076 9.508391083 -8.920391083 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 05 30 20 42 40 49.456665 20.27137 9.730914772 -9.142914772 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 01 02 41 08 49.393143 20.362005 8.927395523 -8.339395523 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 03 10 05 53 49.426872 20.44389 8.587078274 -7.999078274 707945784384.14 1.9 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 22 15 26 16 49.460445 20.274302 9.463388145 -8.875388145 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 30 17 35 08 49.451996 20.266945 10.020279587 -9.432279587 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 07 10 22 18 29 49.459831 20.275099 9.013167084 -8.425167084 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 07 11 06 34 38 49.455135 20.273466 9.664568604 -9.076568604 1000000000000 2 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.32247857142857 6.32247857142857
|
||||
2015 08 17 14 38 56 49.445591 20.446407 5.278508842 -4.690508842 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 08 30 10 57 35 49.4659 20.265078 9.121236504 -8.533236504 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 08 31 10 04 21 49.473797 20.3097 10.785188377 -10.197188377 63095734448.0194 1.2 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 09 05 01 52 48 49.461346 20.271662 9.641674698 -9.053674698 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.23951428571429 5.23951428571429
|
||||
2015 09 09 15 38 53 49.462399 20.274137 10.360877693 -9.772877693 125892541179.417 1.4 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.1285325 6.1285325
|
||||
2015 09 09 15 39 05 49.45776 20.302946 11.756513298 -11.168513298 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 10 04 04 33 18 49.460991 20.257261 9.469088257 -8.881088257 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.79266142857143 4.79266142857143
|
||||
2015 10 16 21 45 40 49.385551 20.166451 3.453437508 -2.865437508 89125093813.3744 1.3 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.21425125 4.21425125
|
||||
2015 10 18 10 31 08 49.392948 20.144165 4.935341061 -4.347341061 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 11 21 19 59 33 49.444218 20.26461 10.68129319 -10.09329319 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 11 21 20 06 14 49.442436 20.26491 11.026991547 -10.438991547 354813389233.576 1.7 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 12 07 23 23 35 49.461884 20.273697 10.387553871 -9.799553871 501187233627.271 1.8 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 01 08 02 48 07 49.437115 20.237352 6.051553429 -5.463553429 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 02 25 09 30 42 49.467422 20.235125 8.089231194 -7.501231194 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 03 13 09 48 58 49.454651 20.265989 9.596319855 -9.008319855 NaN NaN 0.1 -159000000000 40200000000 48100000000 8780000000 44400000000 -58000000000 -13.8 -21.1 65 29.6 52.3 -106.4 235.4 40.6 -69.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.2520975 5.2520975
|
||||
2016 04 25 15 26 10 49.385098 20.223988 3.735522688 -3.147522688 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 05 23 20 02 15 49.415981 20.448061 8.016064346 -7.428064346 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.015082 6.015082
|
||||
2016 07 01 05 40 51 49.39772 20.27212 4.650678814 -4.062678814 251188643150.957 1.6 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 10 20 19 14 29 49.446682 20.26519 9.402056396 -8.814056396 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 11 06 00 04 25 49.455143 20.281265 9.064614952 -8.476614952 NaN NaN 0.5 -37600000000 15500000000 47500000000 1710000000 48000000000 -22700000000 10.9 -4.9 84.2 7.6 68.1 -106.6 226.1 27.2 -54.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.235777 4.235777
|
||||
2016 11 22 22 16 48 49.404842 20.216469 6.309680641 -5.721680641 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 11 22 22 17 03 49.401398 20.219473 6.889040173 -6.301040173 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 01 10 22 55 06 49.445965 20.265711 8.233040512 -7.645040512 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 01 14 27 35 49.447887 20.270395 10.114342392 -9.526342392 NaN NaN 0.4 -48800000000 18600000000 -7080000000 17300000000 67500000000 -57900000000 -10.6 -30.7 58.7 12.4 73.3 -132.5 265 45.1 -23.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.135602 5.135602
|
||||
2017 02 01 17 50 16 49.44281 20.30706 7.684003532 -7.096003532 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.02387333333333 5.02387333333333
|
||||
2017 02 05 08 57 09 49.394489 20.337471 3.81089896 -3.22289896 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 17 18 11 17 49.44418 20.284737 9.308622063 -8.720622063 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 18 14 37 35 49.387486 20.452482 5.588 -5 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 18 15 36 42 49.385338 20.444616 5.588 -5 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 19 23 10 10 49.454254 20.268936 10.192725838 -9.604725838 NaN NaN 0 -76100000000 66300000000 7360000000 -31000000000 4560000000 -32300000000 -0.9 11.9 87.1 72.3 55.8 -82.9 239.7 34.8 -100.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0145925 6.0145925
|
||||
2017 02 20 01 40 21 49.451042 20.269335 9.756652534 -9.168652534 NaN NaN -0.1 -13700000000 19700000000 9760000000 -6530000000 21000000000 -15500000000 14 5.2 80.7 28.3 69.2 -114.8 260.8 31.9 -42.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 01 07 32 55 49.427917 20.32366 11.43114537 -10.84314537 NaN NaN 0.1 -23600000000 21000000000 -567000000 -10600000000 38000000000 -28200000000 -1.9 10.8 87.3 23.3 74.9 -121.3 270.1 34.4 -27.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 05 02 19 14 49.447517 20.26544 9.10667485 -8.51867485 501187233627.271 1.8 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 12 01 33 56 49.487095 20.236525 7.268069447 -6.680069447 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 12 04 37 18 49.423908 20.334797 8.240915478 -7.652915478 NaN NaN 0.3 -17200000000 11100000000 1390000000 -3950000000 5020000000 -4140000000 -8.4 -21.3 70.3 59 56 -101.4 258.8 35.7 -73.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 18 03 27 18 49.457951 20.25701 9.720226944 -9.132226944 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 27 02 08 55 49.452911 20.324421 6.153272808 -5.565272808 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 04 09 00 22 17 49.455235 20.27809 8.829526604 -8.241526604 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 04 18 22 40 36 49.433514 20.319952 9.472256363 -8.884256363 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 10 09 47 49.429028 20.269802 9.961724937 -9.373724937 354813389233.576 1.7 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 13 14 21 49.429184 20.269365 10.088998497 -9.500998497 1995262314968.87 2.2 1.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 13 14 37 49.446796 20.265381 9.516786278 -8.928786278 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 13 16 06 49.438602 20.269735 9.822834671 -9.234834671 354813389233.576 1.7 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.06411375 6.06411375
|
||||
2017 05 16 14 42 16 49.4270172119141 20.2686042785645 9.05790871429443 -8.46990871429443 707945784384.14 1.9 1.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 16 14 44 11 49.4272575378418 20.2664432525635 8.90674370574951 -8.31874370574951 707945784384.14 1.9 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 22 10 13 27 49.444729 20.2684 9.371631325 -8.783631325 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 22 10 14 46 49.433189 20.267792 9.334279716 -8.746279716 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 24 21 16 46 49.430885 20.270994 9.023045242 -8.435045242 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 28 10 24 56 49.439133 20.267363 9.696046532 -9.108046532 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 06 10 03 31 09 49.438393 20.287256 9.525574387 -8.937574387 NaN NaN -0.1 -619000000000 691000000000 -323000000000 1070000000000 -64000000000 180000000000 -5.7 30.9 63.4 266.7 74.6 -100.4 121.4 18.5 -56.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.2409425 5.2409425
|
||||
2017 06 10 03 34 33 49.440376 20.286478 9.492197693 -8.904197693 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 07 09 06 13 42 49.424946 20.295919 10.269735992 -9.681735992 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.78287285714286 4.78287285714286
|
||||
2017 09 08 16 03 45 49.44294 20.254917 8.958124817 -8.370124817 354813389233.576 1.7 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.09644 5.09644
|
||||
2017 09 08 18 12 06 49.49152 20.235092 2.937780321 -2.349780321 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.06682625 5.06682625
|
||||
2017 09 15 08 45 39 49.429646 20.287868 8.799524963 -8.211524963 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.39271857142857 5.39271857142857
|
||||
2017 09 15 09 53 38 49.434219 20.254416 9.276513756 -8.688513756 2818382931264.46 2.3 1.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 15 10 53 49 49.414867 20.385508 9.187406242 -8.599406242 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 15 11 35 20 49.445198 20.264538 10.444296539 -9.856296539 89125093813.3744 1.3 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 16 08 09 20 49.446167 20.26289 11.097415627 -10.509415627 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 28 22 18 05 49.399422 20.354748 10.198598564 -9.610598564 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 30 07 12 06 49.4813 20.270805 6.156179131 -5.568179131 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 10 12 11 11 16 49.4616470336914 20.2705612182617 7.41933316040039 -6.83133316040039 5623413251903.49 2.5 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 11 06 22 09 18 49.4539070129395 20.2592296600342 9.255236328125 -8.667236328125 3981071705534.99 2.4 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.394175 6.394175
|
||||
2017 11 06 22 32 11 49.447403 20.264338 10.553106964 -9.965106964 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 11 06 23 47 55 49.454746 20.262489 10.913411797 -10.325411797 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.928436 4.928436
|
||||
2017 11 15 19 39 27 49.464024 20.276976 9.512291611 -8.924291611 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 11 15 19 39 56 49.460667 20.27487 9.504250229 -8.916250229 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.79175 3.79175
|
||||
2018 04 09 18 29 03 49.464054 20.263102 11.463081062 -10.875081062 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 09 18 29 46 49.452034 20.262943 11.089688957 -10.501688957 125892541179417 3.4 2.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 09 18 30 51 49.449097 20.262613 11.427671135 -10.839671135 177827941003892 3.5 2.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 15 21 02 23 49.460838 20.278254 9.608195961 -9.020195961 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 18 00 25 42 49.44495 20.266438 10.231751144 -9.643751144 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 19 20 30 14 49.449574 20.270882 9.381890953 -8.793890953 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.73964333333333 5.73964333333333
|
||||
2018 04 19 20 32 40 49.444584 20.278942 10.505723656 -9.917723656 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 19 20 36 37 49.444275 20.270393 10.34040612 -9.75240612 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.88938 4.88938
|
||||
2018 04 19 20 38 16 49.443977 20.270552 10.301750839 -9.713750839 15848931924611.2 2.8 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 19 20 49 17 49.446728 20.269737 10.128021896 -9.540021896 31622776601683.8 3 1.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 21 18 09 53 49.462254 20.25828 10.224814117 -9.636814117 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 24 09 38 45 49.460068 20.276155 9.61426133 -9.02626133 NaN NaN 0.7 -7110019545573.08 2627184944012.48 5280928011563.17 1284543475001.48 707042652162.103 -3473030689495.06 0.0335787679886403 -0.0629101052065264 0.903511126804833 23.9143476231601 45.4441578342945 -75.0106455937551 225.196979122392 46.5785882102825 -105.285605038106 -6841061189611.33 1886191822817.13 4954869366794.19 1360381549978.94 586373483406.464 -3402119900159.61 21.0733240439993 45.2429415975547 -73.4985314122709 224.651543405015 47.2521692423369 -107.081983467501 -7160294329672.47 2173510993300.98 4986783336371.49 1476433302237.12 674258316977.466 -3283823593446.08 21.6462616695662 45.2430288131073 -73.4983828365564 225.22466217643 47.2521217004495 -107.082097508742 4.33286 4.33286
|
||||
2018 04 27 16 00 32 49.4479484558105 20.2650909423828 9.07420128631592 -8.48620128631592 NaN NaN 1.2 -3463730510016.92 4005715469242.76 995683741750.801 -1013423649899.29 1591787881717.78 -2796365154662.25 0.0856984613444818 0.327783267545173 0.586518271110345 254.373264121177 36.776970462436 -106.500871168358 46.0523384754176 56.6550853546969 -66.652245940578 -3447041726300.51 1983200806483.68 1463840919816.83 -498635155788.143 2849588011939.9 -2389645862685.52 250.196299745327 33.7020046678246 -112.753897920197 26.0056274824316 64.4413868665377 -51.0355340338304 -3519942197013.2 1798795239221.19 1721146957792.01 -1311286933948.35 2848100688128.89 -3927153136494.23 250.768748286093 33.7030550913266 -112.75479216559 26.5775343539793 64.4407061518138 -51.035346690613 NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 11 30 49.448215 20.268768 10.585431755 -9.997431755 1e+15 4 3.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 11 46 49.445217 20.265081 10.199731529 -9.611731529 7943282347242.79 2.6 1.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 12 55 49.445072 20.265879 10.390037239 -9.802037239 7943282347242.79 2.6 1.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 13 12 49.449062 20.271202 9.457569778 -8.869569778 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 13 24 49.448189 20.269011 9.697950066 -9.109950066 NaN NaN 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 25 18 49.440121 20.274012 9.887524307 -9.299524307 NaN NaN 0.3 -134324974784000 326899364498000 109790080208000 -27859364149700 107177755496000 -206953824249000 21.7780508304 34.9027079639 43.3192412057 263.31279982 43.0023012669 -119.569153093 36.9653532458 57.2285258977 -52.5277006283 -96909004039100 40458835791900 56450168247200 7451461264680 95821787767300 -86132581411900 250.315176883 37.694942029 -120.432719318 14.3812694425 66.5944694077 -40.515626976 -106040086506000 23829965988700 82210120517000 -28025310800100 97229290372700 -136931016148000 250.887289297 37.6955092133 -120.4328832 14.9540547557 66.5936792733 -40.516559648 4.76717 4.76717
|
||||
2018 04 27 16 28 45 49.449383 20.270163 9.641248405 -9.053248405 11220184543019.6 2.7 1.3 -160805451177000 494758048472000 134746924099000 -50167495055300 131586206078000 -316915199282000 22.5299809397 46.3985818298 31.0714372305 266.406956651 44.3622709345 -122.342137947 36.4883304098 57.8014254113 -49.6497387424 -76929820286800 37988257853500 38941562433200 17683950775500 117492300088000 -122839965094000 260.764922052 44.478310882 -131.713383859 9.01275594221 72.9085400464 -24.8011964274 -118811407495000 22962866641500 95848540853700 -66346425517600 120065309076000 -211415203304000 261.337662265 44.4793065927 -131.71441895 9.58504969183 72.9083609267 -24.8009970599 4.965192 4.965192
|
||||
2018 04 27 16 29 02 49.447922 20.269672 9.740794838 -9.152794838 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 29 46 49.449036 20.270338 10.069339455 -9.481339455 177827941003892 3.5 2.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 30 05 49.447613 20.268866 9.514456451 -8.926456451 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 43 51 49.445263 20.263201 10.584286392 -9.996286392 63095734448019.2 3.2 2.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 17 29 07 49.446793 20.266766 9.393038452 -8.805038452 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 20 02 04 49.439117 20.27095 10.273563087 -9.685563087 NaN NaN 0 -13924377186683.9 24624754726060.3 -4397908139980.82 10716099560859.3 760891461790.289 -1093107570427.06 0.0765968033601302 0.469592705653984 0.453810490985886 81.3682576906139 30.8067522602697 -84.303102700404 272.544296424621 59.6735732759381 -99.6309734341752 -14680276509251.8 14898170598132.5 -217894088880.686 10412323161569.4 -1878986489804.41 2042440119415.47 107.739740733604 28.7606379942122 -99.6355538405849 267.382349721226 62.7705978425217 -71.9815028433357 -14260106401744.9 20641568191704.2 -6381461789959.34 12196233729994.4 -672613506177.137 2969415645206.98 108.310889203538 28.7611664558005 -99.63463533514 267.955862819169 62.7697311558454 -71.983720819174 NaN NaN
|
||||
2018 04 27 21 26 49 49.452625 20.267317 10.668350876 -10.080350876 NaN NaN 1.1 -24245818293300 39289237171900 -7934659338540 18054061452900 -1429694944300 4000695508440 5.34940030726 46.3542228607 48.2963768321 104.283867676 31.0109785604 -98.3760034653 267.860017779 60.0325304533 -75.8216587183 -24764707019200 26353135284800 -1588428265670 17462047866700 -6454900004510 6458295241020 120.623733526 32.3194755423 -108.514727214 264.186025141 63.0253367526 -58.0397244654 -24799207192400 35052373140400 -10253165948100 19947280617900 -3249347330720 8557757736590 121.195264457 32.3198540383 -108.51421766 264.759121096 63.02453103 -58.0413028861 4.72403111111111 4.72403111111111
|
||||
2018 04 28 00 29 08 49.450569 20.268291 9.463573158 -8.875573158 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 28 00 29 37 49.443352 20.26589 10.196696938 -9.608696938 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 28 02 59 47 49.450256 20.268295 9.59699601 -9.00899601 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 28 13 24 14 49.441086 20.273254 9.80498761 -9.21698761 NaN NaN 0.1 -654278640162000 678428963112000 1.01289860792e+15 186480800396000 137070727303000 -1.27085994597e+15 16.2473761753 59.7730681752 23.9795556495 13.0012527422 52.9479956877 -48.4053349264 249.286142019 53.6764801575 -132.080588161 -215058177950000 -83695773263700 298753951214000 308032235751000 280576309332000 -889391869382000 260.5387543 70.0781459762 -158.997929024 357.327020074 71.9369446019 -19.2565905235 -566047398451000 51670564766900 514376833684000 153179857880000 181865777479000 -1.15672548416e+15 261.111688198 70.0782012136 -158.997989321 357.899927687 71.9369588645 -19.2565682523 3.51174181818182 3.51174181818182
|
||||
2018 04 29 02 24 01 49.448025 20.267641 10.067833603 -9.479833603 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.27627 2.27627
|
||||
2018 04 29 03 52 58 49.443409 20.265503 9.757381142 -9.169381142 NaN NaN 0.1 -4221348335440 7808932041100 6887437447980 -2016418827610 4568470947160 -9848013274910 19.2219673795 55.5018381935 25.2761944269 254.969990246 40.5364852424 -120.424124418 23.7868565779 61.806162117 -46.6297430898 -1207100986750 449324679179 757776307567 817969408026 4098640817170 -6614995837890 266.715454513 57.8665037416 -147.488218698 1.94896071813 81.7372437622 -9.7710021657 -3226024972450 948560212969 2277464759480 -1226251588670 4362997576310 -8353934114430 267.288077392 57.8669546107 -147.48867672 2.52148831532 81.7372493405 -9.77094678225 NaN NaN
|
||||
2018 04 29 04 56 07 49.450298 20.268587 9.681335152 -9.093335152 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 29 07 37 19 49.452679 20.267721 8.58233279 -7.99433279 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 01 01 16 16 49.440979 20.266344 10.089628876 -9.501628876 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 01 01 28 46 49.44585 20.263382 9.715597809 -9.127597809 NaN NaN -0.2 -3550865917190 5926599678290 8634864241160 -3436866965810 9628888649970 -11240381250700 16.5501716916 48.5658907276 34.8839375808 258.612242745 36.3021122333 -122.106661023 14.7504445386 72.066748479 -31.337522325 -1216278439760 522335748648 693942691109 436712097682 8051442676080 -8946360419530 267.776463346 47.9106297799 -137.764123879 1.67403654347 85.6963006658 -5.80381904568 -2844276546580 67229009644.2 2777047536940 -2859091166140 9128055939000 -10947256836800 268.349471455 47.9116153469 -137.765113299 2.24692598882 85.696282735 -5.80375278313 NaN NaN
|
||||
2018 05 01 19 06 23 49.450817 20.269398 9.717950523 -9.129950523 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 02 15 22 38 49.449032 20.267746 9.891499222 -9.303499222 NaN NaN 1 -136628359580000 164636001188000 142275881961000 -37834417541000 133489992155000 -221211072773000 14.1213891376 44.2708284938 41.6077823686 255.015080264 39.7832228897 -120.252466059 23.0768305079 62.8262427698 -45.5373729809 -104422737303000 57415616711800 47007120591400 22331616199400 133408493440000 -144820390379000 260.469966527 44.9823584026 -131.255192265 11.5881220616 70.1975419289 -28.6365885361 -126367363919000 55375917042400 70991446876500 -19976571531100 130577968605000 -194580189072000 261.04301961 44.9831315365 -131.255972812 12.1608741108 70.1972974978 -28.6365367916 4.22132363636364 4.22132363636364
|
||||
2018 05 02 21 28 52 49.446541 20.267408 10.034258545 -9.446258545 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 03 01 46 53 49.4535369873047 20.2590827941895 8.40740364837646 -7.81940364837646 7943282347242.79 2.6 1.2 -64903876298800 85510163373500 69775087921900 -3327653123870 30760724169200 -90245316380800 17.665087456 42.5933530593 39.7415594847 246.131740797 42.4473102645 -113.02100469 30.7208259043 53.2973781684 -62.3181090931 -47876851308900 40887080523800 6989770785150 7683432935190 41201998496000 -48895738065600 265.782049533 47.7631446014 -131.0257209 23.3357230526 63.0013874441 -37.818560165 -54045325852900 47313788960700 6731536892170 -1503583096710 36544579387600 -64107548195400 266.354796203 47.7634860942 -131.026033896 23.9083744917 63.0011837174 -37.8186298777 4.848782 4.848782
|
||||
2018 05 03 02 11 27 49.449131 20.265759 9.79756707 -9.20956707 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 03 02 14 09 49.447823 20.266035 9.829018295 -9.241018295 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 03 02 16 53 49.44862 20.267033 9.641051949 -9.053051949 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 11 02 18 15 49.41148 20.454395 7.827838123 -7.239838123 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 11 22 35 57 49.448345 20.265509 10.440732658 -9.852732658 31622776601683.8 3 1.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 21 04 46 13 49.441799 20.265869 10.213832558 -9.625832558 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 24 01 24 13 49.447144 20.263678 9.903944672 -9.315944672 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 26 02 28 02 49.452751 20.271433 9.665583313 -9.077583313 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 27 00 41 32 49.449135 20.265326 9.884502113 -9.296502113 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 29 00 44 14 49.444702 20.266317 10.257774055 -9.669774055 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 06 13 05 23 11 49.4513511658 20.2696533203 10.22781628418 -9.63981628418 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 06 25 07 52 07 49.446724 20.268639 8.913739861 -8.325739861 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 07 16 00 51 57 49.4403495789 20.2665500641 9.26075238037 -8.67275238037 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 07 31 08 26 20 49.4392967224 20.2430744171 10.23180455017 -9.64380455017 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 08 17 05 53 44 49.4392509460449 20.2677116394043 10.2767807846069 -9.68878078460693 3981071705534.99 2.4 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 08 17 06 02 50 49.4345550537 20.2672233582 9.9246689682 -9.3366689682 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 08 27 23 40 46 49.4451065063 20.2600650787 10.31188839722 -9.72388839722 NaN NaN 0.2 -7423188738763.11 18109780932232.2 5929582986583.91 -2032595006511.78 6518473628158.71 -12363482350668.4 0.208194763197958 0.38155574465566 0.410249492146383 264.570623594733 42.9126711592074 -121.260318147131 34.9175140025902 58.9570713453421 -49.2328767514824 -4570431968987.96 3222139798044.85 1348292170943.11 -247150338882.965 6735940397196.34 -5675849489857.65 262.983665389379 38.4230264704431 -124.772829621266 16.3897354901658 72.5097025518102 -28.9213087871158 -4888160907774.79 3087541718985.84 1800619188788.95 -1406413676035.62 6764067921417.78 -6961373577209.41 263.556741911708 38.42442553659 -124.774190301743 16.9623591776149 72.5091787319527 -28.92125277209 NaN NaN
|
||||
2018 09 05 23 09 56 49.4429702759 20.2647762299 10.12930363464 -9.54130363464 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 09 05 23 10 40 49.4448318481 20.2656650543 9.56890553284 -8.98090553284 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 09 06 20 24 06 49.4674491882324 20.2665538787842 7.67746800231934 -7.08946800231934 2818382931264.46 2.3 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 10 15 20 06 50 49.4627418518066 20.2576732635498 9.67141693878174 -9.08341693878174 2818382931264.46 2.3 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 10 27 10 53 59 49.4334640503 20.2456455231 10.21801155853 -9.63001155853 NaN NaN 0.8 -18243359390100 34925097440100 24159777633100 -8402881230350 22014170334800 -39441890771100 18.3692540939 47.925094449 33.7056514571 259.390541413 40.7317384688 -122.333489063 24.3392798944 63.7440128121 -42.684569499 -10138668309100 7653954301990 2484714007120 3038027543370 21119944063000 -26280155832600 267.27457363 50.6620568087 -139.379254592 8.34233063779 76.8175622249 -17.1492699267 -15352771360000 8704470518890 6648300841120 -4400697991110 21150400535700 -33252614440000 267.847162681 50.6627591889 -139.37996853 8.91473207382 76.8174570852 -17.149230805 4.85251 4.85251
|
||||
2018 10 28 14 32 58 49.39204 20.15908 4.63485 -4.04685 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 11 18 12 38 42 49.4633865356 20.2568683624 9.94142693329 -9.35342693329 NaN NaN 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 11 27 00 53 01 49.4448127747 20.2591209412 9.9120442276 -9.3240442276 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 22 06 07 39 49.4497566223145 20.266845703125 9.25194805908203 -8.66394805908203 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 24 01 07 04 49.4492340087891 20.2657318115234 10.2983624343872 -9.71036243438721 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 30 08 58 39 49.4365005493164 20.2581062316895 10.2224203948975 -9.63442039489746 NaN NaN 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 31 08 59 18 49.4529571533203 20.2684555053711 9.92629021453857 -9.33829021453857 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 02 07 02 19 37 49.4571876525879 20.2763500213623 8.7867943649292 -8.1987943649292 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 02 08 00 49 40 49.4632034301758 20.2676773071289 9.3373953704834 -8.7493953704834 7943282347242.79 2.6 1.3 -2776512768468 1239063601849.02 5495688782780.02 398840688779.446 911672527109.395 -3929098284273.21 16.7701862079977 53.3562091339631 29.8736046580391 231.811038389245 45.9980198748655 -117.99129456177 11.0823786282014 51.8794696649945 -59.115230687424 -1673643841901.3 1201660587286.6 471983254614.7 623641944261.593 1753968686646.12 -2473692189435.96 264.418779843849 52.526324979172 -138.406112352426 13.9711459839094 66.4156828116036 -30.2739521691942 -1882045626034.9 1343589842813.28 538455783221.615 375812961143.088 1660971231042.34 -2813278049689.28 264.991183700357 52.5262221763333 -138.405749483372 14.5442348795602 66.4150536066519 -30.2748395068417 NaN NaN
|
||||
2019 02 13 21 40 29 49.449291229248 20.2722263336182 8.9118353729248 -8.3238353729248 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Lat Long Depth Elevation M0 Mw ML MTrr MTss MTee MTrs MTre MTse ISO CLVD DC StrikeA DipA RakeA StrikeB DipB RakeB DCrr DCss DCee DCrs DCre DCse DCStrikeA DCDipA DCRakeA DCDipB DCRakeB DCStrike_err TNrr TNss TNee TNrs TNre TNse TNStrikeA TNDipA TNRakeA TNDipB TNRakeB TNStrike_err fp fs
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Lat Long Depth ML
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Lat Long Depth Elevation M0 Mw ML MTrr MTss MTee MTrs MTre MTse MT_err ISO CLVD DC StrikeA DipA RakeA StrikeB DipB RakeB fp fs
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Mw X Y Z StrikeA DipA RakeA Lat Long Elevation M0 R delta_sigma
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Water_level
|
||||
@ -0,0 +1,85 @@
|
||||
2010 01 31 00 00 00.00 0.358026038 0.38806914 0.25170303 0.380343448 0.336646786 0.363687673 0.356207741 0.354861937 0.363672071 0.358155256 0.297277998 0.362665319 0.423411939 0.413975817 0.369599458 0.311405177 0.39339714 0.391235677 0.352426814 0.248275796
|
||||
2010 02 28 00 00 00.00 0.34606559 0.352462419 0.279720609 0.308990514 0.317205258 0.331154613 0.320096945 0.314826558 0.323504558 0.326673225 0.308538161 0.332786384 0.348074848 0.367711114 0.338698362 0.335490683 0.338150535 0.346119234 0.307285734 0.252198057
|
||||
2010 03 31 00 00 00.00 0.284227743 0.371885525 0.138928682 0.314284793 0.253552591 0.172309472 0.315044855 0.328194205 0.340669353 0.311923625 0.175239747 0.334841862 0.293476908 0.301410766 0.330325106 0.323031613 0.276067055 0.357470708 0.257985143 0.163187273
|
||||
2010 04 30 00 00 00.00 0.054648119 0.265068267 0.004783571 0.244639369 0.110299245 0.173083604 0.260817209 0.235825033 0.091024585 0.228830348 0.022196535 0.247184828 0.217226944 0.179125913 0.282570104 0.256314421 0.202046403 0.280482141 0.217099685 0.037082861
|
||||
2010 05 31 00 00 00.00 0.188484351 0.241831959 0.0000000 0.000000 0.198369281 0.273645643 0.253025682 0.219443542 0.000000 0.194639339 0.072582201 0.207522116 0.276855442 0.143609603 0.040970854 0.172413728 0.162528426 0.22152884 0.180368368 0.061456768
|
||||
2010 06 30 00 00 00.00 0.123945666 0.174003675 0.159597524 0.000000 0.121939347 0.196783857 0.180213702 0.147913748 0.000000 0.131064776 0.022399169 0.142686472 0.188665613 0.000000 0.000000 0.125832559 0.141363558 0.155418427 0.14474244 0.04341659
|
||||
2010 07 31 00 00 00.00 0.092814086 0.15401737 0.000778985 0.039318018 0.081318184 0.120648404 0.161130068 0.133837065 0.143629471 0.117981386 0.00552579 0.12820121 0.130805103 0.02816484 0.020255476 0.112489203 0.082128222 0.080760277 0.082386163 0.003124863
|
||||
2010 08 31 00 00 00.00 0.084388166 0.166673611 0.005370135 0.198891953 0.095145485 0.08760074 0.143561221 0.123077958 0.149956145 0.10846516 0.006100394 0.099178273 0.124670389 0.035349829 0.208066141 0.060627018 0.095472212 0.000000 0.087506668 0.005649175
|
||||
2010 09 30 00 00 00.00 0.139225595 0.197187316 0.018493329 0.240325504 0.127665928 0.143122581 0.000000 0.162429537 0.230609783 0.138823933 0.022484163 0.112179626 0.052677399 0.114696603 0.246204539 0.000000 0.131196777 0.058758228 0.110057519 0.019043879
|
||||
2010 10 31 00 00 00.00 0.251922872 0.203943864 0.005483086 0.329227361 0.198347703 0.248865825 0.000000 0.285610699 0.316293026 0.248327948 0.014784278 0.242488685 0.265468598 0.241235713 0.326304541 0.009072903 0.262622578 0.308566275 0.190808185 0.10351115
|
||||
2010 11 30 00 00 00.00 0.283304793 0.346799589 0.049479964 0.337170924 0.19800026 0.278291608 0.1313877 0.301986041 0.300405957 0.311841821 0.210954373 0.324489755 0.328772948 0.279708332 0.332209404 0.287197003 0.312391885 0.349221866 0.263270989 0.192477278
|
||||
2010 12 31 00 00 00.00 0.36604356 0.396907053 0.376583548 0.381093869 0.349158936 0.350205514 0.372530185 0.342091261 0.380251538 0.364328189 0.350270665 0.36980556 0.408733306 0.42621622 0.386890737 0.338975424 0.359964595 0.415685944 0.328983966 0.31740144
|
||||
2011 01 31 00 00 00.00 0.32416095 0.377016504 0.310444537 0.362151201 0.285474883 0.327494866 0.357419828 0.32404229 0.364378753 0.334016398 0.306039411 0.341764118 0.371932678 0.378236888 0.364055756 0.328350408 0.338839666 0.402750772 0.314537615 0.262799446
|
||||
2011 02 28 00 00 00.00 0.300173713 0.321472367 0.218868791 0.322267143 0.244041219 0.308736002 0.318844117 0.303204714 0.316236766 0.315582187 0.227514668 0.316258733 0.323038086 0.302026426 0.32775996 0.295905136 0.310630678 0.343463036 0.284975147 0.207231029
|
||||
2011 03 31 00 00 00.00 0.292468059 0.330354902 0.154341667 0.339448135 0.2279761 0.290117433 0.32995431 0.314293305 0.32218545 0.268934292 0.153998194 0.315428466 0.273582897 0.277563771 0.344587213 0.292661271 0.297755845 0.326771562 0.247647775 0.188831332
|
||||
2011 04 30 00 00 00.00 0.20010473 0.288968324 0.017695634 0.257621179 0.103134544 0.005114971 0.151545512 0.212390685 0.259728046 0.157822111 0.00978943 0.22896387 0.200931449 0.067257353 0.288853784 0.210690543 0.143599746 0.295941064 0.090765334 0.036145285
|
||||
2011 05 31 00 00 00.00 0.143941785 0.262178215 0.012199842 0.06467845 0.013593853 0.000002349 0.256364496 0.185027956 0.237495856 0.128361141 0.001281314 0.219018316 0.156696714 0.026955285 0.272128924 0.184383567 0.007554524 0.254665242 0.038140838 0.001659068
|
||||
2011 06 30 00 00 00.00 0.086440858 0.214754231 0.0000384 0.235843342 0.00000275 0.066668901 0.219155076 0.163307497 0.174719118 0.186222645 0.001668457 0.183918464 0.086433875 0.01157179 0.234718034 0.158002726 0.007005589 0.194013811 0.007268857 0.001587807
|
||||
2011 07 31 00 00 00.00 0.113170429 0.206875873 0.0000108 0.21117955 0.07007926 0.112898899 0.220520249 0.169490405 0.171762014 0.170493976 0.008871469 0.056397884 0.14065212 0.012380907 0.237263238 0.152782731 0.010609332 0.222129726 0.015052595 0.000018
|
||||
2011 08 31 00 00 00.00 0.106731721 0.224793755 0.0000139 0.098056119 0.083518639 0.067614682 0.221914573 0.15618739 0.196670944 0.170893574 0.0000164 0.173508268 0.095489418 0.000306316 0.231552494 0.165663817 0.001283537 0.134166243 0.000306049 0.0000219
|
||||
2011 09 30 00 00 00.00 0.06918469 0.217705221 0.001663233 0.232320405 0.060375351 0.111193975 0.218428342 0.14866706 0.203717894 0.174410779 0.00000805 0.185383479 0.074599107 0.008741871 0.224008213 0.158366059 0.084624426 0.00000248 0.002142824 0.004987561
|
||||
2011 10 31 00 00 00.00 0.189208506 0.257075986 0.02005543 0.267337561 0.076312438 0.196805761 0.256524112 0.188965174 0.256195178 0.21757946 0.023540009 0.23065467 0.223482593 0.135390767 0.268530001 0.189291516 0.19421833 0.00000497 0.143564327 0.064870703
|
||||
2011 11 30 00 00 00.00 0.254604102 0.285812398 0.140754327 0.313145761 0.201929566 0.285115006 0.294208119 0.27845996 0.264928161 0.295569386 0.165934854 0.283688319 0.271380535 0.256660952 0.309774459 0.260995874 0.291141984 0.080587717 0.233905217 0.074323114
|
||||
2011 12 31 00 00 00.00 0.281231804 0.319330369 0.171638169 0.329229452 0.253361274 0.291708402 0.316041938 0.300673165 0.31764666 0.309181713 0.188474254 0.314838433 0.308720676 0.295482847 0.332118553 0.297020505 0.300292855 0.333008145 0.29111906 0.188342648
|
||||
2012 01 31 00 00 00.00 0.324017359 0.358916549 0.202263551 0.356113256 0.258949037 0.324287776 0.339889213 0.335102725 0.227211221 0.334889647 0.226446688 0.359531713 0.348936154 0.354708942 0.310526048 0.327303951 0.335171899 0.388734538 0.328227122 0.232389076
|
||||
2012 02 29 00 00 00.00 0.314548719 0.35667179 0.293786802 0.353604263 0.305294933 0.322549348 0.331005937 0.325532908 0.247554609 0.343161966 0.291891629 0.34430179 0.350533534 0.357293966 0.359905852 0.32214551 0.357221993 0.375693771 0.327794874 0.23793442
|
||||
2012 03 31 00 00 00.00 0.255537531 0.263386992 0.083311281 0.318205803 0.215800382 0.256429219 0.270631788 0.285572588 0.288341841 0.291524626 0.089041936 0.308006155 0.280422143 0.25814481 0.31854547 0.275015562 0.27156413 0.315020144 0.241084688 0.095550769
|
||||
2012 04 30 00 00 00.00 0.194481428 0.249682345 0.054947773 0.272786298 0.157073611 0.224324321 0.246052664 0.235187727 0.244613718 0.212480531 0.03914569 0.257151598 0.230150171 0.179108951 0.272348773 0.210851571 0.219769869 0.270425782 0.029395967 0.01541265
|
||||
2012 05 31 00 00 00.00 0.079472277 0.226978937 0.025746098 0.246334139 0.045665235 0.123836929 0.23274166 0.042388665 0.226145544 0.18667103 0.015022961 0.23698294 0.161032781 0.053564632 0.242503726 0.197783102 0.110838134 0.248989501 0.111897597 0.00000537
|
||||
2012 06 30 00 00 00.00 0.047595295 0.204350578 0.002546579 0.21495442 0.061523988 0.101186212 0.205747052 0.18920876 0.196242734 0.180772512 0.001686714 0.221942714 0.123194687 0.011581789 0.221639967 0.184341198 0.018957333 0.233970302 0.045674149 0.00912136
|
||||
2012 07 31 00 00 00.00 0.031646303 0.189668682 0.000975812 0.218847241 0.060831872 0.064255712 0.196043105 0.209595136 0.17316594 0.078552125 0.008958434 0.187210587 0.141280645 0.000023974 0.211555832 0.164968135 0.018674487 0.215231687 0.110280837 0.004931277
|
||||
2012 08 31 00 00 00.00 0.0000493 0.193640286 0.0000126 0.216799182 0.001792178 0.017061375 0.190975197 0.202975672 0.181435042 0.18687271 0.012199862 0.207742442 0.067478282 0.006606528 0.20567213 0.184019605 0.0000167 0.175648113 0.02665875 0.0000146
|
||||
2012 09 30 00 00 00.00 0.0000043 0.183899512 0.002206555 0.208304897 0.053453714 0.030208628 0.196841314 0.200321913 0.190224086 0.210595984 0.00000277 0.215356639 0.093213896 0.0000207 0.219636554 0.169278039 0.017058679 0.223797794 0.024722517 0.000014278
|
||||
2012 10 31 00 00 00.00 0.00000775 0.261024842 0.053846289 0.259875883 0.139134548 0.224299665 0.197383392 0.25926412 0.246399049 0.251307238 0.081371116 0.264429326 0.243589403 0.161880263 0.27526409 0.187552479 0.146578386 0.256737432 0.233122575 0.125912442
|
||||
2012 11 30 00 00 00.00 0.269340275 0.291934299 0.121818141 0.315035582 0.213227028 0.298202851 0.28677201 0.296065554 0.310282472 0.27836727 0.191702616 0.319949446 0.309075853 0.240593714 0.316408063 0.286209786 0.256408045 0.072915172 0.301028872 0.227870371
|
||||
2012 12 31 00 00 00.00 0.329157168 0.299732155 0.124578403 0.272211163 0.180221897 0.268060982 0.299751558 0.307383809 0.312162307 0.287596848 0.151917593 0.315626925 0.313235958 0.236748431 0.327780843 0.274277378 0.255692001 0.244799485 0.273698762 0.152610971
|
||||
2013 01 31 00 00 00.00 0.339148739 0.350200701 0.162655885 0.335071977 0.268674604 0.305385561 0.334422197 0.302108028 0.353870668 0.308720894 0.170679924 0.311578715 0.31815333 0.263010606 0.345651654 0.289624508 0.25525631 0.359418926 0.295439878 0.175122703
|
||||
2013 02 28 00 00 00.00 0.308807122 0.328876593 0.121493785 0.314163298 0.261780821 0.271774306 0.305550332 0.268320943 0.345275136 0.272256236 0.145841876 0.274230375 0.272487949 0.251267304 0.328885121 0.261514105 0.254718913 0.353221976 0.254295636 0.184165213
|
||||
2013 03 31 00 00 00.00 0.095576057 0.361596448 0.226760081 0.355272722 0.279702433 0.313838136 0.340316615 0.275586256 0.382005405 0.313540011 0.226979893 0.310427598 0.328780477 0.310296322 0.371507609 0.301525522 0.311876323 0.394328281 0.292528493 0.213083408
|
||||
2013 04 30 00 00 00.00 0.275611186 0.337932796 0.252839045 0.305636951 0.216519144 0.312501346 0.293302508 0.264250322 0.30438463 0.075518014 0.007587373 0.25550309 0.334065456 0.304510108 0.310516388 0.087751258 0.299225478 0.280838191 0.267257148 0.22235238
|
||||
2013 05 31 00 00 00.00 0.234496716 0.290339491 0.073982834 0.255688039 0.206762668 0.064821996 0.280202674 0.251658582 0.273214082 0.000001537 0.00000463 0.245229898 0.284021501 0.285586177 0.287258798 0.248425207 0.274536866 0.286387931 0.22754709 0.108126565
|
||||
2013 06 30 00 00 00.00 0.218732855 0.256963115 0.036969385 0.270129802 0.145498053 0.164670348 0.231197007 0.220564849 0.231920265 2.32E-08 0.005104942 0.201921771 0.204854249 0.13986326 0.249146098 0.208675407 0.011424886 0.275348845 0.154857112 0.040133164
|
||||
2013 07 31 00 00 00.00 0.22262134 0.123867329 0.008818865 0.273395293 0.177575263 0.196942809 0.251138955 0.193359515 0.00000596 0.000005023 0.046123212 0.225954344 0.19687863 0.120649121 0.275652178 0.205754822 0.000002033 0.314751347 0.171014117 0.101835511
|
||||
2013 08 31 00 00 00.00 0.221053137 0.0000049 0.01488486 0.252332751 0.148993938 0.178758683 0.18923256 0.201720199 0.148672517 0.0000428 0.031624494 0.201436908 0.095523084 0.146592714 0.262019068 0.158650776 0.08519309 0.294052832 0.150922456 0.089500845
|
||||
2013 09 30 00 00 00.00 0.248471305 0.0000117 0.045376943 0.044965592 0.146960903 0.209558715 0.036176058 0.181508355 0.276316324 0.0000104 0.066060531 0.206866885 0.167635133 0.179383996 0.26808949 0.12823082 0.205305863 0.293420605 0.173517843 0.127206073
|
||||
2013 10 31 00 00 00.00 0.26728038 0.076190958 0.071208684 0.252549558 0.181755622 0.223930477 0.268444518 0.194325268 0.320645895 0.0000123 0.123477964 0.231798336 0.012676786 0.221276705 0.288977174 0.214752612 0.205908554 0.076449369 0.226461533 0.143315706
|
||||
2013 11 30 00 00 00.00 0.259432093 0.360195537 0.224235372 0.326245712 0.227135624 0.279064831 0.312033312 0.267173032 0.328179875 0.070512146 0.229405833 0.275493231 0.2928522 0.272672279 0.325356878 0.234327365 0.268827062 0.332262712 0.267929334 0.231606478
|
||||
2013 12 31 00 00 00.00 0.286403317 0.372910723 0.265671209 0.350589201 0.28374979 0.306212915 0.34483757 0.295272433 0.364253944 0.22143948 0.285199976 0.310751047 0.327877441 0.319794252 0.335662171 0.285432255 0.322464785 0.374136092 0.288537199 0.27593281
|
||||
2014 01 31 00 00 00.00 0.297852913 0.41158804 0.252590659 0.226309927 0.26783056 0.313511126 0.202376865 0.295774313 0.221584887 0.225027252 0.286138143 0.309798225 0.341283614 0.317648103 0.209382873 0.306482392 0.32619936 0.222543138 0.293832345 0.238630037
|
||||
2014 02 28 00 00 00.00 0.320483172 0.372455103 0.277279323 0.03112446 0.257511365 0.310224552 0.001531392 0.292596953 0.030381958 0.194988427 0.290786719 0.302711629 0.302756348 0.340907014 0.020242309 0.29747932 0.322916619 0.008977684 0.291324824 0.256081309
|
||||
2014 03 31 00 00 00.00 0.303550173 0.398455428 0.160680024 0.021905012 0.21403901 0.310278345 0.012216542 0.287555332 0.031071932 0.215514652 0.183146121 0.29836723 0.306181951 0.246360083 0.004077034 0.296622137 0.279988205 0.007449685 0.289690027 0.231931487
|
||||
2014 04 30 00 00 00.00 0.259596811 0.356511793 0.132211547 0.000009396 0.176738111 0.249503077 0.0169359 0.230228082 0.016442914 0.191414339 0.118970127 0.264532052 0.24370232 0.127254992 0.028110387 0.251364294 0.225883026 0.001602177 0.228020263 0.134795546
|
||||
2014 05 31 00 00 00.00 0.247061954 0.331741926 0.008708218 0.00000299 0.177610588 0.250917117 0.009460907 0.249717769 0.016089229 0.026571893 0.175979892 0.275783554 0.272612402 0.216157176 0.02066276 0.252261645 0.263265463 0.021121075 0.242780592 0.190354606
|
||||
2014 06 30 00 00 00.00 0.233136695 0.292451727 0.00000829 0.0000102 0.165520855 0.21603489 0.013604171 0.163681464 0.017343412 0.000398003 0.090464419 0.207727758 0.208578903 0.162374167 0.015834019 0.116177487 0.194140236 0.022656713 0.047505033 0.166501317
|
||||
2014 07 31 00 00 00.00 0.149233846 0.282563252 0.066963857 0.000010 0.163294764 0.227147425 0.000488695 0.19376503 0.034860327 0.083141899 0.092993684 0.218100661 0.210173056 0.000006572 0.021498386 0.208813187 0.152583197 0.013329878 0.00000561 2.66E-08
|
||||
2014 08 31 00 00 00.00 0.158312841 0.204231539 0.062803068 0.0000165 0.135557904 0.217383903 0.015927362 0.212130984 0.0209654 0.134759819 0.066243458 0.22372193 0.190004213 0.011207517 0.034146653 0.210009205 0.117259688 0.0000373 0.155828601 0.02919988
|
||||
2014 09 30 00 00 00.00 0.204703758 0.299494422 0.023769694 7.05E-10 0.000591407 0.1897646 0.022460035 0.199633187 0.032114714 0.106216489 0.049574338 0.193410487 0.196197624 0.056595921 0.014246363 0.202748095 0.178150782 0.000175616 0.212894251 0.115316487
|
||||
2014 10 31 00 00 00.00 0.23355426 0.309655342 0.157522169 1.29E-09 0.130178989 0.236297652 0.036851042 0.234150713 0.034911869 0.143183576 0.162569204 0.235545127 0.236911655 0.148891872 0.001057398 0.225986562 0.220492876 0.025631556 0.253637337 0.167801318
|
||||
2014 11 30 00 00 00.00 0.30428596 0.357941494 0.250172114 8.86E-09 0.180366214 0.303011934 0.043755743 0.29095582 0.037759869 0.162335196 0.270174254 0.303301453 0.304363129 0.289370556 0.037309333 0.282203646 0.301561097 0.039118152 0.289931055 0.242228968
|
||||
2014 12 31 00 00 00.00 0.323206448 0.399980494 0.353113712 8.86E-12 0.222989576 0.347633137 0.196035768 0.071973436 0.126062328 0.219929506 0.328976556 0.34716302 0.32485357 0.368979195 0.197108654 0.334731921 0.357301356 0.150629699 0.346437795 0.2648408
|
||||
2015 01 31 00 00 00.00 0.300128622 0.397017653 0.321153785 4.1E-09 0.208340348 0.333425547 0.120671794 0.000000281 0.121728788 0.219518769 0.319667889 0.345372855 0.325070303 0.329805853 0.14109463 0.332827995 0.326191128 0.115419565 0.331957095 0.023905283
|
||||
2015 02 28 00 00 00.00 0.22353704 0.265223319 0.124877087 0.0000108 0.159458831 0.135632874 0.06868304 0.175705316 0.097849065 0.197736022 0.104071762 0.229370156 0.143709905 0.083638866 0.105764039 0.186475549 0.113180227 0.065904242 0.203714761 0.00000399
|
||||
2015 03 31 00 00 00.00 0.179770161 0.274064717 0.039800658 0.056234142 0.143045485 0.161951099 0.012916493 0.170934665 0.05190036 0.146037458 0.02980128 0.18082429 0.122815468 0.047161708 0.041850269 0.188850313 0.076009817 0.035921479 0.151056527 0.004705234
|
||||
2015 04 30 00 00 00.00 0.19223258 0.234441666 0.110966042 0.028470203 0.03256048 0.173085824 0.017100761 0.174804499 0.003183871 0.158588682 0.130611082 0.144604502 0.182176761 0.147257114 0.02929043 0.148763483 0.148637987 0.001281781 0.07870985 0.018043611
|
||||
2015 05 31 00 00 00.00 0.188935278 0.178987479 0.114369654 0.032195395 0.076616684 0.247246993 0.003083741 0.171750837 0.011941611 0.140240614 0.194930368 4.81E-08 0.221450282 0.236098853 0.022243614 0.183059833 0.255059246 0.0000199 0.166850803 0.124012952
|
||||
2015 06 30 00 00 00.00 0.19205391 0.158961498 0.213702732 0.032403258 0.100191351 0.222668971 0.001527907 0.000363691 0.003888534 0.169409776 0.206947644 0.084682701 0.107868702 0.22147314 0.028899884 0.046955361 0.225508924 0.001974811 0.210761191 0.117608982
|
||||
2015 07 31 00 00 00.00 0.10985954 0.00000555 0.260178536 0.03040162 0.042544864 0.258944579 0.000265692 0.019294013 0.004993647 0.150900791 0.243347926 0.233034373 5.68E-08 0.249641729 0.033408539 0.0000378 0.260017774 0.0000202 0.236748119 0.153898946
|
||||
2015 08 31 00 00 00.00 0.199231921 0.000004836 0.172119193 0.035209445 0.018714539 0.157484603 0.001568755 0.188410294 0.001987222 9.86E-08 0.1362716 0.230050518 0.041957393 0.122917094 0.028275898 0.163082526 0.147729889 0.001369927 0.014645262 0.08581227
|
||||
2015 09 30 00 00 00.00 0.18413614 0.00000778 0.148362366 0.017750586 0.11606121 0.170119559 0.002264782 0.065332425 0.015023744 0.039319133 0.144419615 0.191889101 0.14942909 0.00916106 0.029917439 0.181250489 0.132719764 0.000901231 0.000000 0.107255633
|
||||
2015 10 31 00 00 00.00 0.107313128 0.0000108 0.119351175 0.0000236 0.034113741 0.091037622 0.005377162 0.183483133 0.000339763 0.176542568 0.097678293 0.194970911 0.083533973 0.046019578 0.030931087 0.184641797 0.007431427 0.030797032 0.0590297 0.020598289
|
||||
2015 11 30 00 00 00.00 0.035793691 0.00000468 0.201566442 0.0000161 0.101739526 0.155932388 0.008381489 0.217650948 0.002203623 0.195906025 0.189448737 0.226152114 0.165175571 0.082897571 0.032382058 0.171937229 0.133211921 0.023698353 0.228923743 0.041983633
|
||||
2015 12 31 00 00 00.00 0.249221544 2.43E-08 0.182950829 0.0000101 0.102286673 0.148452185 0.013671434 0.226811284 0.000294353 0.061417878 0.179076175 0.260757297 0.100728415 0.064342678 0.027049786 0.228241534 0.070673618 0.027032111 0.231797207 0.014828566
|
||||
2016 01 31 00 00 00.00 0.214041735 0.000003434 0.167279147 4.49E-08 0.139097864 0.167042381 0.025085923 0.218925652 0.023291521 0.147319222 0.149454451 0.254426817 0.149738804 0.124536626 0.048372339 0.222478941 0.136085024 0.043048246 0.18878042 0.062216539
|
||||
2016 02 29 00 00 00.00 0.186226896 0.095563081 0.166769843 0.00000561 0.142654648 0.161020239 0.008269147 0.13920152 4.87E-08 0.133278354 0.163530674 0.195216253 0.159070221 0.127646779 0.034865778 0.16817633 0.151828152 0.029211184 0.171980619 0.08343923
|
||||
2016 03 31 00 00 00.00 0.212325871 0.227917716 0.176916375 0.00000601 0.126855966 0.059202312 0.029824052 0.163499138 0.018467482 0.178066938 0.183037105 0.203024189 0.169034172 0.043399892 0.003099351 0.180019087 0.181829513 0.023399314 0.160882067 0.026783873
|
||||
2016 04 30 00 00 00.00 0.246942847 0.26339295 0.190413449 0.0000036 0.05782084 0.0000125 0.03769212 0.194309157 0.007013063 0.179245341 0.18432721 0.169549583 0.198493963 0.179234185 0.0000174 0.192460828 0.194696307 0.037195122 0.203148368 0.136469878
|
||||
2016 05 31 00 00 00.00 0.205874668 0.215804728 0.157957662 0.0000116 0.093936485 0.000709132 0.035599983 0.197641887 0.005742142 0.172783186 0.186085735 0.21669098 0.270950276 0.113729915 0.0000108 0.17347127 0.213023735 0.032948426 0.200301239 0.189761031
|
||||
2016 06 30 00 00 00.00 0.195239829 0.18648384 0.117593015 0.00000848 0.07012838 0.000016 0.030801544 0.191489518 0.003720985 0.140462726 0.17068721 0.169644241 0.249413927 0.062230039 0.0000166 0.169040035 0.180065955 0.034309609 0.166985814 0.159889491
|
||||
2016 07 31 00 00 00.00 0.160027601 0.173287768 0.055061132 0.0000014 0.025789128 0.000013373 0.03707584 0.207471489 0.002019957 0.13293393 0.1661942 0.146808983 0.258428471 0.205581355 0.00000835 0.118080289 0.108839005 0.035460209 0.164104935 0.190532661
|
||||
2016 08 31 00 00 00.00 0.169412239 0.195514399 0.073730815 0.000005535 0.044181611 0.00000659 0.034334955 0.1650841 0.009118449 0.142385951 0.119952311 0.167258233 0.230928188 0.171068367 0.0000124 0.110536987 0.158653959 0.034755564 0.177974712 0.143700473
|
||||
2016 09 30 00 00 00.00 0.181440864 0.186900071 0.133429368 0.00000305 0.04133576 0.065739757 0.035191035 0.165339735 0.003274757 0.1510854 0.118382517 0.151949986 0.191788259 0.104251249 0.0000138 0.0021102 0.139800289 0.035888193 0.169327192 0.069192273
|
||||
2016 10 31 00 00 00.00 0.210284207 0.208655948 0.150932602 0.000000 0.007885875 0.149016509 0.004359992 0.174073898 0.03523715 0.18139224 0.129411695 0.197141659 0.094655754 0.033010267 0.031799292 0.00000218 0.089609972 0.0000187 0.117009731 0.041835316
|
||||
2016 11 30 00 00 00.00 0.243859543 0.2722559 0.180929825 0.00000013 0.070626646 0.153210709 0.001225264 0.203065671 0.021213502 0.11855472 0.00000142 0.243835825 0.143864571 0.123408398 0.042037701 0.003121525 0.127756915 0.02482502 0.216599229 0.054859001
|
||||
2016 12 31 00 00 00.00 0.218040056 0.252008849 0.147234743 0.000000 0.079919019 0.14160882 0.028998661 0.207136808 0.012313899 0.174441244 0.117934962 0.19140013 0.1273374 0.042486383 0.040761205 0.236183451 0.098689418 0.02437374 0.217347207 0.030094188
|
||||
2017 01 31 00 00 00.00 0.232333986 0.037830022 0.082973764 0.000000 0.093062064 0.13897404 0.04775948 0.208756698 0.026314766 0.201932869 0.189436809 0.22127966 0.138208233 0.09591823 0.0503600 0.21842562 0.123953379 0.0000338 0.229365023 0.080537156
|
||||
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Amsweer Bierum De_Eeker De_Paauwen Eemskanaal Kooipolder Leermens Oudeweg Overschild Schaapbulten Scheemderzwaag Siddeburen Slochteren Spitsbergen Ten_Post Tjuchem Tusschenklappen t_Zandt Zuiderpolder Zuiderveen
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Water_level
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Injection_Rate_Prati-9 Injection_Rate_Prati-29 Injection_Rate_Both
|
||||
Binary file not shown.
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1,279 @@
|
||||
2013 08 25 07 57 34 49.438721 20.252647 7.26234597 -6.67434597 1412537544622.75 2.1 1.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 26 23 19 19 49.449375 20.264742 9.925018013 -9.337018013 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 27 20 28 28 49.448307 20.347582 9.479313553 -8.891313553 NaN NaN -0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 29 18 08 43 49.450886 20.265173 9.446090401 -8.858090401 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 29 18 11 02 49.44693 20.258717 9.440501869 -8.852501869 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 31 02 26 30 49.450481 20.2665 9.958901108 -9.370901108 251188643150.957 1.6 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 08 31 04 06 39 49.455181 20.272501 9.621202171 -9.033202171 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 04 22 17 03 49.449062 20.263632 9.837131203 -9.249131203 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 04 23 24 53 49.4482 20.263361 9.795900047 -9.207900047 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 11 26 49.45042 20.265158 9.674098671 -9.086098671 NaN NaN 0 -4686360367269.86 -4159365711220.25 14148799311649.1 1097855797624.06 3322246339230.73 -6594524759565.48 0.106142637595164 0.637164022738594 0.256693339666242 238.503424622867 59.1550124390189 -147.162421260815 340.369453676193 71.0002635269886 -22.2840488454019 -4428612113643.72 -3249291781731.51 7677903895375.23 3899990201745.25 3563653199538.72 -4535694505538.48 235.764304091804 52.6969374709569 -139.093401827779 343.934008467747 67.7410398052596 -28.4378634830154 -5552672997956.93 -4163017093249.08 9715690091206.02 2549545114388.45 3798327780116.98 -5487831973496.07 236.337125467989 52.697606309826 -139.094101821537 344.506534536725 67.7408688456171 -28.4378137273193 NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 12 17 49.450455 20.264698 9.730057419 -9.142057419 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 19 22 49.450298 20.265253 9.417368591 -8.829368591 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 36 27 49.451916 20.266649 9.490450562 -8.902450562 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 36 49 49.449524 20.263451 9.918184937 -9.330184937 NaN NaN -0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 00 39 26 49.449841 20.263561 9.385838211 -8.797838211 NaN NaN -0.5 -3780960692038.91 1315359282320.24 4636045376477.71 518785085395.721 314897337687.166 -2075959102502.96 12.8405800931752 11.3196282837395 75.8397916230854 213.810392089581 45.2259652636251 -101.461658292147 17.554984743382 45.9426267479543 -78.3950523119869 -2963083690237.36 1473791165511.04 1489292524726.32 265502109408.319 1088599488726.07 -1779587105428.43 241.696398624396 42.277981933894 -111.881986665332 28.0540612319101 52.8763505471338 -63.7857498442472 -3093997148013.58 1586012648582.34 1507984499431.24 311434447198.907 1163605673528.56 -1713065243603.62 242.268443488653 42.2781443710327 -111.881483445356 28.6270587616221 52.875888429632 -63.7866269381579 NaN NaN
|
||||
2013 09 05 01 05 14 49.447918 20.364183 8.412644566 -7.824644566 NaN NaN -0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 05 01 06 27 49.449802 20.26466 9.521345795 -8.933345795 NaN NaN 0 -3559187057128.18 31396705535648 -5691042319915.76 2640589874056.49 3294927162565.75 -6977778873791.03 22.5215952199857 52.7220115630569 24.7563932169574 39.1016527050974 64.8838900623986 -26.8937255969246 299.157705434893 69.7775852406465 -157.55719293158 -1887726299922.43 3546444634595.98 -1658718334673.55 -1444246281004.73 2281209424727.63 -514622583846.543 298.986947124244 42.6103799203098 -129.250608060036 49.8279341522264 71.8782076878739 -27.3502892050091 -2147644247166.49 4279927048933.63 -2132282801767.14 -1932564498690.71 1906182839574.77 -870934996992.581 299.557722922599 42.6098858975932 -129.249476226049 50.4009380210236 71.8767706844416 -27.3528382149769 NaN NaN
|
||||
2013 09 05 06 12 04 49.450367 20.266077 9.814649284 -9.226649284 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.33299 6.33299
|
||||
2013 09 05 15 20 11 49.450047 20.263729 9.519139946 -8.931139946 1000000000000 2 1.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 06 05 01 03 49.439663 20.274117 10.02234906 -9.43434906 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 08 12 06 20 49.451931 20.268349 10.20936364 -9.62136364 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 09 00 41 45 49.454498 20.267544 9.290318192 -8.702318192 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 09 18 48 47 49.448166 20.266579 9.469101608 -8.881101608 NaN NaN 0.5 -23600000000 -2200000000 -12500000000 12400000000 126000000000 -96000000000 -7.1 -16.4 76.5 1.2 87.4 -127.5 267.8 37.5 -4.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.70241375 5.70241375
|
||||
2013 09 10 00 30 40 49.452316 20.268209 9.473386467 -8.885386467 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.80049 4.80049
|
||||
2013 09 10 07 45 03 49.445549 20.264288 9.804161728 -9.216161728 707945784384.14 1.9 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 11 03 30 07 49.45356 20.269682 8.942470253 -8.354470253 NaN NaN 0.1 -189000000 10400000000 -19200000000 -2790000000 21700000000 -11800000000 -8.5 -41.8 49.7 199.4 87.5 130.1 292.4 40.1 3.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.40525285714286 5.40525285714286
|
||||
2013 09 11 22 50 39 49.452019 20.260931 9.294199646 -8.706199646 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 12 10 36 21 49.452194 20.264069 9.65335244 -9.06535244 1000000000000 2 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 12 10 38 12 49.452488 20.270067 8.915399254 -8.327399254 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 15 16 51 03 49.446842 20.267065 9.048791588 -8.460791588 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 18 03 17 35 49.447411 20.265831 9.573642433 -8.985642433 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 19 17 14 53 49.446125 20.262129 10.043955505 -9.455955505 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 20 18 18 17 49.401081 20.268311 3.788100183 -3.200100183 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 24 13 25 05 49.457367 20.270163 9.173236549 -8.585236549 707945784384.14 1.9 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 09 26 17 51 01 49.449673 20.262892 9.534809769 -8.946809769 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 10 16 20 57 21 49.448303 20.265627 9.280042351 -8.692042351 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 10 17 03 35 09 49.452652 20.266125 9.11261338 -8.52461338 NaN NaN -0.1 29400000000 277000000000 -115000000000 -222000000000 254000000000 -166000000000 12.1 35.1 52.8 31.8 87.2 -126.2 298.1 36.3 -4.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.265625 6.265625
|
||||
2013 11 04 22 16 50 49.455742 20.269567 8.88072747 -8.29272747 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 08 04 22 07 49.4426 20.260263 9.579341591 -8.991341591 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 08 23 25 19 49.393993 20.173588 7.338144958 -6.750144958 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 09 07 02 30 49.444527 20.268917 9.346706093 -8.758706093 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 11 04 14 24 49.443233 20.264467 9.945883453 -9.357883453 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.43934428571429 5.43934428571429
|
||||
2013 11 23 19 53 20 49.441113 20.255362 9.642109573 -9.054109573 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 11 24 07 17 14 49.451992 20.265343 10.191316307 -9.603316307 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 12 03 02 23 29 49.442444 20.265354 9.419839561 -8.831839561 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.44882666666667 5.44882666666667
|
||||
2013 12 13 08 07 55 49.443707 20.261063 9.308471382 -8.720471382 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.739714 4.739714
|
||||
2013 12 16 03 09 19 49.449257 20.259922 9.551130951 -8.963130951 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 12 26 00 10 11 49.458015 20.26626 9.275531471 -8.687531471 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2013 12 26 05 37 04 49.454609 20.261978 9.267751396 -8.679751396 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 01 02 07 48 13 49.456615 20.270094 9.409443558 -8.821443558 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 08 02 18 55 49.454136 20.272238 8.912356079 -8.324356079 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 10 04 56 57 49.440041 20.256399 8.988932312 -8.400932312 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 10 12 05 09 49.442284 20.291164 9.536684692 -8.948684692 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 15 15 57 39 49.441124 20.25713 8.835041702 -8.247041702 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.98883 5.98883
|
||||
2014 02 16 21 44 05 49.453091 20.270607 8.941939056 -8.353939056 177827941003.892 1.5 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 19 12 28 17 49.445625 20.267521 9.271042526 -8.683042526 251188643150.957 1.6 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.246382 5.246382
|
||||
2014 02 19 12 38 01 49.444901 20.265465 9.437992752 -8.849992752 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 21 01 39 22 49.449318 20.262001 8.883042992 -8.295042992 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 22 01 33 17 49.454704 20.271013 9.295126617 -8.707126617 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 25 01 29 26 49.441467 20.419247 7.859593571 -7.271593571 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 02 25 13 23 46 49.453651 20.266819 8.828527153 -8.240527153 354813389233.576 1.7 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 01 12 42 15 49.45158 20.265079 9.443369568 -8.855369568 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.67276333333333 5.67276333333333
|
||||
2014 03 04 06 49 07 49.450241 20.264526 9.005168617 -8.417168617 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 04 06 53 56 49.452404 20.270042 8.962837875 -8.374837875 1412537544622.75 2.1 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 04 07 01 01 49.448345 20.261333 8.588197411 -8.000197411 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 08 18 48 41 49.431393 20.236855 9.403936089 -8.815936089 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 11 09 49.445709 20.264427 9.888938606 -9.300938606 3981071705534.99 2.4 2.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 11 35 49.44627 20.263191 9.907375038 -9.319375038 1412537544622.75 2.1 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 16 30 49.446579 20.263113 9.689626396 -9.101626396 1995262314968.87 2.2 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 17 16 49.44754 20.26252 9.667460144 -9.079460144 501187233627.271 1.8 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 21 25 45 49.451851 20.297829 9.111917198 -8.523917198 NaN NaN -0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.79635875 6.79635875
|
||||
2014 03 23 21 27 05 49.447266 20.266567 9.697852791 -9.109852791 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 23 22 08 20 49.443508 20.260118 9.508339584 -8.920339584 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.65379714285714 5.65379714285714
|
||||
2014 03 23 22 24 05 49.444447 20.269215 9.580556572 -8.992556572 NaN NaN -0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 24 00 59 25 49.44249 20.253386 9.149326981 -8.561326981 1995262314968.87 2.2 1.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 24 02 12 13 49.442127 20.252726 9.425012291 -8.837012291 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 25 08 09 02 49.446571 20.265684 9.751608551 -9.163608551 89125093813.3744 1.3 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 26 00 11 35 49.444027 20.257776 8.821537674 -8.233537674 NaN NaN -0.5 -29100000000 99400000000 -68500000000 -45600000000 63400000000 -25900000000 0.5 13.3 86.2 41.9 80.3 -136 302.7 46.8 -13.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.345455 5.345455
|
||||
2014 03 26 05 17 15 49.433388 20.289127 9.553470314 -8.965470314 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 26 07 13 30 49.448299 20.260096 9.14156884 -8.55356884 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 29 00 46 47 49.445957 20.265053 10.002533615 -9.414533615 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.45927285714286 6.45927285714286
|
||||
2014 03 31 21 50 52 49.445499 20.265581 9.605356873 -9.017356873 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 31 22 12 53 49.44479 20.265348 10.50962323 -9.92162323 1412537544622.75 2.1 1.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 03 31 22 13 59 49.442463 20.264944 9.87026757 -9.28226757 NaN NaN -0.3 -104000000000 245000000000 -401000000000 -135000000000 923000000000 -552000000000 -6.8 -16.5 76.7 13.1 89.5 -124.5 282.4 34.5 -0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0570075 5.0570075
|
||||
2014 03 31 22 14 58 49.44503 20.266968 9.863020599 -9.275020599 501187233627.271 1.8 1.3 -29500000000 223000000000 -154000000000 -149000000000 268000000000 -129000000000 3.3 3.9 92.9 30.9 86.1 -126.3 295.6 36.5 -6.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.47172888888889 5.47172888888889
|
||||
2014 04 01 09 33 31 49.418999 20.548985 1.761529744 -1.173529744 44668359215096.2 3.1 2.9 43300000000 266000000000 -179000000000 -210000000000 286000000000 -136000000000 8.6 16.5 74.9 211.5 89.9 126.3 301.5 36.3 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.32824555555556 5.32824555555556
|
||||
2014 04 01 11 19 56 49.436199 20.550472 1.688000024 -1.100000024 3981071705534.99 2.4 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.83425333333333 4.83425333333333
|
||||
2014 04 03 22 46 46 49.445091 20.264065 10.114949883 -9.526949883 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 08 01 26 13 49.445568 20.264423 9.857698143 -9.269698143 89125093813.3744 1.3 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 09 05 22 13 49.418388 20.575956 0.588 -0 354813389233.576 1.7 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 10 21 00 26 49.442253 20.274281 10.340570152 -9.752570152 NaN NaN -0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 16 03 10 51 49.399372 20.134714 7.080007732 -6.492007732 177827941003.892 1.5 0.7 90300000000 79500000000 -408000000000 39200000000 708000000000 -638000000000 -6.8 -34.9 58.3 184 84.6 131.9 280 42.2 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.44877555555555 5.44877555555555
|
||||
2014 04 16 20 07 24 49.442268 20.247707 9.509442032 -8.921442032 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 20 00 30 19 49.442696 20.267441 9.691930473 -9.103930473 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.12286875 5.12286875
|
||||
2014 04 21 21 40 39 49.449299 20.256498 9.602004707 -9.014004707 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 04 28 02 25 12 49.441586 20.264635 9.773355186 -9.185355186 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 05 05 03 59 11 49.450706 20.260975 9.302217186 -8.714217186 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 05 05 19 00 43 49.45232 20.267731 9.67100972 -9.08300972 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 05 15 10 35 32 49.392841 20.279892 6.605795563 -6.017795563 NaN NaN 0.6 -1150000000 129000000000 -163000000000 -72100000000 329000000000 -219000000000 -2.6 -11.7 85.8 195 89.2 127.8 286 37.8 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.54660333333333 5.54660333333333
|
||||
2014 05 31 19 45 02 49.407269 20.223782 5.875202835 -5.287202835 125892541179.417 1.4 0.8 -62900000000 21200000000 -14300000000 15100000000 138000000000 -138000000000 -8.3 -11.2 80.5 7.6 80.3 -135 268 45.8 -13.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.21997444444445 5.21997444444445
|
||||
2014 06 11 02 17 49 49.402946 20.282648 4.757492722 -4.169492722 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 06 29 21 52 23 49.438602 20.262201 10.087779701 -9.499779701 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.22177 5.22177
|
||||
2014 07 08 16 24 41 49.451134 20.259541 9.304295242 -8.716295242 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 07 20 05 29 54 49.396599 20.271814 2.688646257 -2.100646257 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 08 11 12 05 58 49.454529 20.267639 9.755139053 -9.167139053 1412537544622.75 2.1 1.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 09 02 16 52 29 49.45068 20.286142 9.560448349 -8.972448349 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.16874 5.16874
|
||||
2014 09 17 23 50 01 49.384647 20.501034 6.589719475 -6.001719475 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 09 22 21 54 14 49.413368 20.198431 6.245993793 -5.657993793 15848931924.6111 0.8 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 03 13 33 52 49.435722 20.2873 9.806728065 -9.218728065 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.79227888888889 4.79227888888889
|
||||
2014 10 24 20 51 13 49.450096 20.259056 8.97980851 -8.39180851 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 30 10 52 29 49.454739 20.268879 9.314641655 -8.726641655 1412537544622.75 2.1 1.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 31 03 14 19 49.401619 20.466364 6.088 -5.5 354813389233.576 1.7 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 10 31 13 38 13 49.260918 20.406908 5.588 -5 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.37414142857143 5.37414142857143
|
||||
2014 11 06 06 20 17 49.451473 20.387232 5.581142128 -4.993142128 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 11 17 02 01 52 49.452507 20.268141 8.75642556 -8.16842556 251188643150.957 1.6 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 12 25 14 03 57 49.441669 20.250919 9.5132882 -8.9252882 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2014 12 28 07 18 22 49.302837 20.128162 8.588 -8 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.23991428571429 6.23991428571429
|
||||
2015 01 07 02 58 35 49.447014 20.270428 9.594029129 -9.006029129 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 07 05 18 54 49.432762 20.319006 8.646537483 -8.058537483 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 08 00 59 13 49.454216 20.262358 9.015812576 -8.427812576 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 14 20 42 00 49.433945 20.270731 8.940005959 -8.352005959 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 18 20 16 39 49.457039 20.268883 9.500020683 -8.912020683 125892541179.417 1.4 0.7 -70500000000 316000000000 -106000000000 -211000000000 825000000000 -562000000000 4.2 9.9 85.9 14.5 86.1 -124.5 278.8 34.7 -6.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.21926714285714 5.21926714285714
|
||||
2015 01 22 02 04 31 49.443428 20.263283 10.141189278 -9.553189278 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 23 01 33 38 49.401703 20.228979 4.146614254 -3.558614254 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 01 26 04 41 59 49.427052 20.238886 9.893573463 -9.305573463 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 02 20 09 48 09 49.455353 20.267981 9.376545609 -8.788545609 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.55047 4.55047
|
||||
2015 03 02 10 37 53 49.444813 20.265171 9.345064819 -8.757064819 177827941003.892 1.5 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 06 08 02 40 49.453892 20.25671 9.324352921 -8.736352921 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 29 00 20 02 49.462616 20.321629 11.412262619 -10.824262619 251188643150.957 1.6 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 29 00 21 17 49.465717 20.336056 9.893961609 -9.305961609 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 04 30 06 31 51 49.465332 20.321526 11.357011497 -10.769011497 177827941003.892 1.5 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.05271625 5.05271625
|
||||
2015 05 08 14 55 48 49.455555 20.279076 9.508391083 -8.920391083 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 05 30 20 42 40 49.456665 20.27137 9.730914772 -9.142914772 NaN NaN -0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 01 02 41 08 49.393143 20.362005 8.927395523 -8.339395523 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 03 10 05 53 49.426872 20.44389 8.587078274 -7.999078274 707945784384.14 1.9 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 22 15 26 16 49.460445 20.274302 9.463388145 -8.875388145 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 06 30 17 35 08 49.451996 20.266945 10.020279587 -9.432279587 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 07 10 22 18 29 49.459831 20.275099 9.013167084 -8.425167084 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 07 11 06 34 38 49.455135 20.273466 9.664568604 -9.076568604 1000000000000 2 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.32247857142857 6.32247857142857
|
||||
2015 08 17 14 38 56 49.445591 20.446407 5.278508842 -4.690508842 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 08 30 10 57 35 49.4659 20.265078 9.121236504 -8.533236504 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 08 31 10 04 21 49.473797 20.3097 10.785188377 -10.197188377 63095734448.0194 1.2 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 09 05 01 52 48 49.461346 20.271662 9.641674698 -9.053674698 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.23951428571429 5.23951428571429
|
||||
2015 09 09 15 38 53 49.462399 20.274137 10.360877693 -9.772877693 125892541179.417 1.4 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.1285325 6.1285325
|
||||
2015 09 09 15 39 05 49.45776 20.302946 11.756513298 -11.168513298 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 10 04 04 33 18 49.460991 20.257261 9.469088257 -8.881088257 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.79266142857143 4.79266142857143
|
||||
2015 10 16 21 45 40 49.385551 20.166451 3.453437508 -2.865437508 89125093813.3744 1.3 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.21425125 4.21425125
|
||||
2015 10 18 10 31 08 49.392948 20.144165 4.935341061 -4.347341061 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 11 21 19 59 33 49.444218 20.26461 10.68129319 -10.09329319 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 11 21 20 06 14 49.442436 20.26491 11.026991547 -10.438991547 354813389233.576 1.7 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2015 12 07 23 23 35 49.461884 20.273697 10.387553871 -9.799553871 501187233627.271 1.8 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 01 08 02 48 07 49.437115 20.237352 6.051553429 -5.463553429 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 02 25 09 30 42 49.467422 20.235125 8.089231194 -7.501231194 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 03 13 09 48 58 49.454651 20.265989 9.596319855 -9.008319855 NaN NaN 0.1 -159000000000 40200000000 48100000000 8780000000 44400000000 -58000000000 -13.8 -21.1 65 29.6 52.3 -106.4 235.4 40.6 -69.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.2520975 5.2520975
|
||||
2016 04 25 15 26 10 49.385098 20.223988 3.735522688 -3.147522688 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 05 23 20 02 15 49.415981 20.448061 8.016064346 -7.428064346 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.015082 6.015082
|
||||
2016 07 01 05 40 51 49.39772 20.27212 4.650678814 -4.062678814 251188643150.957 1.6 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 10 20 19 14 29 49.446682 20.26519 9.402056396 -8.814056396 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 11 06 00 04 25 49.455143 20.281265 9.064614952 -8.476614952 NaN NaN 0.5 -37600000000 15500000000 47500000000 1710000000 48000000000 -22700000000 10.9 -4.9 84.2 7.6 68.1 -106.6 226.1 27.2 -54.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.235777 4.235777
|
||||
2016 11 22 22 16 48 49.404842 20.216469 6.309680641 -5.721680641 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2016 11 22 22 17 03 49.401398 20.219473 6.889040173 -6.301040173 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 01 10 22 55 06 49.445965 20.265711 8.233040512 -7.645040512 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 01 14 27 35 49.447887 20.270395 10.114342392 -9.526342392 NaN NaN 0.4 -48800000000 18600000000 -7080000000 17300000000 67500000000 -57900000000 -10.6 -30.7 58.7 12.4 73.3 -132.5 265 45.1 -23.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.135602 5.135602
|
||||
2017 02 01 17 50 16 49.44281 20.30706 7.684003532 -7.096003532 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.02387333333333 5.02387333333333
|
||||
2017 02 05 08 57 09 49.394489 20.337471 3.81089896 -3.22289896 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 17 18 11 17 49.44418 20.284737 9.308622063 -8.720622063 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 18 14 37 35 49.387486 20.452482 5.588 -5 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 18 15 36 42 49.385338 20.444616 5.588 -5 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 02 19 23 10 10 49.454254 20.268936 10.192725838 -9.604725838 NaN NaN 0 -76100000000 66300000000 7360000000 -31000000000 4560000000 -32300000000 -0.9 11.9 87.1 72.3 55.8 -82.9 239.7 34.8 -100.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0145925 6.0145925
|
||||
2017 02 20 01 40 21 49.451042 20.269335 9.756652534 -9.168652534 NaN NaN -0.1 -13700000000 19700000000 9760000000 -6530000000 21000000000 -15500000000 14 5.2 80.7 28.3 69.2 -114.8 260.8 31.9 -42.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 01 07 32 55 49.427917 20.32366 11.43114537 -10.84314537 NaN NaN 0.1 -23600000000 21000000000 -567000000 -10600000000 38000000000 -28200000000 -1.9 10.8 87.3 23.3 74.9 -121.3 270.1 34.4 -27.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 05 02 19 14 49.447517 20.26544 9.10667485 -8.51867485 501187233627.271 1.8 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 12 01 33 56 49.487095 20.236525 7.268069447 -6.680069447 NaN NaN -0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 12 04 37 18 49.423908 20.334797 8.240915478 -7.652915478 NaN NaN 0.3 -17200000000 11100000000 1390000000 -3950000000 5020000000 -4140000000 -8.4 -21.3 70.3 59 56 -101.4 258.8 35.7 -73.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 18 03 27 18 49.457951 20.25701 9.720226944 -9.132226944 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 03 27 02 08 55 49.452911 20.324421 6.153272808 -5.565272808 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 04 09 00 22 17 49.455235 20.27809 8.829526604 -8.241526604 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 04 18 22 40 36 49.433514 20.319952 9.472256363 -8.884256363 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 10 09 47 49.429028 20.269802 9.961724937 -9.373724937 354813389233.576 1.7 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 13 14 21 49.429184 20.269365 10.088998497 -9.500998497 1995262314968.87 2.2 1.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 13 14 37 49.446796 20.265381 9.516786278 -8.928786278 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 13 13 16 06 49.438602 20.269735 9.822834671 -9.234834671 354813389233.576 1.7 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.06411375 6.06411375
|
||||
2017 05 16 14 42 16 49.4270172119141 20.2686042785645 9.05790871429443 -8.46990871429443 707945784384.14 1.9 1.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 16 14 44 11 49.4272575378418 20.2664432525635 8.90674370574951 -8.31874370574951 707945784384.14 1.9 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 22 10 13 27 49.444729 20.2684 9.371631325 -8.783631325 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 22 10 14 46 49.433189 20.267792 9.334279716 -8.746279716 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 24 21 16 46 49.430885 20.270994 9.023045242 -8.435045242 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 05 28 10 24 56 49.439133 20.267363 9.696046532 -9.108046532 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 06 10 03 31 09 49.438393 20.287256 9.525574387 -8.937574387 NaN NaN -0.1 -619000000000 691000000000 -323000000000 1070000000000 -64000000000 180000000000 -5.7 30.9 63.4 266.7 74.6 -100.4 121.4 18.5 -56.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.2409425 5.2409425
|
||||
2017 06 10 03 34 33 49.440376 20.286478 9.492197693 -8.904197693 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 07 09 06 13 42 49.424946 20.295919 10.269735992 -9.681735992 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.78287285714286 4.78287285714286
|
||||
2017 09 08 16 03 45 49.44294 20.254917 8.958124817 -8.370124817 354813389233.576 1.7 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.09644 5.09644
|
||||
2017 09 08 18 12 06 49.49152 20.235092 2.937780321 -2.349780321 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.06682625 5.06682625
|
||||
2017 09 15 08 45 39 49.429646 20.287868 8.799524963 -8.211524963 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.39271857142857 5.39271857142857
|
||||
2017 09 15 09 53 38 49.434219 20.254416 9.276513756 -8.688513756 2818382931264.46 2.3 1.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 15 10 53 49 49.414867 20.385508 9.187406242 -8.599406242 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 15 11 35 20 49.445198 20.264538 10.444296539 -9.856296539 89125093813.3744 1.3 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 16 08 09 20 49.446167 20.26289 11.097415627 -10.509415627 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 28 22 18 05 49.399422 20.354748 10.198598564 -9.610598564 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 09 30 07 12 06 49.4813 20.270805 6.156179131 -5.568179131 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 10 12 11 11 16 49.4616470336914 20.2705612182617 7.41933316040039 -6.83133316040039 5623413251903.49 2.5 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 11 06 22 09 18 49.4539070129395 20.2592296600342 9.255236328125 -8.667236328125 3981071705534.99 2.4 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.394175 6.394175
|
||||
2017 11 06 22 32 11 49.447403 20.264338 10.553106964 -9.965106964 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 11 06 23 47 55 49.454746 20.262489 10.913411797 -10.325411797 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.928436 4.928436
|
||||
2017 11 15 19 39 27 49.464024 20.276976 9.512291611 -8.924291611 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2017 11 15 19 39 56 49.460667 20.27487 9.504250229 -8.916250229 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.79175 3.79175
|
||||
2018 04 09 18 29 03 49.464054 20.263102 11.463081062 -10.875081062 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 09 18 29 46 49.452034 20.262943 11.089688957 -10.501688957 125892541179417 3.4 2.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 09 18 30 51 49.449097 20.262613 11.427671135 -10.839671135 177827941003892 3.5 2.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 15 21 02 23 49.460838 20.278254 9.608195961 -9.020195961 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 18 00 25 42 49.44495 20.266438 10.231751144 -9.643751144 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 19 20 30 14 49.449574 20.270882 9.381890953 -8.793890953 NaN NaN -0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.73964333333333 5.73964333333333
|
||||
2018 04 19 20 32 40 49.444584 20.278942 10.505723656 -9.917723656 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 19 20 36 37 49.444275 20.270393 10.34040612 -9.75240612 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.88938 4.88938
|
||||
2018 04 19 20 38 16 49.443977 20.270552 10.301750839 -9.713750839 15848931924611.2 2.8 1.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 19 20 49 17 49.446728 20.269737 10.128021896 -9.540021896 31622776601683.8 3 1.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 21 18 09 53 49.462254 20.25828 10.224814117 -9.636814117 NaN NaN -0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 24 09 38 45 49.460068 20.276155 9.61426133 -9.02626133 NaN NaN 0.7 -7110019545573.08 2627184944012.48 5280928011563.17 1284543475001.48 707042652162.103 -3473030689495.06 0.0335787679886403 -0.0629101052065264 0.903511126804833 23.9143476231601 45.4441578342945 -75.0106455937551 225.196979122392 46.5785882102825 -105.285605038106 -6841061189611.33 1886191822817.13 4954869366794.19 1360381549978.94 586373483406.464 -3402119900159.61 21.0733240439993 45.2429415975547 -73.4985314122709 224.651543405015 47.2521692423369 -107.081983467501 -7160294329672.47 2173510993300.98 4986783336371.49 1476433302237.12 674258316977.466 -3283823593446.08 21.6462616695662 45.2430288131073 -73.4983828365564 225.22466217643 47.2521217004495 -107.082097508742 4.33286 4.33286
|
||||
2018 04 27 16 00 32 49.4479484558105 20.2650909423828 9.07420128631592 -8.48620128631592 NaN NaN 1.2 -3463730510016.92 4005715469242.76 995683741750.801 -1013423649899.29 1591787881717.78 -2796365154662.25 0.0856984613444818 0.327783267545173 0.586518271110345 254.373264121177 36.776970462436 -106.500871168358 46.0523384754176 56.6550853546969 -66.652245940578 -3447041726300.51 1983200806483.68 1463840919816.83 -498635155788.143 2849588011939.9 -2389645862685.52 250.196299745327 33.7020046678246 -112.753897920197 26.0056274824316 64.4413868665377 -51.0355340338304 -3519942197013.2 1798795239221.19 1721146957792.01 -1311286933948.35 2848100688128.89 -3927153136494.23 250.768748286093 33.7030550913266 -112.75479216559 26.5775343539793 64.4407061518138 -51.035346690613 NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 11 30 49.448215 20.268768 10.585431755 -9.997431755 1e+15 4 3.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 11 46 49.445217 20.265081 10.199731529 -9.611731529 7943282347242.79 2.6 1.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 12 55 49.445072 20.265879 10.390037239 -9.802037239 7943282347242.79 2.6 1.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 13 12 49.449062 20.271202 9.457569778 -8.869569778 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 13 24 49.448189 20.269011 9.697950066 -9.109950066 NaN NaN 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 25 18 49.440121 20.274012 9.887524307 -9.299524307 NaN NaN 0.3 -134324974784000 326899364498000 109790080208000 -27859364149700 107177755496000 -206953824249000 21.7780508304 34.9027079639 43.3192412057 263.31279982 43.0023012669 -119.569153093 36.9653532458 57.2285258977 -52.5277006283 -96909004039100 40458835791900 56450168247200 7451461264680 95821787767300 -86132581411900 250.315176883 37.694942029 -120.432719318 14.3812694425 66.5944694077 -40.515626976 -106040086506000 23829965988700 82210120517000 -28025310800100 97229290372700 -136931016148000 250.887289297 37.6955092133 -120.4328832 14.9540547557 66.5936792733 -40.516559648 4.76717 4.76717
|
||||
2018 04 27 16 28 45 49.449383 20.270163 9.641248405 -9.053248405 11220184543019.6 2.7 1.3 -160805451177000 494758048472000 134746924099000 -50167495055300 131586206078000 -316915199282000 22.5299809397 46.3985818298 31.0714372305 266.406956651 44.3622709345 -122.342137947 36.4883304098 57.8014254113 -49.6497387424 -76929820286800 37988257853500 38941562433200 17683950775500 117492300088000 -122839965094000 260.764922052 44.478310882 -131.713383859 9.01275594221 72.9085400464 -24.8011964274 -118811407495000 22962866641500 95848540853700 -66346425517600 120065309076000 -211415203304000 261.337662265 44.4793065927 -131.71441895 9.58504969183 72.9083609267 -24.8009970599 4.965192 4.965192
|
||||
2018 04 27 16 29 02 49.447922 20.269672 9.740794838 -9.152794838 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 29 46 49.449036 20.270338 10.069339455 -9.481339455 177827941003892 3.5 2.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 30 05 49.447613 20.268866 9.514456451 -8.926456451 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 16 43 51 49.445263 20.263201 10.584286392 -9.996286392 63095734448019.2 3.2 2.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 17 29 07 49.446793 20.266766 9.393038452 -8.805038452 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 27 20 02 04 49.439117 20.27095 10.273563087 -9.685563087 NaN NaN 0 -13924377186683.9 24624754726060.3 -4397908139980.82 10716099560859.3 760891461790.289 -1093107570427.06 0.0765968033601302 0.469592705653984 0.453810490985886 81.3682576906139 30.8067522602697 -84.303102700404 272.544296424621 59.6735732759381 -99.6309734341752 -14680276509251.8 14898170598132.5 -217894088880.686 10412323161569.4 -1878986489804.41 2042440119415.47 107.739740733604 28.7606379942122 -99.6355538405849 267.382349721226 62.7705978425217 -71.9815028433357 -14260106401744.9 20641568191704.2 -6381461789959.34 12196233729994.4 -672613506177.137 2969415645206.98 108.310889203538 28.7611664558005 -99.63463533514 267.955862819169 62.7697311558454 -71.983720819174 NaN NaN
|
||||
2018 04 27 21 26 49 49.452625 20.267317 10.668350876 -10.080350876 NaN NaN 1.1 -24245818293300 39289237171900 -7934659338540 18054061452900 -1429694944300 4000695508440 5.34940030726 46.3542228607 48.2963768321 104.283867676 31.0109785604 -98.3760034653 267.860017779 60.0325304533 -75.8216587183 -24764707019200 26353135284800 -1588428265670 17462047866700 -6454900004510 6458295241020 120.623733526 32.3194755423 -108.514727214 264.186025141 63.0253367526 -58.0397244654 -24799207192400 35052373140400 -10253165948100 19947280617900 -3249347330720 8557757736590 121.195264457 32.3198540383 -108.51421766 264.759121096 63.02453103 -58.0413028861 4.72403111111111 4.72403111111111
|
||||
2018 04 28 00 29 08 49.450569 20.268291 9.463573158 -8.875573158 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 28 00 29 37 49.443352 20.26589 10.196696938 -9.608696938 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 28 02 59 47 49.450256 20.268295 9.59699601 -9.00899601 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 28 13 24 14 49.441086 20.273254 9.80498761 -9.21698761 NaN NaN 0.1 -654278640162000 678428963112000 1.01289860792e+15 186480800396000 137070727303000 -1.27085994597e+15 16.2473761753 59.7730681752 23.9795556495 13.0012527422 52.9479956877 -48.4053349264 249.286142019 53.6764801575 -132.080588161 -215058177950000 -83695773263700 298753951214000 308032235751000 280576309332000 -889391869382000 260.5387543 70.0781459762 -158.997929024 357.327020074 71.9369446019 -19.2565905235 -566047398451000 51670564766900 514376833684000 153179857880000 181865777479000 -1.15672548416e+15 261.111688198 70.0782012136 -158.997989321 357.899927687 71.9369588645 -19.2565682523 3.51174181818182 3.51174181818182
|
||||
2018 04 29 02 24 01 49.448025 20.267641 10.067833603 -9.479833603 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.27627 2.27627
|
||||
2018 04 29 03 52 58 49.443409 20.265503 9.757381142 -9.169381142 NaN NaN 0.1 -4221348335440 7808932041100 6887437447980 -2016418827610 4568470947160 -9848013274910 19.2219673795 55.5018381935 25.2761944269 254.969990246 40.5364852424 -120.424124418 23.7868565779 61.806162117 -46.6297430898 -1207100986750 449324679179 757776307567 817969408026 4098640817170 -6614995837890 266.715454513 57.8665037416 -147.488218698 1.94896071813 81.7372437622 -9.7710021657 -3226024972450 948560212969 2277464759480 -1226251588670 4362997576310 -8353934114430 267.288077392 57.8669546107 -147.48867672 2.52148831532 81.7372493405 -9.77094678225 NaN NaN
|
||||
2018 04 29 04 56 07 49.450298 20.268587 9.681335152 -9.093335152 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 04 29 07 37 19 49.452679 20.267721 8.58233279 -7.99433279 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 01 01 16 16 49.440979 20.266344 10.089628876 -9.501628876 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 01 01 28 46 49.44585 20.263382 9.715597809 -9.127597809 NaN NaN -0.2 -3550865917190 5926599678290 8634864241160 -3436866965810 9628888649970 -11240381250700 16.5501716916 48.5658907276 34.8839375808 258.612242745 36.3021122333 -122.106661023 14.7504445386 72.066748479 -31.337522325 -1216278439760 522335748648 693942691109 436712097682 8051442676080 -8946360419530 267.776463346 47.9106297799 -137.764123879 1.67403654347 85.6963006658 -5.80381904568 -2844276546580 67229009644.2 2777047536940 -2859091166140 9128055939000 -10947256836800 268.349471455 47.9116153469 -137.765113299 2.24692598882 85.696282735 -5.80375278313 NaN NaN
|
||||
2018 05 01 19 06 23 49.450817 20.269398 9.717950523 -9.129950523 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 02 15 22 38 49.449032 20.267746 9.891499222 -9.303499222 NaN NaN 1 -136628359580000 164636001188000 142275881961000 -37834417541000 133489992155000 -221211072773000 14.1213891376 44.2708284938 41.6077823686 255.015080264 39.7832228897 -120.252466059 23.0768305079 62.8262427698 -45.5373729809 -104422737303000 57415616711800 47007120591400 22331616199400 133408493440000 -144820390379000 260.469966527 44.9823584026 -131.255192265 11.5881220616 70.1975419289 -28.6365885361 -126367363919000 55375917042400 70991446876500 -19976571531100 130577968605000 -194580189072000 261.04301961 44.9831315365 -131.255972812 12.1608741108 70.1972974978 -28.6365367916 4.22132363636364 4.22132363636364
|
||||
2018 05 02 21 28 52 49.446541 20.267408 10.034258545 -9.446258545 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 03 01 46 53 49.4535369873047 20.2590827941895 8.40740364837646 -7.81940364837646 7943282347242.79 2.6 1.2 -64903876298800 85510163373500 69775087921900 -3327653123870 30760724169200 -90245316380800 17.665087456 42.5933530593 39.7415594847 246.131740797 42.4473102645 -113.02100469 30.7208259043 53.2973781684 -62.3181090931 -47876851308900 40887080523800 6989770785150 7683432935190 41201998496000 -48895738065600 265.782049533 47.7631446014 -131.0257209 23.3357230526 63.0013874441 -37.818560165 -54045325852900 47313788960700 6731536892170 -1503583096710 36544579387600 -64107548195400 266.354796203 47.7634860942 -131.026033896 23.9083744917 63.0011837174 -37.8186298777 4.848782 4.848782
|
||||
2018 05 03 02 11 27 49.449131 20.265759 9.79756707 -9.20956707 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 03 02 14 09 49.447823 20.266035 9.829018295 -9.241018295 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 03 02 16 53 49.44862 20.267033 9.641051949 -9.053051949 NaN NaN -0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 11 02 18 15 49.41148 20.454395 7.827838123 -7.239838123 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 11 22 35 57 49.448345 20.265509 10.440732658 -9.852732658 31622776601683.8 3 1.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 21 04 46 13 49.441799 20.265869 10.213832558 -9.625832558 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 24 01 24 13 49.447144 20.263678 9.903944672 -9.315944672 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 26 02 28 02 49.452751 20.271433 9.665583313 -9.077583313 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 27 00 41 32 49.449135 20.265326 9.884502113 -9.296502113 NaN NaN 0.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 05 29 00 44 14 49.444702 20.266317 10.257774055 -9.669774055 NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 06 13 05 23 11 49.4513511658 20.2696533203 10.22781628418 -9.63981628418 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 06 25 07 52 07 49.446724 20.268639 8.913739861 -8.325739861 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 07 16 00 51 57 49.4403495789 20.2665500641 9.26075238037 -8.67275238037 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 07 31 08 26 20 49.4392967224 20.2430744171 10.23180455017 -9.64380455017 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 08 17 05 53 44 49.4392509460449 20.2677116394043 10.2767807846069 -9.68878078460693 3981071705534.99 2.4 1.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 08 17 06 02 50 49.4345550537 20.2672233582 9.9246689682 -9.3366689682 NaN NaN 0.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 08 27 23 40 46 49.4451065063 20.2600650787 10.31188839722 -9.72388839722 NaN NaN 0.2 -7423188738763.11 18109780932232.2 5929582986583.91 -2032595006511.78 6518473628158.71 -12363482350668.4 0.208194763197958 0.38155574465566 0.410249492146383 264.570623594733 42.9126711592074 -121.260318147131 34.9175140025902 58.9570713453421 -49.2328767514824 -4570431968987.96 3222139798044.85 1348292170943.11 -247150338882.965 6735940397196.34 -5675849489857.65 262.983665389379 38.4230264704431 -124.772829621266 16.3897354901658 72.5097025518102 -28.9213087871158 -4888160907774.79 3087541718985.84 1800619188788.95 -1406413676035.62 6764067921417.78 -6961373577209.41 263.556741911708 38.42442553659 -124.774190301743 16.9623591776149 72.5091787319527 -28.92125277209 NaN NaN
|
||||
2018 09 05 23 09 56 49.4429702759 20.2647762299 10.12930363464 -9.54130363464 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 09 05 23 10 40 49.4448318481 20.2656650543 9.56890553284 -8.98090553284 NaN NaN 0.2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 09 06 20 24 06 49.4674491882324 20.2665538787842 7.67746800231934 -7.08946800231934 2818382931264.46 2.3 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 10 15 20 06 50 49.4627418518066 20.2576732635498 9.67141693878174 -9.08341693878174 2818382931264.46 2.3 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 10 27 10 53 59 49.4334640503 20.2456455231 10.21801155853 -9.63001155853 NaN NaN 0.8 -18243359390100 34925097440100 24159777633100 -8402881230350 22014170334800 -39441890771100 18.3692540939 47.925094449 33.7056514571 259.390541413 40.7317384688 -122.333489063 24.3392798944 63.7440128121 -42.684569499 -10138668309100 7653954301990 2484714007120 3038027543370 21119944063000 -26280155832600 267.27457363 50.6620568087 -139.379254592 8.34233063779 76.8175622249 -17.1492699267 -15352771360000 8704470518890 6648300841120 -4400697991110 21150400535700 -33252614440000 267.847162681 50.6627591889 -139.37996853 8.91473207382 76.8174570852 -17.149230805 4.85251 4.85251
|
||||
2018 10 28 14 32 58 49.39204 20.15908 4.63485 -4.04685 NaN NaN 0.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 11 18 12 38 42 49.4633865356 20.2568683624 9.94142693329 -9.35342693329 NaN NaN 0.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2018 11 27 00 53 01 49.4448127747 20.2591209412 9.9120442276 -9.3240442276 NaN NaN 0.4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 22 06 07 39 49.4497566223145 20.266845703125 9.25194805908203 -8.66394805908203 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 24 01 07 04 49.4492340087891 20.2657318115234 10.2983624343872 -9.71036243438721 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 30 08 58 39 49.4365005493164 20.2581062316895 10.2224203948975 -9.63442039489746 NaN NaN 0.8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 01 31 08 59 18 49.4529571533203 20.2684555053711 9.92629021453857 -9.33829021453857 NaN NaN 1.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 02 07 02 19 37 49.4571876525879 20.2763500213623 8.7867943649292 -8.1987943649292 NaN NaN 0.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
2019 02 08 00 49 40 49.4632034301758 20.2676773071289 9.3373953704834 -8.7493953704834 7943282347242.79 2.6 1.3 -2776512768468 1239063601849.02 5495688782780.02 398840688779.446 911672527109.395 -3929098284273.21 16.7701862079977 53.3562091339631 29.8736046580391 231.811038389245 45.9980198748655 -117.99129456177 11.0823786282014 51.8794696649945 -59.115230687424 -1673643841901.3 1201660587286.6 471983254614.7 623641944261.593 1753968686646.12 -2473692189435.96 264.418779843849 52.526324979172 -138.406112352426 13.9711459839094 66.4156828116036 -30.2739521691942 -1882045626034.9 1343589842813.28 538455783221.615 375812961143.088 1660971231042.34 -2813278049689.28 264.991183700357 52.5262221763333 -138.405749483372 14.5442348795602 66.4150536066519 -30.2748395068417 NaN NaN
|
||||
2019 02 13 21 40 29 49.449291229248 20.2722263336182 8.9118353729248 -8.3238353729248 NaN NaN 0.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
|
||||
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Lat Long Depth Elevation M0 Mw ML MTrr MTss MTee MTrs MTre MTse ISO CLVD DC StrikeA DipA RakeA StrikeB DipB RakeB DCrr DCss DCee DCrs DCre DCse DCStrikeA DCDipA DCRakeA DCDipB DCRakeB DCStrike_err TNrr TNss TNee TNrs TNre TNse TNStrikeA TNDipA TNRakeA TNDipB TNRakeB TNStrike_err fp fs
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Lat Long Depth ML
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Lat Long Depth Elevation M0 Mw ML MTrr MTss MTee MTrs MTre MTse MT_err ISO CLVD DC StrikeA DipA RakeA StrikeB DipB RakeB fp fs
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Time Mw X Y Z StrikeA DipA RakeA Lat Long Elevation M0 R delta_sigma
|
||||
@ -0,0 +1,148 @@
|
||||
function [Catalog,PRODdata,Mode1]=...
|
||||
Data_Hand_A2M(SEIS_DATA,SEIS_FIELDS,PROD_DATA,PROD_FIELDS,Mode1)
|
||||
clc
|
||||
|
||||
switch Mode1
|
||||
|
||||
case 1
|
||||
%% SEISMIC DATA
|
||||
cd CATALOGS\
|
||||
SData=load(SEIS_DATA); % Seismic Data
|
||||
SFields=fileread(SEIS_FIELDS); % Seismic Data Fields
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
Na=length(SFields);if SFields(Na)~=' ';SFields(Na+1)=' ';end
|
||||
[cou,c,Datime,Catalog]=Fields_dat(SData,SFields,1);
|
||||
ss1=SetParams(Catalog);%Catalog=Catalog(ss1);
|
||||
PRODdata=[];ss=[];s2=[];ss2=[];
|
||||
case 2
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% NON-SEISMIC DATA
|
||||
cd PRODUCTION_DATA\
|
||||
OData=load(PROD_DATA); % Operational Data
|
||||
OFields=fileread(PROD_FIELDS); % Operational Data Fields
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
Na1=length(OFields);if OFields(Na1)~=' ';OFields(Na1+1)=' ';end
|
||||
[cou1,c1,Datime1,PRODdata]=Fields_dat(OData,OFields,2);
|
||||
ss2=SetParams(PRODdata);%PRODdata=PRODdata(ss2);
|
||||
Catalog=[];s=[];s1=[];ss1=[];
|
||||
|
||||
case 3
|
||||
%% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% BOTH -SEISMIC and NON-SEISMIC DATA
|
||||
|
||||
cd CATALOGS\ %Seismic Data
|
||||
SData=load(SEIS_DATA); % Seismic Data
|
||||
SFields=fileread(SEIS_FIELDS); % Seismic Data Fields
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
Na=length(SFields);if SFields(Na)~=' ';SFields(Na+1)=' ';end
|
||||
[cou,c,Datime,Catalog]=Fields_dat(SData,SFields,1);
|
||||
ss1=SetParams(Catalog); %Catalog=Catalog(ss1);
|
||||
|
||||
cd PRODUCTION_DATA\ % non-Seismic Data
|
||||
OData=load(PROD_DATA); % Production (Operational) Data
|
||||
OFields=fileread(PROD_FIELDS); % Production (Operational) Data Fields
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
Na1=length(OFields);if OFields(Na1)~=' ';OFields(Na1+1)=' ';end
|
||||
[cou1,c1,Datime1,PRODdata]=Fields_dat(OData,OFields,2);
|
||||
ss2=SetParams(PRODdata);%PRODdata=PRODdata(ss2);
|
||||
|
||||
end
|
||||
% save('Catalog_ST2_Test','Catalog')
|
||||
|
||||
|
||||
%% ----------------------------------------- F U N C T I O N S -----------------------------------------
|
||||
function [cou,c,Datime,OUT]=Fields_dat(indata,infields,iop)
|
||||
|
||||
Datime=datenum(indata(:,1),indata(:,2),indata(:,3),indata(:,4),indata(:,5),indata(:,6)); % Convert time to matlab format
|
||||
|
||||
% Define Fields
|
||||
c=1;
|
||||
for i=1:length(infields)-1
|
||||
if strcmp(infields(i),' ')==1;cou(i)=0;
|
||||
else cou(i)=c;end
|
||||
if strcmp(infields(i),' ')==0 & strcmp(infields(i+1),' ')==1;c=c+1;end
|
||||
end
|
||||
|
||||
if iop==1
|
||||
OUT(1).field='Occurrence_Time';OUT(1).val=Datime;
|
||||
elseif iop==2
|
||||
OUT(1).field='Production_Time';OUT(1).val=Datime;
|
||||
end
|
||||
|
||||
for i=2:c-1
|
||||
OUT(i).field=infields(cou==i);
|
||||
OUT(i).val=indata(:,i+5);
|
||||
end
|
||||
|
||||
%Set Field Type for Magnitude Recognition
|
||||
for i=1:size(OUT,2)
|
||||
if strcmp(OUT(i).field,'ML') || strcmp(OUT(i).field,'Mw') || strcmp(OUT(i).field,'M') ...
|
||||
|| strcmp(OUT(i).field,'Ms') || strcmp(OUT(i).field,'mb') || strcmp(OUT(i).field,'Md')
|
||||
OUT(i).fieldType='Magnitude';
|
||||
else
|
||||
OUT(i).fieldType=[];
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
function ss1=SetParams(Data)
|
||||
%Select Parameters from Seismic Catalog
|
||||
s1=size(Data,2);
|
||||
for i=1:length(s1)
|
||||
ss1=s1(isnan(s1)==0);
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
%% ------------------------- Function not usable in this version of the code ------------------------
|
||||
function [Data,Fields,s,f]=DatLoad(dstr,da)
|
||||
% Select Seismic Catalog
|
||||
if da==1;dlabel1='Select Seismic Catalog:';dlabel2='Select Catalog FIELDS file:';
|
||||
elseif da==2;dlabel1='Select Production Data file:';dlabel2='Select Production FIELDS file:';end
|
||||
|
||||
[s,ok]=listdlg('PromptString',dlabel1,...
|
||||
'SelectionMode','single',...
|
||||
'ListString',dstr);
|
||||
if ok; Data=load(dstr{s});end
|
||||
|
||||
[f,ok]=listdlg('PromptString',dlabel2,...
|
||||
'SelectionMode','single',...
|
||||
'ListString',dstr);
|
||||
if ok; Fields=fileread(dstr{f});end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
%%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
@ -0,0 +1,138 @@
|
||||
% This is a Wrapper Script for performing Transformation
|
||||
% to Equivalent Dimensions [function "T2ED_V2_*"]. The
|
||||
% comments for tranformation process application can be
|
||||
% found within 'T2ED_V2_*' code. Here the input data &
|
||||
% parameters (function's arguments) are defined by the
|
||||
% User. Please modify the script arguments accordingly.
|
||||
% The User can set the values of input arguments at the
|
||||
% beginning of the script, at LINES 18-39. PLEASE REFER
|
||||
% ALSO TO APPLICATION DOCUMENTATION:
|
||||
% "READ_ME_App_1A_v2_Description_T2ED.docx"
|
||||
|
||||
clc
|
||||
clear;
|
||||
close all;
|
||||
|
||||
% PLEASE SET INPUT ARGUMENTS [LINES 18-39]
|
||||
% ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
|
||||
SEIS_DATA='ST2_SEIS_Data.txt'; % Seismic Data File - NOTE: SEIS_DATA=[] is valid as well
|
||||
SEIS_FIELDS='ST2_SEIS_Fields.txt'; % Seismic Data Fields File
|
||||
PROD_DATA='ST2_PROD_Data.txt'; % Production Data (non-seismic) File - NOTE: PROD_DATA=[] is valid as well
|
||||
PROD_FIELDS='ST2_PROD_Fields.txt'; % Production Data (non-seismic) Fields File
|
||||
MScale='ML'; % Magnitude Scale (e.g. 'ML', 'Mw' etc). NOTE: MScale=[] is also valid
|
||||
Mc=1.0; % Select Mc
|
||||
randmode='norm'; %EQ_DIM parameter: Randomization Mode: 'exp', 'uni', 'norm', 'no'
|
||||
sample_mult='both'; %EQ_DIM parameter: Sample Multiplication Mode: 'no', 'left', 'right', 'both'
|
||||
DT=0; % Time Lag (i.e. response of Seismicity to Operational Activities)
|
||||
opt1='1'; % '1', '2', '3' - for Seismic Events, Time, or All Data, respectively) - Mode for Background & Testing Data
|
||||
% ------------------------------------------------ Background (BG) and Testing (TS) Data:--------------------------------------------------
|
||||
if opt1=='1'
|
||||
BG=[1 1800]; % starting - ending point for Background (BG) Data
|
||||
TS=[1000 1500]; % starting - ending point for Testing (TS) Data
|
||||
elseif opt1=='2'
|
||||
BG=[737000 737100]; % staring - ending time for Background (BG) Data
|
||||
TS=[737100 737200]; % staring - ending time Testing (TS) Data
|
||||
elseif opt1=='3'
|
||||
BG=[];TS=[]; % All data selected as Backgroung and Testing Data/ PLEASE DO NOT MODIFY
|
||||
end
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
PLOT='ON'; % 'ON' for Enable - 'OFF' for Disable plotting
|
||||
% ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
|
||||
|
||||
%% ************************ STEPS OF ANALYSIS ************************
|
||||
%* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
|
||||
%% STEP 1. DATA Upload, please type the files for the upcoming analysis (at Lines 18-19):
|
||||
% THE FILES must be located in the 'Data' directory and must be in IS-EPOS
|
||||
% ASCII format.
|
||||
if isempty(PROD_DATA) % ONLY SEISMIC DATA IS SELECTED
|
||||
Mode1=1;
|
||||
elseif isempty(SEIS_DATA) % ONLY PRODUCTION DATA IS SELECTED
|
||||
Mode1=2;
|
||||
else % BOTH SEISMIC AND PRODUCTION DATA IS SELECTED
|
||||
Mode1=3;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% STEP 2. SEISMIC and Production Data Conversion to compatible format:
|
||||
[Catalog,PRODdata,Mode1]=Data_Hand_A2M(SEIS_DATA,SEIS_FIELDS,PROD_DATA,PROD_FIELDS,Mode1);
|
||||
|
||||
|
||||
%% STEP 3. Time and Magnitude Columns importing (seismic data):
|
||||
% Select time vector from Seismic Catalog
|
||||
for i=1:size(Catalog,2)
|
||||
if strcmp(Catalog(i).field,'Occurrence_Time')==1
|
||||
Ctime=Catalog(i).val;end % Catalog Time Vector
|
||||
if strcmp(Catalog(i).field,MScale)==1 % Select Magnitude Scale
|
||||
CMag=Catalog(i).val;end
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
%% STEP 4. Mc filtering:
|
||||
%Filter Data for M>=Mc
|
||||
if Mode1~=2;
|
||||
if isempty(MScale)~=1
|
||||
Ctime=Ctime(CMag>=Mc); %
|
||||
for i=1:size(Catalog,2)
|
||||
Catalog(i).val=Catalog(i).val(CMag>=Mc);
|
||||
end
|
||||
else Mc=-20;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% STEP 5. Date Column importing (Production data):
|
||||
% Select time vector from Production Dataset
|
||||
if Mode1~=1
|
||||
for i=1:size(PRODdata,2)
|
||||
if strcmp(PRODdata(i).field,'Production_Time')==1,nn=1;
|
||||
PRODtime=PRODdata(i).val; % ProductionTime Vector
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
% ----------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% STEP 6. DATA Selection (define vectors for analysis and reshape data):
|
||||
% Select vectors (data columns) to be analyzed
|
||||
Cvector=[1:size(Catalog,2)];PRODvector=[1:size(PRODdata,2)]; % This is for all vectors, - PLEASE Modify if needed
|
||||
% Set input datasets
|
||||
Data=Catalog(Cvector);for i=1:size(Data,2);Data(i).source='Catalog';end
|
||||
Data2=PRODdata(PRODvector);for i=1:size(Data2,2);Data2(i).source='Production';end
|
||||
|
||||
%% STEP 7. Parameter Values Selection (SET at Lines 24-26) :
|
||||
randmode; %
|
||||
sample_mult; %
|
||||
DT; %
|
||||
|
||||
%% STEP 8. Select Mode for Background and Testing Data (1 - for 'Seismic Events', 2 - for 'Time', 3 - for 'All Data'):
|
||||
option=opt1; %
|
||||
|
||||
%% STEP 9. Background (BG) and Testing (TS) Data (1: starting - ending point/ 2: staring - ending time):
|
||||
BG;TS; % SET at Lines 30-36
|
||||
if Mode1~=2;NData=numel(Data(1).val);
|
||||
if strcmp(opt1,'1') && NData<max([BG TS])
|
||||
error(['The events range exceed Data size, please select different Backgound and/or Testing Data'...
|
||||
' (for the selected parameters Data size=',num2str(NData),')']);end;end
|
||||
%% STEP 10. RUN Function after selecting a scenario
|
||||
% ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
|
||||
scenario=Mode1; % SCENARIO ('1' - for Seismic Data, '2' - for Production Data, or '3' - for Both)
|
||||
|
||||
switch scenario
|
||||
case 1
|
||||
% SCENARIO 1. SEISMIC DATA
|
||||
Data2=[];PRODtime=[];DT=[]; % empty production data
|
||||
[Tdata]=T2ED_V2_8(Data,Data2,Ctime,PRODtime,randmode,sample_mult,DT,option,BG,TS,Mc);
|
||||
|
||||
case 2
|
||||
% SCENARIO 2. PRODUCTION DATA
|
||||
Data=[];Ctime=[];DT=[];Mc=[]; % empty seismic data
|
||||
[Tdata]=T2ED_V2_8(Data,Data2,Ctime,PRODtime,randmode,sample_mult,DT,option,BG,TS,Mc);
|
||||
|
||||
case 3
|
||||
% SCENARIO 3. Both SEISMIC/PRODUCTION DATA
|
||||
[Tdata]=T2ED_V2_8(Data,Data2,Ctime,PRODtime,randmode,sample_mult,DT,option,BG,TS,Mc);
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% STEP 11 Display (optional) and Save results (results are saved already at directory 'Outpus_ED')
|
||||
%% plot all histograms
|
||||
if strcmp(PLOT,'ON')==1; % Set at Line 39
|
||||
for j=1:length(Tdata)
|
||||
figure
|
||||
nn=j;plottesth,cd Outputs_ED;saveas(gcf,[Tdata(j).field,'.jpg']);cd ../
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
@ -0,0 +1,368 @@
|
||||
% [u,uBG,ierr,h,xx,ambd]=EQ_DIMv_2_0(x,n1,n2,n3,n4,randmode,sample_mult)
|
||||
%
|
||||
% TRANSFORMS PARAMETER SAMPLE DATA x TO ITS EQUIVALENT DIMENSION
|
||||
%
|
||||
% AUTHOR: S. Lasocki 06/2014 within IS-EPOS project.
|
||||
%
|
||||
% DESCRIPTION: An equivalent dimension u of a parameter x is u=FX^(–1)(x),
|
||||
%where FX^(–1)(X) is the inverse cumulative distribution function of X.
|
||||
% The distribution function of the parameter x, FX(x), is estimated by
|
||||
% means of the non-parametric, kernel estimation method. The background
|
||||
% sample for the estimation can be either the whole vactor x or its user
|
||||
% determined part from n1 to n2. The smoothing factor of the kernel
|
||||
% estimator of F(x), h, is estimated using the least-squares
|
||||
% cross-validation for the Gaussian kernel function. The final form of the
|
||||
% kernel is the adaptive kernel.
|
||||
% The kernel estimation cannot use samples with repeated values. When
|
||||
% needed the sample data are randomized within their round-off interval.
|
||||
% The round-off interval length - eps is the least non-zero difference
|
||||
% between sample data. Three randomization models are supported:
|
||||
% (1) exponential distribution of x in [x0-eps/2, x0+eps/2], where x0
|
||||
% is the sample data point and eps is the length of roud-off inteval. The
|
||||
% shape parameter of the exponential distribution is estimated from the
|
||||
% whole data sample assuming the exponential distribution. (2) normal
|
||||
% distribution N(x,eps) of x in [x0-eps/2, x0+eps/2]. (3) uniform
|
||||
% distribution of x in [x0-eps/2, x0+eps/2].
|
||||
% Upon user's request the background sample - xx comprises the randomized
|
||||
% values of x trippled symmetrically with respect to the values min(x) and
|
||||
% max(x),or doubled synetrically with respect to the value min(x) or
|
||||
% max(x). Trippling/doubling should be carried out if the sample values are
|
||||
% distinctly truncated from both/one side so that the assumption that the
|
||||
% Weigthing factors row vector for the adaptive kernel is of the same size
|
||||
% as xx.
|
||||
% See: the references below for a more comprehensive description.
|
||||
%
|
||||
% This is a beta version of the program. Further developments may appear.
|
||||
%
|
||||
% REFERENCES:
|
||||
%Lasocki S. (2014) Geophys J Int. 197(2), 1224-1235, doi:10.1093/gji/ggu062
|
||||
%Silverman B.W. (1986) Density Estimation for Statistics and Data Analysis,
|
||||
% Chapman and Hall, London
|
||||
%Kijko A., Lasocki S., Graham G. (2001) Pure appl. geophys. 158, 1655-1665
|
||||
%
|
||||
% INPUT:
|
||||
% x - vector of earthquake parameter values
|
||||
% n1 - number of the first point defining the background sample
|
||||
% n2 - number of the last point defining the background sample
|
||||
% n3 - number of the first point defining the testing sample
|
||||
% n4 - number of the last point defining the testing sample
|
||||
% randmode - string determining the mode of data randomization:
|
||||
% 'no' - no randomization,
|
||||
% 'exp' - exponential randomization,
|
||||
% 'norm' - Gaussian randomization,
|
||||
% 'uni' - uniform randomization
|
||||
% sample_mult - string determining the way of sample multiplication:
|
||||
% 'no' - no multiplication,
|
||||
% 'left' - dubbling from the left hand side,
|
||||
% 'right - doubbling from the right hand side,
|
||||
% 'both' - trippling from both sides.
|
||||
%
|
||||
% OUTPUT
|
||||
% u - vector of the transformed parameter values (testing sample)
|
||||
% uBG - vector of the transformed parameter values (background sample)
|
||||
% ierr - h-convergence indicator. ierr=0 if the estimation procedure of
|
||||
% the optimal smoothing factor has converged (the zero of the h
|
||||
% functional has been found, ierr=1 when multiple zeros of h
|
||||
% functional were encountered - the largest h is accepted, ierr = 2
|
||||
% when h functional did not zeroe - the approximate h value is taken.
|
||||
% h - kernel smoothing factor.
|
||||
% xx - the background sample for the transformation
|
||||
% ambd - the weigthing factors for the adaptive kernel
|
||||
%
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This file is a part of the IS-EPOS e-PLATFORM.
|
||||
%
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the Free
|
||||
% Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful,
|
||||
% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
|
||||
% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
|
||||
% See the GNU General Public License for more details.
|
||||
%
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% EXAMPLE TO RUN:
|
||||
% x=exprnd(1,1000,1);
|
||||
% [u,uBG,ierr,h,xx,ambd]=EQ_DIMv_2_0(x,1,1000,100,300,'no','no')
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
function [u,uBG,ierr,h,xx,ambd]=EQ_DIMv_2_0(x,n1,n2,n3,n4,randmode,sample_mult)
|
||||
|
||||
% xx=x(n1:n2); %K16JUN2015
|
||||
|
||||
if ~strcmp(randmode,'no')
|
||||
eps=magn_accur(x);
|
||||
% xx=rand_sampl(xx,eps,randmode);
|
||||
x=rand_sampl(x,eps,randmode); %K16JUN2015
|
||||
|
||||
end
|
||||
xx=x(n1:n2); %K16JUN2015
|
||||
xt=x(n3:n4); %K24JAN2019
|
||||
|
||||
if strcmp(sample_mult,'both')
|
||||
x1=min(x);
|
||||
x2=max(x);
|
||||
xx = potrajanie(xx,x1,x2);
|
||||
[h,ierr]=hopt(xx);
|
||||
[ambd]=scaling(xx,h);
|
||||
[u] = EQ_DIM_trans_x1_x2(xt,xx,ambd,h,x1,x2);
|
||||
[uBG] = EQ_DIM_trans_x1_x2(xx,xx,ambd,h,x1,x2); %K24JAN2019
|
||||
end
|
||||
|
||||
if strcmp(sample_mult,'right')
|
||||
x0=max(x);
|
||||
xx = podwajanie(xx,x0);
|
||||
[h,ierr]=hopt(xx);
|
||||
[ambd]=scaling(xx,h);
|
||||
[u] = EQ_DIM_trans_inf_x2(xt,xx,ambd,h,x0);
|
||||
[uBG] = EQ_DIM_trans_inf_x2(xx,xx,ambd,h,x0); %K24JAN2019
|
||||
end
|
||||
|
||||
if strcmp(sample_mult,'left')
|
||||
x0=min(x);
|
||||
xx = podwajanie(xx,x0);
|
||||
[h,ierr]=hopt(xx);
|
||||
[ambd]=scaling(xx,h);
|
||||
[u] = EQ_DIM_trans_x1_inf(xt,xx,ambd,h,x0);
|
||||
[uBG] = EQ_DIM_trans_x1_inf(xx,xx,ambd,h,x0); %K24JAN2019
|
||||
end
|
||||
|
||||
if strcmp(sample_mult,'no')
|
||||
[h,ierr]=hopt(xx);
|
||||
[ambd]=scaling(xx,h);
|
||||
[u] = EQ_DIM_trans_inf_inf(xt,xx,ambd,h);
|
||||
[uBG] = EQ_DIM_trans_inf_inf(xx,xx,ambd,h); %K24JAN2019
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
|
||||
% --------------------------- FUNCTIONS ----------------------------%
|
||||
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
|
||||
|
||||
%% EPS
|
||||
function [eps]=magn_accur(M)
|
||||
x=sort(M);
|
||||
d=x(2:length(x))-x(1:length(x)-1);
|
||||
eps=min(d(d>0));
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% Sample multiplication
|
||||
function x3 = potrajanie(x,x1,x2)
|
||||
% Triples a sample
|
||||
% If the sample x(i) is truncated from both sides in the interval
|
||||
% [x1,x2] then the trippled sample is [-x(i)+2x1,x(i),-x(i)+2x2]
|
||||
% x - is the column data vector
|
||||
% x3 - is the column vector of data doubled and sorted in the ascending
|
||||
% order
|
||||
x3=[-x+2*x1
|
||||
x
|
||||
-x+2*x2];
|
||||
%x3=sort(x3); % K31JAN2019 - deactivate ascending sorting
|
||||
end
|
||||
|
||||
function x2 = podwajanie(x,x0)
|
||||
% Doubles a sample
|
||||
% If the sample x(i) is is truncated from the left hand side and belongs
|
||||
% to the interval [x0,inf) or it is truncated from the right hand side and
|
||||
% belongs to the interval (-inf,x0]
|
||||
% then the doubled sample is [-x(i)+2x0,x(i)]
|
||||
% x - is the column data vector
|
||||
% x2 - is the column vector of data doubled and sorted in the ascending
|
||||
% order
|
||||
x2=[-x+2*x0
|
||||
x];
|
||||
%x2=sort(x2); % K31JAN2019 - deactivate ascending sorting
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
%% HOPT
|
||||
function [h,ierr]=hopt(x)
|
||||
|
||||
%Estimation of the optimal smoothing factor by means of the least squares
|
||||
%method
|
||||
% x - column data vector
|
||||
% The result is an optimal smoothing factor
|
||||
% ierr=0 - convergence, ierr=1 - multiple h, ierr=2 - approximate h is used
|
||||
% The function calls the procedure FZERO for the function 'funct'
|
||||
% NEW VERSION 2 - without a square matrix. Also equipped with extra zeros
|
||||
% search
|
||||
|
||||
% MODIFIED JUNE 2014
|
||||
|
||||
ierr=0;
|
||||
n=length(x);
|
||||
x=sort(x);
|
||||
interval=[0.000001 2*std(x)/n^0.2];
|
||||
x1=funct(interval(1),x);
|
||||
x2=funct(interval(2),x);
|
||||
if x1*x2<0
|
||||
fun = @(t) funct(t,x); % For Octave
|
||||
x0=interval; % ForOctave
|
||||
[hh(1),fval,exitflag]=fzero(fun,x0); % ForOctave
|
||||
|
||||
% Extra zeros search
|
||||
jj=1;
|
||||
for kk=2:7
|
||||
interval(1)=1.1*hh(jj);
|
||||
interval(2)=interval(1)+(kk-1)*hh(jj);
|
||||
x1=funct(interval(1),x);
|
||||
x2=funct(interval(2),x);
|
||||
if x1*x2<0
|
||||
jj=jj+1;
|
||||
fun=@(t) funct(t,x); % ForOctave
|
||||
x0=interval; % ForOctave
|
||||
[hh(jj),fval,exitflag]=fzero(fun,x0); % ForOctave
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if jj>1;ierr=1;end
|
||||
h=max(hh);
|
||||
|
||||
if exitflag==1;return;end
|
||||
|
||||
end
|
||||
h=0.891836*(mean(x)-x(1))/(n^0.2);
|
||||
ierr=2;
|
||||
end
|
||||
|
||||
function [fct]=funct(t,x)
|
||||
p2=1.41421356;
|
||||
n=length(x);
|
||||
yy=zeros(size(x));
|
||||
for i=1:n,
|
||||
xij=(x-x(i)).^2/t^2;
|
||||
y=exp(-xij/4).*((xij/2-1)/p2)-2*exp(-xij/2).*(xij-1);
|
||||
yy(i)=sum(y);
|
||||
end;
|
||||
fct=sum(yy)-2*n;
|
||||
clear xij y yy;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% SCALING
|
||||
function [ambd]=scaling(x,h)
|
||||
|
||||
% EVALUATES A VECTOR OF SCALING FACTORS FOR THE NONPARAMETRIC ADAPTATIVE
|
||||
% ESTIMATION
|
||||
|
||||
% x - the n dimensional column vector of data values sorted in the ascending
|
||||
% order
|
||||
% h - the optimal smoothing factor
|
||||
% ambd - the resultant n dimensional row vector of local scaling factors
|
||||
|
||||
n=length(x);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
gau=zeros(1,n);
|
||||
for i=1:n,
|
||||
gau(i)=sum(exp(-0.5*((x(i)-x)/h).^2))/c/n/h;
|
||||
end
|
||||
g=exp(mean(log(gau)));
|
||||
ambd=sqrt(g./gau);
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
%% TRANS_EQ_DIM
|
||||
function [x_tr] = EQ_DIM_trans_x1_x2(x,x_s,ambd,h,x1,x2)
|
||||
%Transformation of the variable truncated within the interval [x1,x2]
|
||||
% x - the sample to be transformed
|
||||
% x_s - the background sample already trippled
|
||||
% ambd - weighting factors of adaptive kernel [1:length(x_s)]
|
||||
% h - optimal scaling factor for x_s
|
||||
% x_tr - the sample after transformation [1:length(x)]
|
||||
% x1 - left hand side truncation
|
||||
% x2 - right hand side truncation
|
||||
|
||||
n=length(x_s);
|
||||
for i=1:length(x);
|
||||
if x(i)<x1; x_tr(i)=0;elseif x(i)>x2; x_tr(i)=1;
|
||||
else
|
||||
x_tr(i)=3*(Dystr_npr(x(i),x_s,ambd,h,n)-Dystr_npr(x1,x_s,ambd,h,n));
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
x_tr=x_tr';
|
||||
end
|
||||
|
||||
function [x_tr] = EQ_DIM_trans_inf_inf(x,x_s,ambd,h)
|
||||
%Transformation of the variable from (-inf,inf)
|
||||
% x - the sample to be transformed
|
||||
% x_s - the background sample already trippled
|
||||
% ambd - weighting factors of adaptive kernel [1:length(x_s)]
|
||||
% h - optimal scaling factor for x_s
|
||||
% x_tr - the sample after transformation [1:length(x)]
|
||||
|
||||
for i=1:length(x);
|
||||
x_tr(i)=Dystr_npr(x(i),x_s,ambd,h,length(x_s));
|
||||
end
|
||||
x_tr=x_tr';
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
function [x_tr] = EQ_DIM_trans_inf_x2(x,x_s,ambd,h,x2)
|
||||
%Transformation of the variable from (-inf, x2]
|
||||
% x - the sample to be transformed
|
||||
% x_s - the background sample already trippled
|
||||
% ambd - weighting factors of adaptive kernel [1:length(x_s)]
|
||||
% h - optimal scaling factor for x_s
|
||||
% x_tr - the sample after transformation [1:length(x)]
|
||||
% x2 - right hand side truncation
|
||||
|
||||
for i=1:length(x);
|
||||
x_tr(i)=1.0;
|
||||
if x(i)<=x2
|
||||
x_tr(i)=2*Dystr_npr(x(i),x_s,ambd,h,length(x_s)); %
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
x_tr=x_tr';
|
||||
end
|
||||
|
||||
function [x_tr] = EQ_DIM_trans_x1_inf(x,x_s,ambd,h,x1)
|
||||
%Transformation of the variable from [x1,inf)
|
||||
% x - the sample to be transformed
|
||||
% x_s - the background sample already trippled
|
||||
% ambd - weighting factors of adaptive kernel [1:length(x_s)]
|
||||
% h - optimal scaling factor for x_s
|
||||
% x_tr - the sample after transformation [1:length(x)]
|
||||
% x1 - left hand side truncation
|
||||
|
||||
n=length(x_s);
|
||||
for i=1:length(x);
|
||||
x_tr(i)=0;
|
||||
if x(i)>=x1
|
||||
x_tr(i)=2*(Dystr_npr(x(i),x_s,ambd,h,n)-Dystr_npr(x1,x_s,ambd,h,n));
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
x_tr=x_tr';
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
%% Non-parameteric Adaptive cdf. random variables from (-inf,inf)
|
||||
function [Fgau]=Dystr_npr(y,x,ambd,h,n)
|
||||
Fgau=sum(normcdf(((y-x)./ambd')./h))/n;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% RAND_SAMPLE
|
||||
function [x_corr]=rand_sampl(x,eps,randmode)
|
||||
|
||||
if strcmp(randmode,'exp')
|
||||
muhat = expfit(x-min(x));
|
||||
F1=1-exp(-(x-min(x)-0.5*eps)/muhat);
|
||||
F2=1-exp(-(x-min(x)+0.5*eps)/muhat);
|
||||
u=rand(size(x));
|
||||
w=u.*(F2-F1)+F1;
|
||||
x_corr=min(x)-log(1-w).*muhat;
|
||||
end
|
||||
|
||||
if strcmp(randmode,'norm')
|
||||
F1=normcdf(x-0.5*eps,x,eps);
|
||||
F2=normcdf(x+0.5*eps,x,eps);
|
||||
u=rand(size(x));
|
||||
w=u.*(F2-F1)+F1;
|
||||
x_corr=norminv(w,x,eps);
|
||||
end
|
||||
|
||||
if strcmp(randmode,'uni')
|
||||
r=rand(length(x),1);
|
||||
x_corr=x-0.5*eps+eps.*r;
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Water_level
|
||||
@ -0,0 +1,85 @@
|
||||
2010 01 31 00 00 00.00 0.358026038 0.38806914 0.25170303 0.380343448 0.336646786 0.363687673 0.356207741 0.354861937 0.363672071 0.358155256 0.297277998 0.362665319 0.423411939 0.413975817 0.369599458 0.311405177 0.39339714 0.391235677 0.352426814 0.248275796
|
||||
2010 02 28 00 00 00.00 0.34606559 0.352462419 0.279720609 0.308990514 0.317205258 0.331154613 0.320096945 0.314826558 0.323504558 0.326673225 0.308538161 0.332786384 0.348074848 0.367711114 0.338698362 0.335490683 0.338150535 0.346119234 0.307285734 0.252198057
|
||||
2010 03 31 00 00 00.00 0.284227743 0.371885525 0.138928682 0.314284793 0.253552591 0.172309472 0.315044855 0.328194205 0.340669353 0.311923625 0.175239747 0.334841862 0.293476908 0.301410766 0.330325106 0.323031613 0.276067055 0.357470708 0.257985143 0.163187273
|
||||
2010 04 30 00 00 00.00 0.054648119 0.265068267 0.004783571 0.244639369 0.110299245 0.173083604 0.260817209 0.235825033 0.091024585 0.228830348 0.022196535 0.247184828 0.217226944 0.179125913 0.282570104 0.256314421 0.202046403 0.280482141 0.217099685 0.037082861
|
||||
2010 05 31 00 00 00.00 0.188484351 0.241831959 0.0000000 0.000000 0.198369281 0.273645643 0.253025682 0.219443542 0.000000 0.194639339 0.072582201 0.207522116 0.276855442 0.143609603 0.040970854 0.172413728 0.162528426 0.22152884 0.180368368 0.061456768
|
||||
2010 06 30 00 00 00.00 0.123945666 0.174003675 0.159597524 0.000000 0.121939347 0.196783857 0.180213702 0.147913748 0.000000 0.131064776 0.022399169 0.142686472 0.188665613 0.000000 0.000000 0.125832559 0.141363558 0.155418427 0.14474244 0.04341659
|
||||
2010 07 31 00 00 00.00 0.092814086 0.15401737 0.000778985 0.039318018 0.081318184 0.120648404 0.161130068 0.133837065 0.143629471 0.117981386 0.00552579 0.12820121 0.130805103 0.02816484 0.020255476 0.112489203 0.082128222 0.080760277 0.082386163 0.003124863
|
||||
2010 08 31 00 00 00.00 0.084388166 0.166673611 0.005370135 0.198891953 0.095145485 0.08760074 0.143561221 0.123077958 0.149956145 0.10846516 0.006100394 0.099178273 0.124670389 0.035349829 0.208066141 0.060627018 0.095472212 0.000000 0.087506668 0.005649175
|
||||
2010 09 30 00 00 00.00 0.139225595 0.197187316 0.018493329 0.240325504 0.127665928 0.143122581 0.000000 0.162429537 0.230609783 0.138823933 0.022484163 0.112179626 0.052677399 0.114696603 0.246204539 0.000000 0.131196777 0.058758228 0.110057519 0.019043879
|
||||
2010 10 31 00 00 00.00 0.251922872 0.203943864 0.005483086 0.329227361 0.198347703 0.248865825 0.000000 0.285610699 0.316293026 0.248327948 0.014784278 0.242488685 0.265468598 0.241235713 0.326304541 0.009072903 0.262622578 0.308566275 0.190808185 0.10351115
|
||||
2010 11 30 00 00 00.00 0.283304793 0.346799589 0.049479964 0.337170924 0.19800026 0.278291608 0.1313877 0.301986041 0.300405957 0.311841821 0.210954373 0.324489755 0.328772948 0.279708332 0.332209404 0.287197003 0.312391885 0.349221866 0.263270989 0.192477278
|
||||
2010 12 31 00 00 00.00 0.36604356 0.396907053 0.376583548 0.381093869 0.349158936 0.350205514 0.372530185 0.342091261 0.380251538 0.364328189 0.350270665 0.36980556 0.408733306 0.42621622 0.386890737 0.338975424 0.359964595 0.415685944 0.328983966 0.31740144
|
||||
2011 01 31 00 00 00.00 0.32416095 0.377016504 0.310444537 0.362151201 0.285474883 0.327494866 0.357419828 0.32404229 0.364378753 0.334016398 0.306039411 0.341764118 0.371932678 0.378236888 0.364055756 0.328350408 0.338839666 0.402750772 0.314537615 0.262799446
|
||||
2011 02 28 00 00 00.00 0.300173713 0.321472367 0.218868791 0.322267143 0.244041219 0.308736002 0.318844117 0.303204714 0.316236766 0.315582187 0.227514668 0.316258733 0.323038086 0.302026426 0.32775996 0.295905136 0.310630678 0.343463036 0.284975147 0.207231029
|
||||
2011 03 31 00 00 00.00 0.292468059 0.330354902 0.154341667 0.339448135 0.2279761 0.290117433 0.32995431 0.314293305 0.32218545 0.268934292 0.153998194 0.315428466 0.273582897 0.277563771 0.344587213 0.292661271 0.297755845 0.326771562 0.247647775 0.188831332
|
||||
2011 04 30 00 00 00.00 0.20010473 0.288968324 0.017695634 0.257621179 0.103134544 0.005114971 0.151545512 0.212390685 0.259728046 0.157822111 0.00978943 0.22896387 0.200931449 0.067257353 0.288853784 0.210690543 0.143599746 0.295941064 0.090765334 0.036145285
|
||||
2011 05 31 00 00 00.00 0.143941785 0.262178215 0.012199842 0.06467845 0.013593853 0.000002349 0.256364496 0.185027956 0.237495856 0.128361141 0.001281314 0.219018316 0.156696714 0.026955285 0.272128924 0.184383567 0.007554524 0.254665242 0.038140838 0.001659068
|
||||
2011 06 30 00 00 00.00 0.086440858 0.214754231 0.0000384 0.235843342 0.00000275 0.066668901 0.219155076 0.163307497 0.174719118 0.186222645 0.001668457 0.183918464 0.086433875 0.01157179 0.234718034 0.158002726 0.007005589 0.194013811 0.007268857 0.001587807
|
||||
2011 07 31 00 00 00.00 0.113170429 0.206875873 0.0000108 0.21117955 0.07007926 0.112898899 0.220520249 0.169490405 0.171762014 0.170493976 0.008871469 0.056397884 0.14065212 0.012380907 0.237263238 0.152782731 0.010609332 0.222129726 0.015052595 0.000018
|
||||
2011 08 31 00 00 00.00 0.106731721 0.224793755 0.0000139 0.098056119 0.083518639 0.067614682 0.221914573 0.15618739 0.196670944 0.170893574 0.0000164 0.173508268 0.095489418 0.000306316 0.231552494 0.165663817 0.001283537 0.134166243 0.000306049 0.0000219
|
||||
2011 09 30 00 00 00.00 0.06918469 0.217705221 0.001663233 0.232320405 0.060375351 0.111193975 0.218428342 0.14866706 0.203717894 0.174410779 0.00000805 0.185383479 0.074599107 0.008741871 0.224008213 0.158366059 0.084624426 0.00000248 0.002142824 0.004987561
|
||||
2011 10 31 00 00 00.00 0.189208506 0.257075986 0.02005543 0.267337561 0.076312438 0.196805761 0.256524112 0.188965174 0.256195178 0.21757946 0.023540009 0.23065467 0.223482593 0.135390767 0.268530001 0.189291516 0.19421833 0.00000497 0.143564327 0.064870703
|
||||
2011 11 30 00 00 00.00 0.254604102 0.285812398 0.140754327 0.313145761 0.201929566 0.285115006 0.294208119 0.27845996 0.264928161 0.295569386 0.165934854 0.283688319 0.271380535 0.256660952 0.309774459 0.260995874 0.291141984 0.080587717 0.233905217 0.074323114
|
||||
2011 12 31 00 00 00.00 0.281231804 0.319330369 0.171638169 0.329229452 0.253361274 0.291708402 0.316041938 0.300673165 0.31764666 0.309181713 0.188474254 0.314838433 0.308720676 0.295482847 0.332118553 0.297020505 0.300292855 0.333008145 0.29111906 0.188342648
|
||||
2012 01 31 00 00 00.00 0.324017359 0.358916549 0.202263551 0.356113256 0.258949037 0.324287776 0.339889213 0.335102725 0.227211221 0.334889647 0.226446688 0.359531713 0.348936154 0.354708942 0.310526048 0.327303951 0.335171899 0.388734538 0.328227122 0.232389076
|
||||
2012 02 29 00 00 00.00 0.314548719 0.35667179 0.293786802 0.353604263 0.305294933 0.322549348 0.331005937 0.325532908 0.247554609 0.343161966 0.291891629 0.34430179 0.350533534 0.357293966 0.359905852 0.32214551 0.357221993 0.375693771 0.327794874 0.23793442
|
||||
2012 03 31 00 00 00.00 0.255537531 0.263386992 0.083311281 0.318205803 0.215800382 0.256429219 0.270631788 0.285572588 0.288341841 0.291524626 0.089041936 0.308006155 0.280422143 0.25814481 0.31854547 0.275015562 0.27156413 0.315020144 0.241084688 0.095550769
|
||||
2012 04 30 00 00 00.00 0.194481428 0.249682345 0.054947773 0.272786298 0.157073611 0.224324321 0.246052664 0.235187727 0.244613718 0.212480531 0.03914569 0.257151598 0.230150171 0.179108951 0.272348773 0.210851571 0.219769869 0.270425782 0.029395967 0.01541265
|
||||
2012 05 31 00 00 00.00 0.079472277 0.226978937 0.025746098 0.246334139 0.045665235 0.123836929 0.23274166 0.042388665 0.226145544 0.18667103 0.015022961 0.23698294 0.161032781 0.053564632 0.242503726 0.197783102 0.110838134 0.248989501 0.111897597 0.00000537
|
||||
2012 06 30 00 00 00.00 0.047595295 0.204350578 0.002546579 0.21495442 0.061523988 0.101186212 0.205747052 0.18920876 0.196242734 0.180772512 0.001686714 0.221942714 0.123194687 0.011581789 0.221639967 0.184341198 0.018957333 0.233970302 0.045674149 0.00912136
|
||||
2012 07 31 00 00 00.00 0.031646303 0.189668682 0.000975812 0.218847241 0.060831872 0.064255712 0.196043105 0.209595136 0.17316594 0.078552125 0.008958434 0.187210587 0.141280645 0.000023974 0.211555832 0.164968135 0.018674487 0.215231687 0.110280837 0.004931277
|
||||
2012 08 31 00 00 00.00 0.0000493 0.193640286 0.0000126 0.216799182 0.001792178 0.017061375 0.190975197 0.202975672 0.181435042 0.18687271 0.012199862 0.207742442 0.067478282 0.006606528 0.20567213 0.184019605 0.0000167 0.175648113 0.02665875 0.0000146
|
||||
2012 09 30 00 00 00.00 0.0000043 0.183899512 0.002206555 0.208304897 0.053453714 0.030208628 0.196841314 0.200321913 0.190224086 0.210595984 0.00000277 0.215356639 0.093213896 0.0000207 0.219636554 0.169278039 0.017058679 0.223797794 0.024722517 0.000014278
|
||||
2012 10 31 00 00 00.00 0.00000775 0.261024842 0.053846289 0.259875883 0.139134548 0.224299665 0.197383392 0.25926412 0.246399049 0.251307238 0.081371116 0.264429326 0.243589403 0.161880263 0.27526409 0.187552479 0.146578386 0.256737432 0.233122575 0.125912442
|
||||
2012 11 30 00 00 00.00 0.269340275 0.291934299 0.121818141 0.315035582 0.213227028 0.298202851 0.28677201 0.296065554 0.310282472 0.27836727 0.191702616 0.319949446 0.309075853 0.240593714 0.316408063 0.286209786 0.256408045 0.072915172 0.301028872 0.227870371
|
||||
2012 12 31 00 00 00.00 0.329157168 0.299732155 0.124578403 0.272211163 0.180221897 0.268060982 0.299751558 0.307383809 0.312162307 0.287596848 0.151917593 0.315626925 0.313235958 0.236748431 0.327780843 0.274277378 0.255692001 0.244799485 0.273698762 0.152610971
|
||||
2013 01 31 00 00 00.00 0.339148739 0.350200701 0.162655885 0.335071977 0.268674604 0.305385561 0.334422197 0.302108028 0.353870668 0.308720894 0.170679924 0.311578715 0.31815333 0.263010606 0.345651654 0.289624508 0.25525631 0.359418926 0.295439878 0.175122703
|
||||
2013 02 28 00 00 00.00 0.308807122 0.328876593 0.121493785 0.314163298 0.261780821 0.271774306 0.305550332 0.268320943 0.345275136 0.272256236 0.145841876 0.274230375 0.272487949 0.251267304 0.328885121 0.261514105 0.254718913 0.353221976 0.254295636 0.184165213
|
||||
2013 03 31 00 00 00.00 0.095576057 0.361596448 0.226760081 0.355272722 0.279702433 0.313838136 0.340316615 0.275586256 0.382005405 0.313540011 0.226979893 0.310427598 0.328780477 0.310296322 0.371507609 0.301525522 0.311876323 0.394328281 0.292528493 0.213083408
|
||||
2013 04 30 00 00 00.00 0.275611186 0.337932796 0.252839045 0.305636951 0.216519144 0.312501346 0.293302508 0.264250322 0.30438463 0.075518014 0.007587373 0.25550309 0.334065456 0.304510108 0.310516388 0.087751258 0.299225478 0.280838191 0.267257148 0.22235238
|
||||
2013 05 31 00 00 00.00 0.234496716 0.290339491 0.073982834 0.255688039 0.206762668 0.064821996 0.280202674 0.251658582 0.273214082 0.000001537 0.00000463 0.245229898 0.284021501 0.285586177 0.287258798 0.248425207 0.274536866 0.286387931 0.22754709 0.108126565
|
||||
2013 06 30 00 00 00.00 0.218732855 0.256963115 0.036969385 0.270129802 0.145498053 0.164670348 0.231197007 0.220564849 0.231920265 2.32E-08 0.005104942 0.201921771 0.204854249 0.13986326 0.249146098 0.208675407 0.011424886 0.275348845 0.154857112 0.040133164
|
||||
2013 07 31 00 00 00.00 0.22262134 0.123867329 0.008818865 0.273395293 0.177575263 0.196942809 0.251138955 0.193359515 0.00000596 0.000005023 0.046123212 0.225954344 0.19687863 0.120649121 0.275652178 0.205754822 0.000002033 0.314751347 0.171014117 0.101835511
|
||||
2013 08 31 00 00 00.00 0.221053137 0.0000049 0.01488486 0.252332751 0.148993938 0.178758683 0.18923256 0.201720199 0.148672517 0.0000428 0.031624494 0.201436908 0.095523084 0.146592714 0.262019068 0.158650776 0.08519309 0.294052832 0.150922456 0.089500845
|
||||
2013 09 30 00 00 00.00 0.248471305 0.0000117 0.045376943 0.044965592 0.146960903 0.209558715 0.036176058 0.181508355 0.276316324 0.0000104 0.066060531 0.206866885 0.167635133 0.179383996 0.26808949 0.12823082 0.205305863 0.293420605 0.173517843 0.127206073
|
||||
2013 10 31 00 00 00.00 0.26728038 0.076190958 0.071208684 0.252549558 0.181755622 0.223930477 0.268444518 0.194325268 0.320645895 0.0000123 0.123477964 0.231798336 0.012676786 0.221276705 0.288977174 0.214752612 0.205908554 0.076449369 0.226461533 0.143315706
|
||||
2013 11 30 00 00 00.00 0.259432093 0.360195537 0.224235372 0.326245712 0.227135624 0.279064831 0.312033312 0.267173032 0.328179875 0.070512146 0.229405833 0.275493231 0.2928522 0.272672279 0.325356878 0.234327365 0.268827062 0.332262712 0.267929334 0.231606478
|
||||
2013 12 31 00 00 00.00 0.286403317 0.372910723 0.265671209 0.350589201 0.28374979 0.306212915 0.34483757 0.295272433 0.364253944 0.22143948 0.285199976 0.310751047 0.327877441 0.319794252 0.335662171 0.285432255 0.322464785 0.374136092 0.288537199 0.27593281
|
||||
2014 01 31 00 00 00.00 0.297852913 0.41158804 0.252590659 0.226309927 0.26783056 0.313511126 0.202376865 0.295774313 0.221584887 0.225027252 0.286138143 0.309798225 0.341283614 0.317648103 0.209382873 0.306482392 0.32619936 0.222543138 0.293832345 0.238630037
|
||||
2014 02 28 00 00 00.00 0.320483172 0.372455103 0.277279323 0.03112446 0.257511365 0.310224552 0.001531392 0.292596953 0.030381958 0.194988427 0.290786719 0.302711629 0.302756348 0.340907014 0.020242309 0.29747932 0.322916619 0.008977684 0.291324824 0.256081309
|
||||
2014 03 31 00 00 00.00 0.303550173 0.398455428 0.160680024 0.021905012 0.21403901 0.310278345 0.012216542 0.287555332 0.031071932 0.215514652 0.183146121 0.29836723 0.306181951 0.246360083 0.004077034 0.296622137 0.279988205 0.007449685 0.289690027 0.231931487
|
||||
2014 04 30 00 00 00.00 0.259596811 0.356511793 0.132211547 0.000009396 0.176738111 0.249503077 0.0169359 0.230228082 0.016442914 0.191414339 0.118970127 0.264532052 0.24370232 0.127254992 0.028110387 0.251364294 0.225883026 0.001602177 0.228020263 0.134795546
|
||||
2014 05 31 00 00 00.00 0.247061954 0.331741926 0.008708218 0.00000299 0.177610588 0.250917117 0.009460907 0.249717769 0.016089229 0.026571893 0.175979892 0.275783554 0.272612402 0.216157176 0.02066276 0.252261645 0.263265463 0.021121075 0.242780592 0.190354606
|
||||
2014 06 30 00 00 00.00 0.233136695 0.292451727 0.00000829 0.0000102 0.165520855 0.21603489 0.013604171 0.163681464 0.017343412 0.000398003 0.090464419 0.207727758 0.208578903 0.162374167 0.015834019 0.116177487 0.194140236 0.022656713 0.047505033 0.166501317
|
||||
2014 07 31 00 00 00.00 0.149233846 0.282563252 0.066963857 0.000010 0.163294764 0.227147425 0.000488695 0.19376503 0.034860327 0.083141899 0.092993684 0.218100661 0.210173056 0.000006572 0.021498386 0.208813187 0.152583197 0.013329878 0.00000561 2.66E-08
|
||||
2014 08 31 00 00 00.00 0.158312841 0.204231539 0.062803068 0.0000165 0.135557904 0.217383903 0.015927362 0.212130984 0.0209654 0.134759819 0.066243458 0.22372193 0.190004213 0.011207517 0.034146653 0.210009205 0.117259688 0.0000373 0.155828601 0.02919988
|
||||
2014 09 30 00 00 00.00 0.204703758 0.299494422 0.023769694 7.05E-10 0.000591407 0.1897646 0.022460035 0.199633187 0.032114714 0.106216489 0.049574338 0.193410487 0.196197624 0.056595921 0.014246363 0.202748095 0.178150782 0.000175616 0.212894251 0.115316487
|
||||
2014 10 31 00 00 00.00 0.23355426 0.309655342 0.157522169 1.29E-09 0.130178989 0.236297652 0.036851042 0.234150713 0.034911869 0.143183576 0.162569204 0.235545127 0.236911655 0.148891872 0.001057398 0.225986562 0.220492876 0.025631556 0.253637337 0.167801318
|
||||
2014 11 30 00 00 00.00 0.30428596 0.357941494 0.250172114 8.86E-09 0.180366214 0.303011934 0.043755743 0.29095582 0.037759869 0.162335196 0.270174254 0.303301453 0.304363129 0.289370556 0.037309333 0.282203646 0.301561097 0.039118152 0.289931055 0.242228968
|
||||
2014 12 31 00 00 00.00 0.323206448 0.399980494 0.353113712 8.86E-12 0.222989576 0.347633137 0.196035768 0.071973436 0.126062328 0.219929506 0.328976556 0.34716302 0.32485357 0.368979195 0.197108654 0.334731921 0.357301356 0.150629699 0.346437795 0.2648408
|
||||
2015 01 31 00 00 00.00 0.300128622 0.397017653 0.321153785 4.1E-09 0.208340348 0.333425547 0.120671794 0.000000281 0.121728788 0.219518769 0.319667889 0.345372855 0.325070303 0.329805853 0.14109463 0.332827995 0.326191128 0.115419565 0.331957095 0.023905283
|
||||
2015 02 28 00 00 00.00 0.22353704 0.265223319 0.124877087 0.0000108 0.159458831 0.135632874 0.06868304 0.175705316 0.097849065 0.197736022 0.104071762 0.229370156 0.143709905 0.083638866 0.105764039 0.186475549 0.113180227 0.065904242 0.203714761 0.00000399
|
||||
2015 03 31 00 00 00.00 0.179770161 0.274064717 0.039800658 0.056234142 0.143045485 0.161951099 0.012916493 0.170934665 0.05190036 0.146037458 0.02980128 0.18082429 0.122815468 0.047161708 0.041850269 0.188850313 0.076009817 0.035921479 0.151056527 0.004705234
|
||||
2015 04 30 00 00 00.00 0.19223258 0.234441666 0.110966042 0.028470203 0.03256048 0.173085824 0.017100761 0.174804499 0.003183871 0.158588682 0.130611082 0.144604502 0.182176761 0.147257114 0.02929043 0.148763483 0.148637987 0.001281781 0.07870985 0.018043611
|
||||
2015 05 31 00 00 00.00 0.188935278 0.178987479 0.114369654 0.032195395 0.076616684 0.247246993 0.003083741 0.171750837 0.011941611 0.140240614 0.194930368 4.81E-08 0.221450282 0.236098853 0.022243614 0.183059833 0.255059246 0.0000199 0.166850803 0.124012952
|
||||
2015 06 30 00 00 00.00 0.19205391 0.158961498 0.213702732 0.032403258 0.100191351 0.222668971 0.001527907 0.000363691 0.003888534 0.169409776 0.206947644 0.084682701 0.107868702 0.22147314 0.028899884 0.046955361 0.225508924 0.001974811 0.210761191 0.117608982
|
||||
2015 07 31 00 00 00.00 0.10985954 0.00000555 0.260178536 0.03040162 0.042544864 0.258944579 0.000265692 0.019294013 0.004993647 0.150900791 0.243347926 0.233034373 5.68E-08 0.249641729 0.033408539 0.0000378 0.260017774 0.0000202 0.236748119 0.153898946
|
||||
2015 08 31 00 00 00.00 0.199231921 0.000004836 0.172119193 0.035209445 0.018714539 0.157484603 0.001568755 0.188410294 0.001987222 9.86E-08 0.1362716 0.230050518 0.041957393 0.122917094 0.028275898 0.163082526 0.147729889 0.001369927 0.014645262 0.08581227
|
||||
2015 09 30 00 00 00.00 0.18413614 0.00000778 0.148362366 0.017750586 0.11606121 0.170119559 0.002264782 0.065332425 0.015023744 0.039319133 0.144419615 0.191889101 0.14942909 0.00916106 0.029917439 0.181250489 0.132719764 0.000901231 0.000000 0.107255633
|
||||
2015 10 31 00 00 00.00 0.107313128 0.0000108 0.119351175 0.0000236 0.034113741 0.091037622 0.005377162 0.183483133 0.000339763 0.176542568 0.097678293 0.194970911 0.083533973 0.046019578 0.030931087 0.184641797 0.007431427 0.030797032 0.0590297 0.020598289
|
||||
2015 11 30 00 00 00.00 0.035793691 0.00000468 0.201566442 0.0000161 0.101739526 0.155932388 0.008381489 0.217650948 0.002203623 0.195906025 0.189448737 0.226152114 0.165175571 0.082897571 0.032382058 0.171937229 0.133211921 0.023698353 0.228923743 0.041983633
|
||||
2015 12 31 00 00 00.00 0.249221544 2.43E-08 0.182950829 0.0000101 0.102286673 0.148452185 0.013671434 0.226811284 0.000294353 0.061417878 0.179076175 0.260757297 0.100728415 0.064342678 0.027049786 0.228241534 0.070673618 0.027032111 0.231797207 0.014828566
|
||||
2016 01 31 00 00 00.00 0.214041735 0.000003434 0.167279147 4.49E-08 0.139097864 0.167042381 0.025085923 0.218925652 0.023291521 0.147319222 0.149454451 0.254426817 0.149738804 0.124536626 0.048372339 0.222478941 0.136085024 0.043048246 0.18878042 0.062216539
|
||||
2016 02 29 00 00 00.00 0.186226896 0.095563081 0.166769843 0.00000561 0.142654648 0.161020239 0.008269147 0.13920152 4.87E-08 0.133278354 0.163530674 0.195216253 0.159070221 0.127646779 0.034865778 0.16817633 0.151828152 0.029211184 0.171980619 0.08343923
|
||||
2016 03 31 00 00 00.00 0.212325871 0.227917716 0.176916375 0.00000601 0.126855966 0.059202312 0.029824052 0.163499138 0.018467482 0.178066938 0.183037105 0.203024189 0.169034172 0.043399892 0.003099351 0.180019087 0.181829513 0.023399314 0.160882067 0.026783873
|
||||
2016 04 30 00 00 00.00 0.246942847 0.26339295 0.190413449 0.0000036 0.05782084 0.0000125 0.03769212 0.194309157 0.007013063 0.179245341 0.18432721 0.169549583 0.198493963 0.179234185 0.0000174 0.192460828 0.194696307 0.037195122 0.203148368 0.136469878
|
||||
2016 05 31 00 00 00.00 0.205874668 0.215804728 0.157957662 0.0000116 0.093936485 0.000709132 0.035599983 0.197641887 0.005742142 0.172783186 0.186085735 0.21669098 0.270950276 0.113729915 0.0000108 0.17347127 0.213023735 0.032948426 0.200301239 0.189761031
|
||||
2016 06 30 00 00 00.00 0.195239829 0.18648384 0.117593015 0.00000848 0.07012838 0.000016 0.030801544 0.191489518 0.003720985 0.140462726 0.17068721 0.169644241 0.249413927 0.062230039 0.0000166 0.169040035 0.180065955 0.034309609 0.166985814 0.159889491
|
||||
2016 07 31 00 00 00.00 0.160027601 0.173287768 0.055061132 0.0000014 0.025789128 0.000013373 0.03707584 0.207471489 0.002019957 0.13293393 0.1661942 0.146808983 0.258428471 0.205581355 0.00000835 0.118080289 0.108839005 0.035460209 0.164104935 0.190532661
|
||||
2016 08 31 00 00 00.00 0.169412239 0.195514399 0.073730815 0.000005535 0.044181611 0.00000659 0.034334955 0.1650841 0.009118449 0.142385951 0.119952311 0.167258233 0.230928188 0.171068367 0.0000124 0.110536987 0.158653959 0.034755564 0.177974712 0.143700473
|
||||
2016 09 30 00 00 00.00 0.181440864 0.186900071 0.133429368 0.00000305 0.04133576 0.065739757 0.035191035 0.165339735 0.003274757 0.1510854 0.118382517 0.151949986 0.191788259 0.104251249 0.0000138 0.0021102 0.139800289 0.035888193 0.169327192 0.069192273
|
||||
2016 10 31 00 00 00.00 0.210284207 0.208655948 0.150932602 0.000000 0.007885875 0.149016509 0.004359992 0.174073898 0.03523715 0.18139224 0.129411695 0.197141659 0.094655754 0.033010267 0.031799292 0.00000218 0.089609972 0.0000187 0.117009731 0.041835316
|
||||
2016 11 30 00 00 00.00 0.243859543 0.2722559 0.180929825 0.00000013 0.070626646 0.153210709 0.001225264 0.203065671 0.021213502 0.11855472 0.00000142 0.243835825 0.143864571 0.123408398 0.042037701 0.003121525 0.127756915 0.02482502 0.216599229 0.054859001
|
||||
2016 12 31 00 00 00.00 0.218040056 0.252008849 0.147234743 0.000000 0.079919019 0.14160882 0.028998661 0.207136808 0.012313899 0.174441244 0.117934962 0.19140013 0.1273374 0.042486383 0.040761205 0.236183451 0.098689418 0.02437374 0.217347207 0.030094188
|
||||
2017 01 31 00 00 00.00 0.232333986 0.037830022 0.082973764 0.000000 0.093062064 0.13897404 0.04775948 0.208756698 0.026314766 0.201932869 0.189436809 0.22127966 0.138208233 0.09591823 0.0503600 0.21842562 0.123953379 0.0000338 0.229365023 0.080537156
|
||||
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Amsweer Bierum De_Eeker De_Paauwen Eemskanaal Kooipolder Leermens Oudeweg Overschild Schaapbulten Scheemderzwaag Siddeburen Slochteren Spitsbergen Ten_Post Tjuchem Tusschenklappen t_Zandt Zuiderpolder Zuiderveen
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Water_level
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1 @@
|
||||
Date Injection_Rate_Prati-9 Injection_Rate_Prati-29 Injection_Rate_Both
|
||||
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,455 @@
|
||||
% FUNCTION: T2ED
|
||||
% VERSION: [Wrapper Standalone Version] V2.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Clustering/Transformation to ED Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_1A_v2_Description_T2ED.docx"
|
||||
% ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Transformation of multiple parameters into Equavalent Dimensions
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: The function takes as input seismic or/and operational data
|
||||
% parameters and transform them into their equivalent dimensions following
|
||||
% the methodology introduced by Lasocki (2014).Please check also the scripts
|
||||
% 'ED_ToolBox_wrapper' and 'plottesth' for specified applications (scenarios)
|
||||
% and plotting results.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos, and P. Urban
|
||||
% Last Updated: 03/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v2.8 **** [Wrapper Standalone Version]
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% Please refer to the accompanying documentation:
|
||||
% "READ_ME_App_1A_v2_Description_T2ED.docx"
|
||||
% for description of the Application and its requirements.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DESCRIPTION: This function constitutes the main part of the "Clustering/
|
||||
% Transformation to ED" Toolbox which is performed in a Standalone Mode
|
||||
% taking as input data in ASCII format (See Input Data Requirements Specification
|
||||
% in the Application Documentation). Transformation to Equivalent Dimensions
|
||||
% of Seismic and /or Operation data parameters is ultimately achieved. This
|
||||
% process is adequately described in Lasocki, [2014] and also in the comments
|
||||
% in the 'EQ_DIM' function. A brief description of the preparation process is
|
||||
% given here (found in detail in 'READ_ME_App_1A_v2_Description_T2ED').
|
||||
% These following steps are followed within 'ED_ToolBox_Wrapper.m' script, where
|
||||
% the User can define/select the input data & parameters (function arguments):
|
||||
% STEP 1- Data Uploading
|
||||
% STEP 2- Data Handling and Conversion ['Data_Hand_A2M.m' script]
|
||||
% STEP 3- Time and Magnitude scale Columns Importing (Seismic Data)
|
||||
% STEP 4- Mc filtering
|
||||
% STEP 5- Date Column Importing (Production Data)
|
||||
% STEP 6- Data Selection (define vectors for analysis and reshape data)
|
||||
% STEP 7- Parameters values Selection (for ED_DIM function)
|
||||
% STEP 8- Selection of Mode for Background/Testing Data
|
||||
% STEP 9- Defining Background/Testing Data
|
||||
% STEP 10- RUN 'T2ED' PROGRAM (this script) after selecting a Scenario
|
||||
% STEP 11- DISPLAY (optional) AND SAVE OUTPUTS:
|
||||
% ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: [Documentation is available in ['App_1A_v3_Description_T2ED.doc'].
|
||||
% - SEIS_data : Seismic Catalog (ASCII format)
|
||||
% - PROD_data : Production Data (ASCII format)
|
||||
% - Ctime : Time Column (from Catallog)
|
||||
% - PRODtime : Time (Date) Column (from Production Data File)
|
||||
% - randmode : Sample Randomization Mode (See EQ_DIM)
|
||||
% - sample_mult : Sample Multiplication Mode (See EQ_DIM)
|
||||
% - DT : Time lag (i.e. response of Seismic to Operational data)
|
||||
% - option : Mode for picking Background and Testing data:
|
||||
% - 1, for Events [only when S. Catalog is selected]
|
||||
% - 2, for Time
|
||||
% - 3, for Using the entire datasets
|
||||
% - BG : Background Data picking
|
||||
% - TS : Testing Data picking
|
||||
% - Mc : Completeness Magnitude
|
||||
% -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUT:
|
||||
% * Output Report with data and parameters used
|
||||
% * Tdata: Output Structure, with input (Original) as well as output
|
||||
% (Transformed) data. The structure has as many cells as the
|
||||
% number of selected by User parameters.The structure fields
|
||||
% are vectors unless stated otherwise. These fields are:
|
||||
% - xt : The transformed Testing data (parameter values in
|
||||
% the Equivalent Dimensions, [0 1])
|
||||
% - xB : The transformed Background data (parameter values
|
||||
% in the Equivalent Dimensions, [0 1])
|
||||
% - ierr : [scalar] h-convergence indicator (See EQ_DIM for details)
|
||||
% - h : [scalar] kernel smoothing factor
|
||||
% (1) - xx : background sample considered for transformation
|
||||
% (1) - ambd : weigthing factors for the adaptive kernel
|
||||
% - field : [string] indicating the corresponding field
|
||||
% (i.e. the transformed parameter)
|
||||
% - index_Testing: Indicator of Testing Data from the original Dataset
|
||||
% (see ‘origval_all' field) which were transformed
|
||||
% - index_Background: Indicator of Background Data from the original
|
||||
% Dataset (see ‘origval_all' field) which were transformed
|
||||
% - all : transformed parameters vector with size of the original
|
||||
% parameter vector (‘origval_all’, including NaN's)
|
||||
% - origval : vector with the original parameters that were transformed
|
||||
% (without NaN's)
|
||||
% - origval_all: original input vector with the event parameters that were
|
||||
% transformed (including NaN's). (Note that when both
|
||||
% seismic and Production (non-seismic) data are used,
|
||||
% the Production data are interpolated as event parameters.
|
||||
% - Source : [string] Source of the data, either 'Catalog', or 'Production'
|
||||
% (1) - These parameters may be doubled or tripled compared to xB, according to the
|
||||
% selected “sampl_mult” value
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% * Output Figures: histograms with original and transformed background &
|
||||
% full samples as well as adaptive kernel weighting factors.
|
||||
% See 'plottesth' for example - option can be On/Off
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% REFERENCES:
|
||||
% Lasocki S. (2014), Transformation to equivalent dimension - a new methodology to
|
||||
% study earthquake clustering, Geophys. J. Int., 197,1224-1235,doi:10.1093/gji/ggu062
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the
|
||||
% Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful, but
|
||||
% WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty
|
||||
% of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
|
||||
% PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%%
|
||||
function [Tdata]=T2ED_V2_8(SEIS_data,PROD_data,Ctime,PRODtime,randmode,sample_mult,DT,option,BG,TS,Mc)
|
||||
|
||||
|
||||
if isempty(SEIS_data) && option=='1';error('Events Mode is not applicable for Production Data, please choose option="2", or use a Seismic Catalog');end
|
||||
if isempty(BG)==0;P1=BG(1);P2=BG(2);Pt1=TS(1);Pt2=TS(2);else
|
||||
P1=[];P2=BG;Pt1=BG;Pt2=BG;end
|
||||
if option=='1';
|
||||
t1=Ctime(BG(1));t2=Ctime(BG(2));tt1=Ctime(TS(1));tt2=Ctime(TS(2));
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
% Create new Structure with necessary fields - Catalog
|
||||
if isempty(SEIS_data);Data=[];Mc='not applicable';else
|
||||
[Data]=homogenizeD(SEIS_data);end
|
||||
|
||||
% Create new Structure with necessary fields - Production data
|
||||
if isempty(PROD_data);Data2=[];else
|
||||
[Data2]=homogenizeD(PROD_data);end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
% ******** STEP_2: DATA SELECTION & FILTERING **********
|
||||
|
||||
% load Seismic Data (Catalog)
|
||||
|
||||
% load Production Data (non-seismic)
|
||||
|
||||
% Select Mc and filter parameters for M>=Mc
|
||||
%[Ctime,Cmag,Data,Mc]=FiltMc(Catalog,Cvector);
|
||||
|
||||
% Treat Production data
|
||||
%[Data2]=NonS_Data(d,Fields,FieldUnit,PRODvector)
|
||||
|
||||
%Select Parameters for T2ED
|
||||
|
||||
|
||||
%MergeData (Seismic/ Non-Seismic)
|
||||
if isempty(Data)==0 && isempty(Data2)==0
|
||||
[Data3,Data2]=MergeSNSdata(PRODtime,Ctime,DT,Data,Data2);
|
||||
elseif isempty(Data)==0 && isempty(Data2)==1
|
||||
Data3=Data;DT='not applicable';
|
||||
elseif isempty(Data)==1 && isempty(Data2)==0
|
||||
Data3=Data2;DT='not applicable';end
|
||||
|
||||
%% _______________________________________________________%%
|
||||
|
||||
|
||||
% ******** STEP_3: SELECT BACKGROUND SAMPLE ********
|
||||
% disp('Select Starting and Ending Point for Background And Testing Data');
|
||||
% if Mode1==2;disp(' - "1" for typing observations');else;disp(' - "1" for typing events');end
|
||||
% disp(' - "2" for typing time');
|
||||
% disp(' - "3" for selecting from plot');
|
||||
% disp(' - "0" for using the entire data as background sample');
|
||||
% BGD=input(' ');
|
||||
|
||||
% [option,P1,P2,t1,t2]=BcGround_Sample(BGD,Mode1,Ctime,PRODtime,Data2,s2,Description,1);
|
||||
% [option,Pt1,Pt2,tt1,tt2]=BcGround_Sample(BGD,Mode1,Ctime,PRODtime,Data2,s2,Description,2);
|
||||
|
||||
% DISPLAY parameters report in the screen
|
||||
% parameters_report(Mode1,dstr,s,ss,s1,s2,Catalog,FieldDescription,randmode,sample_mult,Mc,DT,t1,t2,tt1,tt2);
|
||||
|
||||
% ********** STEP_4: RUN EQ_DIM PROGRAM **********
|
||||
% Run T2ED in loop
|
||||
if isempty(Data);D=Data2;t=PRODtime;else;D=Data3;t=Ctime;end
|
||||
nn1=length(D);
|
||||
for i=1:nn1
|
||||
x=D(i).val;
|
||||
[xt,xBG,ierr,h,xx,ambd,IX1,IX2]=T2ED_Wrapper_MODE1(option,P1,P2,Pt1,Pt2,x,randmode,sample_mult,D(i),t(D(i).index),D,i);
|
||||
Tdata(i).xt=xt;
|
||||
Tdata(i).xBG=xBG;
|
||||
Tdata(i).ierr=ierr;
|
||||
Tdata(i).h=h;
|
||||
Tdata(i).xx=xx;
|
||||
Tdata(i).ambd=ambd;
|
||||
Tdata(i).field=(['Transformed_',D(i).field]);
|
||||
Tdata(i).index_Testing=IX1;
|
||||
Tdata(i).index_Background=IX2;
|
||||
Tdata(i).all=nan(size(D(i).index));Tdata(i).all(IX1)=xt;Tdata(i).all(IX2)=xBG;
|
||||
Tdata(i).origval=x;
|
||||
Tdata(i).origval_all=D(i).all;
|
||||
Tdata(i).Source=D(i).source;
|
||||
%clearvars xt ierr h xx ambdb
|
||||
end
|
||||
|
||||
% ********* STEP_5: DISPLAY AND SAVE OUTPUTS ********
|
||||
% Save Outputs
|
||||
if option=='1'
|
||||
SaveOuts(Data3,randmode,sample_mult,Mc,DT,t1,t2,tt1,tt2,Tdata)
|
||||
else SaveOuts(Data3,randmode,sample_mult,Mc,DT,P1,P2,Pt1,Pt2,Tdata)
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% ASCII OUTPUT FILE
|
||||
cd Outputs_ED\
|
||||
fid0=fopen('Data_Original.txt','w');
|
||||
fid1=fopen('Data_Transformed.txt','w');
|
||||
fid2=fopen('Data_fields.txt','w');
|
||||
for i=1:size(Tdata,2)
|
||||
D_O(:,i)=Tdata(i).origval_all;
|
||||
D_T(:,i)=Tdata(i).all;
|
||||
D_F{i}=Tdata(i).field;
|
||||
fprintf(fid2,'%s ',D_F{i});
|
||||
end
|
||||
fprintf(fid0,[repmat('%36.16f ',[1,size(D_O,2)]),'\n'],D_O');
|
||||
fprintf(fid1,[repmat('%12.10f ',[1,size(D_T,2)]),'\n'],D_T');
|
||||
fclose(fid0);fclose(fid1);fclose(fid2);cd ../
|
||||
|
||||
disp(' ')
|
||||
disp('Please Find the Results in Folder: "Outputs_ED" ')
|
||||
|
||||
|
||||
% *************************** FUNCTIONS ***************************
|
||||
% ****-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-****
|
||||
|
||||
%% HOMOGENIZE Catalog-Production files
|
||||
function [Data]=homogenizeD(INdata)
|
||||
cou=1;
|
||||
for i=1:size(INdata,2)
|
||||
x=INdata(i).val;
|
||||
index=isnan(x)==0;
|
||||
x=x(isnan(x)==0);
|
||||
Data(cou).val=x;
|
||||
Data(cou).field=INdata(i).field;
|
||||
|
||||
Data(cou).source=INdata(i).source;
|
||||
Data(cou).index=index;
|
||||
Data(cou).all=nan(size(Data(cou).index)); Data(cou).all(index)=x;
|
||||
cou=cou+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
% finds a field defined by a certain (string) name
|
||||
function [id] = findfield( catalog,field )
|
||||
id=0;
|
||||
j=1;
|
||||
while j <= size(catalog,2) && id==0
|
||||
if (strcmp(catalog(j).field,field)==1)
|
||||
id=j;
|
||||
end
|
||||
j=j+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Merge Seismic. Non-Seismic Data
|
||||
function [Data,Data2]=MergeSNSdata(PRODtime,Ctime,DT,Data,Data2);
|
||||
% TRANSFORM TIME to adjust to EQ Occurrence
|
||||
s2=1:size(Data2,2);
|
||||
|
||||
TT=PRODtime+DT;
|
||||
T=RandomizeT(TT);
|
||||
cou=1;
|
||||
for i=1:length(s2)
|
||||
Data2(i).all=interp1(T,Data2(i).all,Ctime);
|
||||
x=Data2(i).all;
|
||||
index=isnan(x)==0;
|
||||
x=x(isnan(x)==0);
|
||||
Data2(cou).index=index;
|
||||
Data2(cou).Tval=x;
|
||||
Data2(cou).Tval_all=nan(size(Data2(cou).index)); Data2(cou).Tval_all(index)=x;
|
||||
cou=cou+1;
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
% Merge Seismic and Non-Seismic Parameters
|
||||
N1=size(Data,2);N2=size(Data2,2);
|
||||
for i=1:N2
|
||||
Data(N1+i).field=Data2(i).field;
|
||||
Data(N1+i).index=Data2(i).index;
|
||||
|
||||
Data(N1+i).all=Data2(i).Tval_all; %watch out for the inversed parameters!!!!
|
||||
Data(N1+i).val=Data2(i).Tval; %watch out for the inversed parameters!!!!
|
||||
Data(N1+i).source=Data2(i).source;
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% integer time points randomization to float
|
||||
% For interpolation to occur, randomization of grid vector is necessary
|
||||
% Uniform distribution is used for randomization within eps/10 accuracy
|
||||
function [T]=RandomizeT(T1)
|
||||
|
||||
dT1=T1(2:length(T1))-T1(1:length(T1)-1);dT1=sort(dT1);
|
||||
DT1=dT1(dT1>0);eps=min(DT1)/10;
|
||||
ra=rand(length(T1),1);
|
||||
T=T1-0.5*eps+eps.*ra;
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
function [xt,xBG,ierr,h,xx,ambd,IX1,IX2]=T2ED_Wrapper_MODE1(option,P1,P2,Pt1,Pt2,x,randmode,sample_mult,Data,t,D,i)
|
||||
|
||||
% STEP 1 & STEP 2 - MODE SELECTION & DATA PREPARATION
|
||||
|
||||
% STEP 3 - PARAMETERS SELECTION
|
||||
% A) BACKGROUND DATA OPTIONS:
|
||||
% 'Points' - Option='1'
|
||||
% 'Time' - 'Option='2'
|
||||
|
||||
%B) -------------------------------- Parameters Value List --------------------------------
|
||||
% B1) randmode - string determining the mode of data randomization (3rd input):
|
||||
% 'no' - no randomization,
|
||||
% 'exp' - exponential randomization,
|
||||
% 'norm' - Gaussian randomization,
|
||||
% 'uni' - uniform randomization
|
||||
% B2) sample_mult - string determining the way of sample multiplication (4th input):
|
||||
% 'no' - no multiplication,
|
||||
% 'left' - dubbling from the left hand side,
|
||||
% 'right - doubbling from the right hand side,
|
||||
% 'both' - trippling from both sides.
|
||||
|
||||
dix=find(Data.index==1);
|
||||
|
||||
switch option
|
||||
|
||||
case '1'
|
||||
n1=(dix<P1);n1=sum(n1)+1;
|
||||
n2=(dix<=P2);n2=sum(n2);
|
||||
nt1=(dix<Pt1);nt1=sum(nt1)+1;
|
||||
nt2=(dix<=Pt2);nt2=sum(nt2);
|
||||
|
||||
%if n2>length(x);n2=length(x);end
|
||||
|
||||
case '2'
|
||||
|
||||
T1=P1;
|
||||
T2=P2;
|
||||
p1=T1-t;p2=T2-t;
|
||||
n1=find(p1<0);n2=find(p2>0);
|
||||
n1=min(n1);n2=max(n2);
|
||||
|
||||
Tt1=Pt1;
|
||||
Tt2=Pt2;
|
||||
pt1=Tt1-t;pt2=Tt2-t;
|
||||
nt1=find(pt1<0);nt2=find(pt2>0);
|
||||
nt1=min(nt1);nt2=max(nt2);
|
||||
|
||||
case '3'
|
||||
n1=1;n2=length(dix);nt1=n1;nt2=n2;
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
IX1=dix(nt1:nt2);
|
||||
IX2=dix(n1:n2);
|
||||
|
||||
%%%% ERROR HANDLING
|
||||
|
||||
%if n2>length(x); error(['Please select n2 smaller than ',num2str(length(x)),' events']);
|
||||
%elseif isempty(x(n1:n2)); error('No events detected! Please select other period');end
|
||||
|
||||
if isempty(x(n1:n2)); warning('No events detected! Please select other period');
|
||||
xt=nan;xBG=nan;ierr=nan;h=nan;xx=nan;ambd=nan;
|
||||
elseif isempty(x(nt1:nt2)); warning('No events detected! Please select other period');
|
||||
xt=nan;xBG=nan;ierr=nan;h=nan;xx=nan;ambd=nan;
|
||||
else
|
||||
% STEP 4 - RUN T2ED PROGRAM
|
||||
[xt,xBG,ierr,h,xx,ambd]=EQ_DIMv_2_0(x,n1,n2,nt1,nt2,randmode,sample_mult);
|
||||
|
||||
%dealing with sample multiplication
|
||||
if strcmp(sample_mult,'left')==1;N=length(xBG);xBG=xBG(N/2+1:N);
|
||||
elseif strcmp(sample_mult,'right')==1;N=length(xBG);xBG=xBG(N/2+1:N);
|
||||
elseif strcmp(sample_mult,'both')==1;N=length(xBG);xBG=xBG(N/3+1:2*N/3);end
|
||||
|
||||
%round values out of bounds
|
||||
xBG(xBG>1)=1;xt(xt>1)=1;
|
||||
xBG(xBG<0)=0;xt(xt<0)=0;
|
||||
|
||||
%[yt,ierry,hy,xxy,ambdy]=EQ_DIM(M,n1,n2,randmode,sample_mult);
|
||||
|
||||
% STEP 5 - DISPLAY OUTPUT WARNING
|
||||
% Output Warning: for h-convergence indicator.
|
||||
if ierr==0 %warning('Process has converged') %16APR2019 - no need to display comment in this case
|
||||
elseif ierr==1; warning('Multiple h were encountered - largest h is accepted')
|
||||
elseif ierr==2; warning('Process did not converge - approximate h value is taken')
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
% STEP 6 - STORE OUTPUT PARAMETERS
|
||||
% see doc for details:
|
||||
% xt, ierrx, hx,xxx,ambdx
|
||||
|
||||
% STEP 7 - OUTPUT VISUALIZATIONS
|
||||
% see doc for details:
|
||||
|
||||
% STEP 8 - REPEAT PROCESS FOR THE OTHER PARAMETERS (VECTORS)
|
||||
% see doc for details:
|
||||
% optional plot for check
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Save Outputs
|
||||
function SaveOuts(Data,randmode,sample_mult,Mc,DT,t1,t2,tt1,tt2,Tdata)
|
||||
% ---- Save *.txt file with Parameters Report ----
|
||||
mkdir Outputs_ED/
|
||||
cd Outputs_ED/
|
||||
fid=fopen('OUTPUT_REPORT.txt','w');
|
||||
fprintf(fid,['SELECTED DATA & PARAMETERS REPORT (created on ', datestr(now),')\n']);
|
||||
fprintf(fid,'-----------------------------------------------------------------\n');
|
||||
|
||||
fprintf(fid,['<Parameters Selected for Transformation to ED >:\n']);
|
||||
s2=size(Data,2);
|
||||
|
||||
for i=1:s2
|
||||
fprintf(fid,[' - ',Data(i).field,' (',Data(i).source,')\n']);
|
||||
end
|
||||
fprintf(fid,'-----------------------------------------------------------------\n');
|
||||
if Mc>-20
|
||||
fprintf(fid,['<Completeness Magnitude >: ',num2str(Mc,'%3.1f'),'\n']);
|
||||
else
|
||||
fprintf(fid,['<Completeness Magnitude >: ',num2str('All magnitudes included'),'\n']);
|
||||
end
|
||||
fprintf(fid,['<Time Delay (Operations-Seismicity [days]) >: ', num2str(DT),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Randomization Mode >: ', char(randmode),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Sample Multiplication Mode >: ', char(sample_mult),'\n']);
|
||||
if isempty(t1)
|
||||
fprintf(fid,['<Starting Poing for background data >: All Data Selected\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Ending Poing for background data >: All Data Selected\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Starting Poing for testing data >: All Data Selected\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Ending Poing for testing data >: All Data Selected\n']);
|
||||
else
|
||||
fprintf(fid,['<Starting Poing for background data >: ', datestr(t1),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Ending Poing for background data >: ', datestr(t2),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Starting Poing for testing data >: ', datestr(tt1),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Ending Poing for testing data >: ', datestr(tt2),'\n']);
|
||||
end
|
||||
fclose(fid);
|
||||
|
||||
% Save Output Structure
|
||||
save('Tdata.mat','Tdata')
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
end
|
||||
@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
clf
|
||||
%nn=8;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
if isempty(Tdata(nn).index_Background) || isempty(Tdata(nn).index_Testing)
|
||||
title(['Original Dimension - ',Tdata(nn).field],'Interpreter','none')
|
||||
text(0.14,0.75,'No events detected!!','FontSize',26,'Color',[0.9 0.10 0.05])
|
||||
text(0.21,0.6,'Please select another','FontSize',20)
|
||||
text(0.06,0.5,'backgound or/and testing period','FontSize',20)
|
||||
else
|
||||
|
||||
|
||||
Tdata(nn);
|
||||
%if strcmp(Tdata(nn).Source,'Catalog')==1;
|
||||
XB=Tdata(nn).origval_all(Tdata(nn).index_Background);
|
||||
XT=Tdata(nn).origval_all(Tdata(nn).index_Testing);
|
||||
%elseif strcmp(Tdata(nn).Source,'Production')==1;
|
||||
%XB=Tdata(nn).origval(Tdata(nn).index_Background);
|
||||
%XT=Tdata(nn).origval(Tdata(nn).index_Testing);
|
||||
%end
|
||||
|
||||
st=range([XT;XB])/25;
|
||||
a=(min([XT;XB]):st:max([XT;XB]));if isempty(a);a=[min(XT)/2 3*min(XT)/2];end;a10=0:0.1:1.0; % control empty(a)
|
||||
XL=[min([XT;XB]) max([XT;XB])];if range(XL)==0;XL=[min(XT)-0.1 min(XT)+0.1];end
|
||||
|
||||
subplot(3,1,1)
|
||||
histogram(XB,a,'FaceColor',[0.08 0.14 0.90]);hold on;xlim(XL);title(Tdata(nn).field,'Interpreter', 'none')
|
||||
histogram(XT,a,'FaceColor',[0.87 0.90 0.99]);lgd1=legend('Background Sample','Testing Data','Location','northeast');
|
||||
title(['Original Dimension - ',Tdata(nn).field],'Interpreter','none')
|
||||
if strcmp(Tdata(nn).field,'Transformed_Time') | strcmp(Tdata(nn).field,'Transformed_Date');datetick('x',20,'keeplimits');end
|
||||
|
||||
subplot(3,1,2)
|
||||
histogram(Tdata(nn).xBG,a10,'FaceColor',[0.08 0.14 0.90]);hold on;
|
||||
histogram(Tdata(nn).xt,a10,'FaceColor',[0.87 0.90 0.99])
|
||||
title('Equivalent Dimension')
|
||||
subplot(3,1,3)
|
||||
plot(Tdata(nn).xx,Tdata(nn).ambd,'o');xlim(XL)
|
||||
title('adaptive kernel');
|
||||
if strcmp(Tdata(nn).field,'Transformed_Time') | strcmp(Tdata(nn).field,'Transformed_Date');datetick('x',20,'keeplimits');end
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
10
Magnitude_Complexity_TOOLBOX_D23_2/!Read_me.txt
Normal file
10
Magnitude_Complexity_TOOLBOX_D23_2/!Read_me.txt
Normal file
@ -0,0 +1,10 @@
|
||||
Welcome to the Magnitude Complexity Toolbox!
|
||||
|
||||
VERSION_1 is a Interactive Standalone mode.
|
||||
VERSION_2 is a Function Standalone mode.
|
||||
|
||||
please refer to the "READ_ME******.docx" file in each directory for further
|
||||
instructions on the step-by-step implementation of the applications as well
|
||||
as for data requirements and general tips.
|
||||
|
||||
ENJOY!
|
||||
@ -0,0 +1,355 @@
|
||||
% FUNCTION: ADTestMag
|
||||
% VERSION: [Interactive Hybrid Standalone Version] V1.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Magnitude Complexity Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_2A_v1_Description_ADTestMag.docx"
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% EXAMPLE TO RUN:
|
||||
% x=exprnd(log10(exp(1)),1000,1);
|
||||
% [pval mmin NN P S bval]=ADTestMag_V1_8(x,0.1,'exp',0.5,2.0,200) % for Interactivity OFF
|
||||
% [pval mmin NN P S bval ]=ADTestMag_V1_8(x); % for Interactivity ON
|
||||
%% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Test for Exponential/Weibull distribution of a time-series (e.g. Magnitudes)
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT DATA:THE CURRENT VERSION USES AS INPUT A MAGNITUDE VECTOR
|
||||
% (Appropriate for standalone use - function mode)
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: THE FUNCTION performs the Anderson-Darling test for testing whether
|
||||
% a given set of observations (e.g. magnitudes), follows the exponential, or the
|
||||
% Weibull distribution
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos, and P. Urban
|
||||
% last updated: 03/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v1.8 **** [INTERACTIVE HYBRID STANDALONE VERSION!!]
|
||||
% ----- THIS IS a dual-mode version: If all input arguments are set, then the
|
||||
% ----- Application operates as a function. However, if only the input vector
|
||||
% ----- is introduced, the application switch to interactive mode.
|
||||
%% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% PLEASE refer to the accompanying document:
|
||||
% "READ_ME_App_2A_v1_Description_ADTestMag.docx"
|
||||
% for description of the Application and its requirements.
|
||||
%% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DESCRIPTION:
|
||||
% THE FUNCTION performs the Anderson-Darling test for testing the Null Hypothesis, H0,
|
||||
% that a given dataset (e.g. magnitudes), has been drawn from the exponential or Weibull distribution
|
||||
%(e.g. Marsaglia and % Marsaglia, 2004). This is performed as a function on minimum magnitude, such that
|
||||
% multiple results are produced. The significance of the the H0 (p-value) is the main
|
||||
% output of the program. Before applying the AD test the magnitudes are randomized
|
||||
% within their round-off interval, by the formula introduced by Lasocki & Papadimitriou,
|
||||
% 2006.
|
||||
% % -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%
|
||||
%CALLING SEQUENCE
|
||||
% [pval mmin NN P S bval ]=ADTestMag_V1_8(vector,EPS,MTdistribution,Mmin,Mmax,trials)
|
||||
%
|
||||
% INPUT PARAMETERS:
|
||||
% -- 'vector': A sample data (e.g. Magnitude) Vector. The program
|
||||
% takes as input any matlab vector. The input data can
|
||||
% be uploaded by the User from an ASCII file (e. g. the
|
||||
% file "test_vector.txt" file, located within the directory
|
||||
% "Sample_Data").Such file should contain a vector (row
|
||||
% or column) of the Data the User wishes to process. The
|
||||
% User is afterwards requested to enter parameters values:
|
||||
%
|
||||
% - EPS: Round-off interval, i.e. minimum non-zero difference of the
|
||||
% input data. It also corresponds to step for calculations (AD
|
||||
% test iterations process). Default value is calculated from the
|
||||
% given dataset. It is recommended to use 0.1 (or 0.01) for
|
||||
% magnitude vectors
|
||||
% - MTdistribution: Distribution to be tested. Possible values:
|
||||
% 'exp' for the Exponential, 'weibul' for the Weibull distribution
|
||||
% - Mmin: Corresponds to the minumum 'vector' value for which
|
||||
% the AD test is performed (cut-off value). If 'vector' consists of magnitudes
|
||||
% it is recommended (yet, not restricted) to set Mmin equal to the
|
||||
% catalog completeness threshold, Mc (if known).
|
||||
% - Mmax: The test is carried out succesively for 'vector' values >= [Mmin, Mmin+EPS, Mmin+2EPS,..,Mmax]
|
||||
% The default MMax is the 'vector' value for which the number of
|
||||
% 'vector' values >=Mmax is greater than 4 (minimum possible
|
||||
% sample for AD test function execution)
|
||||
% - trials: Number of randomization realizations (trials) perfomed in
|
||||
% order to diminish the influence of randomization on the
|
||||
% resulting p-value. Default is 100.
|
||||
|
||||
% The User may also use the calling sequence [pval mmin NN P S bval ]=ADTestMag_V1_8(vector)
|
||||
% In such a case they are requested interactivelly to provide the rest of input
|
||||
% parameters.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUT:
|
||||
%
|
||||
% - Output Parameters:
|
||||
% * pval - Structure with 3 fields:
|
||||
% p - vector of test p-values obtained in successive trials,
|
||||
% mmin - Minimum value of 'vector' used in the test,
|
||||
% P - the average of p-values
|
||||
% [NOTE: histograms of such p-values indicate that
|
||||
% their distribution is not normal, neither even symmetric
|
||||
% for a large number of cases]
|
||||
%
|
||||
% * P - vector of the average of the p-values obtained when testing for
|
||||
% the consecutive mmin values
|
||||
% * S - vector of the standard deviation of the
|
||||
% p-values obtained when testing for the consecutive mmin values
|
||||
% * mmin - vector with minimum values of 'vector' used in the consecutive tests
|
||||
% * NN - vector with the number of 'vector' values >= each mmin value.
|
||||
% * bval - the Gutenberg-Richter b-value for 'vector' values >= each mmin value.
|
||||
% This parameter has a meaning only when 'vector' consists of magnitudes.
|
||||
%
|
||||
% - Output:
|
||||
% RES - a five column matrix. Col 1 - mmin values,
|
||||
% Col 2 - NN values, Col 3 - b values, Col 4 - P
|
||||
% values, Col 5 - S values
|
||||
% mmin, NN, P, S as defined above
|
||||
%
|
||||
% - Output Figures:
|
||||
% Figure with the average p-value (P parameter) as a function of
|
||||
% mmin, together with histogram of events count in bin=EPS.
|
||||
% The 0.05 significance level is plotted as well
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% REFERENCES:
|
||||
% -- Lasocki S. and E. E, Papadimitriou (2006), "Magnitude distribution
|
||||
% complexity revealed in seismicity from Greece", J. Geophys. Res.,
|
||||
% 111, B11309, doi:10.1029/2005JB003794.
|
||||
% -- Marsaglia, G., and J. Marsaglia (2004), "Evaluating the Anderson-Darling
|
||||
% distribution", J. Stat. Soft., 1-5.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the Free
|
||||
% Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful,
|
||||
% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
|
||||
% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
|
||||
% See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% EXAMPLE TO RUN:
|
||||
% x=exprnd(log10(exp(1)),1000,1);
|
||||
% [pval mmin NN P S bval]=ADTestMag_V1_8(x,0.1,'exp',0.5,2.0,200) % for Interactivity OFF
|
||||
% [pval mmin NN P S bval ]=ADTestMag_V1_8(x); % for Interactivity ON
|
||||
%% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
function [pval, mmin, NN, P, S, bval ]=ADTestMag_V1_8(vector,EPS,MTdistribution,Mmin,Mmax,trials)
|
||||
mkdir Outputs_ADTestMag
|
||||
if nargin==1
|
||||
%DEFINE INPUT PARAMETERS MANUALLY: NARGIN==1
|
||||
% Select Mc and filter parameters for M>=Mc
|
||||
[MM,Mmin,EPS,MTdistribution]=FiltMcVector(vector);
|
||||
if Mmin<min(MM);Mmin=min(MM);end
|
||||
|
||||
|
||||
% ROUND MAGNITUDES to the selected EPS
|
||||
M=round(MM/EPS)*EPS;
|
||||
|
||||
|
||||
Mmin=floor(Mmin/EPS)*EPS;MMax=ceil(max(M)/EPS)*EPS;
|
||||
Rp=round(-log10(EPS));
|
||||
|
||||
trials=dialog1('number of trials',{'100'})
|
||||
% define number of classes for calculation,
|
||||
% up to the M where a minimum of N=5 occurs
|
||||
mags=Mmin:EPS:MMax;mags=round(mags/EPS)*EPS;
|
||||
|
||||
%%Alternative way to estimate counts of events
|
||||
hi=histc(M,mags-eps/2); % Check the rounding
|
||||
H=flipud(cumsum(flipud(hi)));
|
||||
|
||||
N1=numel(H(H>=4));
|
||||
|
||||
Mmax=dialog1(['Maximum value for calculations ',num2str(Mmin),'\leqM\leq', num2str(mags(N1)),')'],{num2str(mags(N1))})
|
||||
N=find(abs(mags-Mmax)<EPS/2);
|
||||
|
||||
tic;
|
||||
elseif nargin>1
|
||||
% INPUT PARAMETERS ARE SPECIFIED AS FUNCTION ARGUMENTS
|
||||
M=round(vector/EPS)*EPS;
|
||||
Mmin=floor(Mmin/EPS)*EPS;MMax=ceil(max(M)/EPS)*EPS;
|
||||
Rp=round(-log10(EPS));if Mmax>max(M);Mmax=max(M);end
|
||||
mags=Mmin:EPS:MMax;mags=round(mags/EPS)*EPS;
|
||||
N1=find(abs(mags-Mmax)<EPS/2);
|
||||
|
||||
hi=histc(M,mags-eps/2); % Check the rounding
|
||||
H=flipud(cumsum(flipud(hi)));
|
||||
N2=numel(H(H>=4));
|
||||
|
||||
N=min(N1,N2);
|
||||
end
|
||||
|
||||
% magnitude distribution to be tested
|
||||
if strcmp(MTdistribution,'exp')==1;MTdist='Exponential';
|
||||
elseif strcmp(MTdistribution,'weibul')==1;MTdist='Weibull';
|
||||
end
|
||||
|
||||
% Anderson-Darling Test for exponentiality
|
||||
% Loop for different maggnitudes
|
||||
for j=1:N
|
||||
|
||||
mmin(j)=Mmin+(j-1)*EPS;%mmin=round(mmin/EPS)*EPS;
|
||||
m=M(M>=mmin(j)-EPS/2);
|
||||
cou=0;
|
||||
for i=1:trials
|
||||
[beta]=beta_AK_UT_Mbin(mmin(j),m,Rp);
|
||||
[m_corr]=korekta(m,mmin(j),EPS,beta);
|
||||
|
||||
Mag=m_corr-min(m)+EPS/2;
|
||||
|
||||
[h1, p1]=adtest(Mag,'Distribution',MTdistribution);
|
||||
h(i)=h1;p(i,j)=p1;
|
||||
|
||||
if p1<=0.0005+eps;cou=cou+1;else, cou=0;end
|
||||
if cou==2;p(i:trials,j)=0.0005;break;end
|
||||
|
||||
end
|
||||
%j
|
||||
|
||||
NN(j)=numel(m);bval(j)=beta/log(10);sb(j)=bval(j)/sqrt(NN(j));
|
||||
P(j)=mean(p(:,j));
|
||||
S(j)=std(p(:,j)); % p-values are not normally distributed!!
|
||||
clear b
|
||||
end
|
||||
|
||||
%mean(p),std(p)
|
||||
%subplot(2,1,1);hist(h);xlim([-1 2]);subplot(2,1,2);histogram(p,0:0.05:1.0);
|
||||
%hold on;plot([mean(p) mean(p)],[0 200],'r--','LineWidth',2);
|
||||
|
||||
%PLOTTING
|
||||
EPS2=0.1;
|
||||
xa=min(M):EPS2:max(M);xa1=[min(mmin) max(mmin)];
|
||||
|
||||
subplot(2,1,1);plot(mmin,P,'ro-','MarkerSize',12,'LineWidth',1,'MarkerFaceColor',[0.33 0.66 0.99]);
|
||||
hold on;plot([min(M)-EPS max(M)],[0.05 0.05],'k--','Linewidth',2);xlim([min(M)-EPS max(M)]);
|
||||
ylabel('p-value','FontSize',16);
|
||||
if strcmp(MTdistribution,'exp')==1;title('AD Test for Exponentiality','FontSize',16);
|
||||
elseif strcmp(MTdistribution,'weibul')==1;title('AD Test for Weibull Distribution','FontSize',16);
|
||||
end
|
||||
subplot(2,1,2);histogram(M,numel(xa),'FaceColor',[0.7 0.7 0.8]);set(gca,'YScale','log');hold on
|
||||
xlim([min(M)-EPS max(M)]);xlabel('Data','FontSize',16);ylabel('N','FontSize',16);
|
||||
|
||||
|
||||
for j=1:N
|
||||
pval(j).p=p(:,j);
|
||||
pval(j).mmin=mmin(j);
|
||||
pval(j).P=P(j);
|
||||
end
|
||||
|
||||
for i=1:length(P);
|
||||
if P(i)<0.05;h_decision{i,1}='rejected';
|
||||
else h_decision{i,1}='not_rejected';
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%h_decision=h_decision';
|
||||
|
||||
RES=[mmin' NN' bval' P' S']
|
||||
%SAVE OUTPUTS
|
||||
cd Outputs_ADTestMag
|
||||
SaveOuts(EPS,Mmin,Mmax,trials,RES,h_decision,MTdist)
|
||||
%saveas(gcf,'Exponentiality_Output.jpg')
|
||||
print(gcf,'ADTestMag_Output.jpeg','-djpeg','-r300')
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% ******************************************************************
|
||||
% *************************** FUNCTIONS ***************************
|
||||
% ****-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-****
|
||||
%% Select Mc and filter parameters for M>=Mc
|
||||
% [OK!!!!!!!!!!!!!!]
|
||||
function [Cmag,Mc,EPS,MTdist]=FiltMcVector(vector)
|
||||
Cmag=vector;
|
||||
|
||||
sm=sort(Cmag); sm1=sm(2:length(sm))-sm(1:length(sm)-1); EPS1=min(sm1(sm1>0));clc
|
||||
if EPS1<0.01;warning('Data round-off interval is too small, please consider setting a higher value (e.g. 0.1)');end
|
||||
EPS=dialog1('Data round-off interval',{num2str(EPS1)});
|
||||
|
||||
ar=min(Cmag):0.1:max(Cmag);
|
||||
fig_Mc=figure;histogram(Cmag,length(ar));set(gca,'YScale','log')
|
||||
title('Please Select Data Cutoff','FontSize',14);xlabel('M','FontSize',14),ylabel('Log_1_0N','FontSize',14)
|
||||
% Select events above Mc
|
||||
[Mc,N]=ginput(1);Mc=floor(Mc/EPS)*EPS,close(fig_Mc);
|
||||
|
||||
%Cmag=Cmag(Cmag>=Mc);
|
||||
|
||||
% select magnitude distribution to be tested
|
||||
[MTd,ok]=listdlg('PromptString','Select field:',...
|
||||
'ListString',{'Exponential','Weibul'},'SelectionMode','single')
|
||||
if MTd==1;MTdist='exp';else; MTdist='weibul';end
|
||||
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
function [ou]=dialog1(name,defaultanswer)
|
||||
|
||||
prompt=['\fontsize{12} Please enter ',name, ':'];
|
||||
prompt={prompt};
|
||||
numlines=1; opts.Interpreter='tex';
|
||||
ou=inputdlg(prompt,'Parameter Setting',numlines,defaultanswer,opts);ou=str2double(ou{1});
|
||||
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
function [beta]=beta_AK_UT_Mbin(Mmin,m,Rp)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% Rp - Rounding precision, (1 - one decimal, 2 - two decimals, etc)
|
||||
beta=1/(mean(m)-(Mmin-0.5*10^(-Rp)));
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Magnitude randomization
|
||||
%
|
||||
function [m_corr]=korekta(m,Mmin,EPS,beta)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% EPS - magnitude round-off interval
|
||||
%
|
||||
% m_corr - randomized magnitude vector
|
||||
%
|
||||
F1=1-exp(-beta*(m-Mmin-0.5*EPS));
|
||||
F2=1-exp(-beta*(m-Mmin+0.5*EPS));
|
||||
u=rand(size(m));
|
||||
w=u.*(F2-F1)+F1;
|
||||
m_corr=Mmin-log(1-w)./beta;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% --------------------------------------- SAVE OUTPUTS in the report file ---------------------------------------
|
||||
% Save Outputs
|
||||
function SaveOuts(EPS,Mmin,Mmax,trials,RES,h_decision,MTdist)
|
||||
% ---- Save *.txt file with Parameters Report ----
|
||||
%cd Outputs/
|
||||
fid=fopen('REPORT_ADTestMag.txt','w');
|
||||
fprintf(fid,['PARAMETERS & RESULTS from DISTRIBUTION TESTING (created on ', datestr(now),')\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
fprintf(fid,['<Round-off interval >: ', num2str(EPS),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Data Distribution tested >: ', MTdist,'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Data Range for Analysis >: ', num2str(Mmin), ' to ', num2str(Mmax),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of randomization trials >: ', num2str(trials),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
|
||||
fprintf(fid,['Mmin N b-value mean(p) std(p) Decision for H0 \n']);
|
||||
fprintf(fid,[' from ',num2str(trials),' trials (0.05 significance)\n']);
|
||||
for j=1:size(RES,1);
|
||||
fprintf(fid,['%5.2f %6d %5.3f %5.4f %5.3f %s \n'],RES(j,:),h_decision{j});
|
||||
end
|
||||
fclose(fid);
|
||||
|
||||
%saveas()
|
||||
|
||||
% Save Output Structure
|
||||
% prompt={'\fontsize{12} Please enter output file name:'};
|
||||
% name='Extract Output Structure';
|
||||
% numlines=1;
|
||||
% defaultanswer={'Tdata.mat'};
|
||||
% opts.Interpreter='tex';
|
||||
% answer=inputdlg(prompt,name,numlines,defaultanswer,opts);
|
||||
% save(char(answer),'Tdata')
|
||||
% cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,880 @@
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.7
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.1
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
0.9
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
3.4
|
||||
2.7
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.6
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
4.1
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
3.6
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
3.2
|
||||
2.9
|
||||
1.0
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
3.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
2.1
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.7
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
3.8
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.8
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.9
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
0.6
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
2.6
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
0.6
|
||||
1.1
|
||||
0.9
|
||||
3.1
|
||||
0.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
3.0
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
3.7
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
4.2
|
||||
1.6
|
||||
3.6
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
2.1
|
||||
0.8
|
||||
2.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
2.1
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.2
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
0.6
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
0.5
|
||||
0.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
5.8
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.5
|
||||
2.5
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.2
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.9
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.8
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
3.1
|
||||
2.4
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
3.0
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
2.4
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
3.0
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.6
|
||||
2.7
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
3.1
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
4.6
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.9
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
4.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
0.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
0.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.3
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
2.8
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
0.5
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.1
|
||||
2.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.9
|
||||
2.0
|
||||
4.6
|
||||
3.6
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
3.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.9
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
4.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
3.1
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.0
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
@ -0,0 +1,22 @@
|
||||
function ADTestMag_Plot(M,mmin,P,EPS,MTdistribution)
|
||||
|
||||
clf
|
||||
EPS2=0.1;
|
||||
xa=min(M):EPS2:max(M);xa1=[min(mmin) max(mmin)];
|
||||
|
||||
subplot(2,1,1);plot(mmin,P,'ro-','MarkerSize',12,'LineWidth',1,'MarkerFaceColor',[0.33 0.66 0.99]);
|
||||
hold on;plot([min(M)-EPS max(M)],[0.05 0.05],'k--','Linewidth',2);xlim([min(M)-EPS max(M)]);
|
||||
ylabel('p-value','FontSize',16);legend('p-value','0.05 line','Location','best');
|
||||
if strcmp(MTdistribution,'exp');title('AD Test for Exponential Distribution','FontSize',16)
|
||||
elseif strcmp(MTdistribution,'weibul');title('AD Test for Weibull Distribution','FontSize',16)
|
||||
end
|
||||
subplot(2,1,2);histogram(M,numel(xa),'FaceColor',[0.7 0.7 0.8]);set(gca,'YScale','log');hold on
|
||||
xlim([min(M)-EPS max(M)]);xlabel('Data','FontSize',16);ylabel('N','FontSize',16);
|
||||
title('Event Counts','FontSize',16)
|
||||
|
||||
cd Outputs_ADTestMag\;saveas(gcf,'ADTestMag_output.jpg');cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@ -0,0 +1,266 @@
|
||||
% FUNCTION: ADTestMag
|
||||
% VERSION: [Wrapper Standalone Version] V2.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Magnitude Complexity Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_2A_v2_Description_ADTestMag.docx"
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Test performed for the distribution of a given dataset (time-series)
|
||||
% the distributions to be tested are Exponential and Weibull
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: This Application is a Matlab function which performs the
|
||||
% Anderson-Darling (AD) test for testing the null hypothesis whether a given
|
||||
% set of magnitudes, follows the Exponential or Weibull distribution. Please
|
||||
% check also to the "ADTestMag_wrapper" and "ADTestMag_Plot" scripts
|
||||
% for a specific application (scenario) and plotting results.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos, and P. Urban
|
||||
% last updated: 01/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v2.8 **** [Wrapper Standalone Version]
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% PLEASE refer to the accompanying document:
|
||||
% "READ_ME_App_2A_v2_Description_ADTestMag.docx"
|
||||
% for description of the Application and its requirements.
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DESCRIPTION:
|
||||
% This function performs the Anderson-Darling test (e.g. Anderson & Darling,
|
||||
% 1954; Marsaglia & Marsaglia, 2004) for testing the Null Hypothesis, H0, that
|
||||
% a given set of magnitudes, follows the exponential or the weibull distribution
|
||||
% This is accomplished as a function on minimum magnitude, therefore, multiple
|
||||
% results are produced (iteration process). The corresponing p-values for the H0
|
||||
% is the main output of the program. Before applying the AD test, the magnitude
|
||||
% values are randomized within their round-off interval, following the formula
|
||||
% introduced by Lasocki and Papadimitriou, 2006.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% ITERATION PROCESS:
|
||||
% The AD test is perform with an iteration process for a variety of magnitude
|
||||
% ranges. First the funstion is executed for magnitudes M, with Mmin<M<M1
|
||||
% where M1 is the higher Magnitude in the selected Catalog. Then, the process
|
||||
% is repeated for Mmin+EPS<M<M1, then for Mmin+2*EPS<M<M1, etc till
|
||||
% Mmax<M<M1. Please see INPUT section for reference to the symbols.
|
||||
% -----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: The function takes as input any matlab vector (input parameter "M").
|
||||
% The input data can be uploaded by the use of "ADTestMag_wrapper"
|
||||
% script, from an ASCII file (e.g. *.txt). Such file should contain a vector
|
||||
% (raw or column) of the Data that the User wishes to process. The User
|
||||
% is afterwards requested to enter values for some additional parameters.
|
||||
% Input Parameters Overview:
|
||||
% --- M: Time-Series (e.g. Magnitude) vector, read i.e. from an ASCII
|
||||
% file.
|
||||
% --- EPS: Round-off interval, i.e. minimum non-zero difference of
|
||||
% the input data. It also corresponds to step for calculations
|
||||
% (AD test iterations process)
|
||||
% --- MTdistribution: The User is requested to define the selected
|
||||
% parameter distribution for which the null hypothesis is to be
|
||||
% tested. Possible values: 'exp' for 'Exponential' and 'weibul' for
|
||||
% 'Weibull' distribution.
|
||||
% --- Mmin: Corresponds to the minumum input vector value (e.g.
|
||||
% magnitude) for which the AD test is performed (cut-off value).
|
||||
% For the magnitude case, it is recommended (yet, not restricted)
|
||||
% to be equal to the catalog completeness threshold, Mc (if known).
|
||||
% --- Mmax: Corresponds to the maximum input vector value (e.g.
|
||||
% magnitude) to be considered as minimum thresohold for the
|
||||
% AD test to be performed. The maximum value is the one for
|
||||
% which the number of events with M>=Mmax is greater than
|
||||
% 4 (i. e. the minimum possible sample for ADTestMag function
|
||||
% exectution). The function automatically finds this value when the
|
||||
% User sets a higher one.
|
||||
% --- trials: Number of randomization realizations (trials) perfomed
|
||||
% in order to diminish the influence of magnitude randomization
|
||||
% on the resulting p-value. Recommended value: 100.
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUT:
|
||||
% --- Output Report with parameters used and results
|
||||
% ('Output_ADTestMag.txt file')
|
||||
% --- Output Parameters:
|
||||
% * P - The average of the p-values obtained by the defined
|
||||
% number of trials performed (also exists within the
|
||||
% output structure 'pval')
|
||||
% * S - The corresponding standard deviation of the
|
||||
% p-values obtained by the defined number of trials
|
||||
% * pval - Structure with the vectors of p-values obtained by the
|
||||
% defined number of trials for each minimum magnitude.
|
||||
% The structure also contais parameters 'P' and 'mmin'.
|
||||
% [NOTE: histograms of such p-values indicate that their
|
||||
% distribution is not normal, neither even symmetric
|
||||
% for a large number of cases]
|
||||
% * mmin - vector with the minimum magnitudes to which
|
||||
% the aforementioned output parameters correspond
|
||||
% (also exists within the output structure 'pval')
|
||||
% * NN - vector with number of events corresponding to
|
||||
% each mmin value.
|
||||
% * bval - b-value corresponding to each set defined by the
|
||||
% aforementioned mmin values
|
||||
% --- Output Figures:
|
||||
% ____ [after running the auxiliary "ADTestMag_Plot" script] _____
|
||||
% - Figure with average p-value (P parameter) as a function of
|
||||
% mmin, together with a histogram of the events count per
|
||||
% magnitude bin. The 0.05 significance level is plotted as well
|
||||
% -------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% REFERENCES:
|
||||
% -- Lasocki S. and E. E, Papadimitriou (2006), "Magnitude distribution
|
||||
% complexity revealed in seismicity from Greece", J. Geophys. Res.,
|
||||
% 111, B11309, doi:10.1029/2005JB003794.
|
||||
% -- Anderson T. W., and D. A. Darling, (1954), "A test of goodness of fit",
|
||||
% J. Amer. Stat. Assoc., 49, 765-769.
|
||||
% -- Marsaglia, G., and J. Marsaglia (2004), "Evaluating the Anderson-Darling
|
||||
% distribution", J. Stat. Soft., 9, 1-5.
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the
|
||||
% Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful, but
|
||||
% WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty
|
||||
% of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
|
||||
% PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% ----------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
function [pval,mmin,NN,P,S,bval]=ADTestMag_V2_8(M,EPS,MTdistribution,Mmin,Mmax,trials)
|
||||
mkdir Outputs_ADTestMag
|
||||
|
||||
% Constrain mangitude limits within data range
|
||||
if Mmin<min(M);Mmin=min(M);end
|
||||
if Mmax>max(M);Mmax=max(M);end
|
||||
|
||||
% INPUT PARAMETERS ARE SPECIFIED AS FUNCTION ARGUMENTS
|
||||
M=round(M/EPS)*EPS;
|
||||
Mmin=floor(Mmin/EPS)*EPS;MMax=ceil(max(M)/EPS)*EPS;
|
||||
Rp=round(-log10(EPS));
|
||||
mags=Mmin:EPS:MMax;mags=round(mags/EPS)*EPS;
|
||||
N=find(abs(mags-Mmax)<EPS/2);
|
||||
|
||||
% magnitude distribution to be tested
|
||||
if strcmp(MTdistribution,'exp')==1;MTdist='Exponential';
|
||||
elseif strcmp(MTdistribution,'weibul')==1;MTdist='Weibull';
|
||||
end
|
||||
|
||||
% Anderson-Darling Test for exponentiality
|
||||
% Loop for different magnitudes
|
||||
for j=1:N
|
||||
|
||||
mmin(j)=Mmin+(j-1)*EPS;%mmin=round(mmin/EPS)*EPS;
|
||||
m=M(M>=mmin(j)-EPS/2); % numel(m)
|
||||
if numel(m)<4;warning(['insufficient events number for M>',num2str(mmin(j)-EPS)]);
|
||||
N=j-1;mmin=mmin(1:N);Merr=1;break
|
||||
else
|
||||
Merr=0;cou=0;
|
||||
for i=1:trials
|
||||
[beta]=beta_AK_UT_Mbin(mmin(j),m,Rp);
|
||||
[m_corr]=korekta(m,mmin(j),EPS,beta);
|
||||
|
||||
Mag=m_corr-min(m)+EPS/2;
|
||||
|
||||
[h1 p1]=adtest(Mag,'Distribution',MTdistribution);
|
||||
h(i)=h1;p(i,j)=p1;
|
||||
|
||||
if p1<=0.0005+eps;cou=cou+1;else, cou=0;end
|
||||
if cou==2;p(i:trials,j)=0.0005;break;end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
NN(j)=numel(m);bval(j)=beta/log(10);sb(j)=bval(j)/sqrt(NN(j));
|
||||
P(j)=mean(p(:,j));
|
||||
S(j)=std(p(:,j)); % p-values are not normally distributed!!
|
||||
clear b
|
||||
end
|
||||
|
||||
% creating results for the report
|
||||
for j=1:N
|
||||
pval(j).p=p(:,j);
|
||||
pval(j).mmin=mmin(j);
|
||||
pval(j).P=P(j);
|
||||
end
|
||||
|
||||
for i=1:length(P);
|
||||
if P(i)<0.05;h_decision{i,1}='rejected';
|
||||
else h_decision{i,1}='not_rejected';
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%h_decision=h_decision';
|
||||
|
||||
RES=[mmin' NN' bval' P' S']
|
||||
%SAVE OUTPUTS
|
||||
cd Outputs_ADTestMag
|
||||
SaveOuts(EPS,Mmin,Mmax,trials,RES,h_decision,MTdist,Merr)
|
||||
%saveas(gcf,'Exponentiality_Output.jpg')
|
||||
%print(gcf,'Exponentiality_Output.jpeg','-djpeg','-r300')
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% ******************************************************************
|
||||
% *************************** FUNCTIONS ***************************
|
||||
% ****-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-****
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
function [beta]=beta_AK_UT_Mbin(Mmin,m,Rp)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% Rp - Rounding precision, (1 - one decimal, 2 - two decimals, etc)
|
||||
beta=1/(mean(m)-(Mmin-0.5*10^(-Rp)));
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% % Magnitude randomization
|
||||
%
|
||||
function [m_corr]=korekta(m,Mmin,EPS,beta)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% EPS - magnitude round-off interval
|
||||
%
|
||||
% m_corr - randomized magnitude vector
|
||||
%
|
||||
F1=1-exp(-beta*(m-Mmin-0.5*EPS));
|
||||
F2=1-exp(-beta*(m-Mmin+0.5*EPS));
|
||||
u=rand(size(m));
|
||||
w=u.*(F2-F1)+F1;
|
||||
m_corr=Mmin-log(1-w)./beta;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% --------------------------------------- SAVE OUTPUTS in the report file ---------------------------------------
|
||||
% Save Outputs
|
||||
function SaveOuts(EPS,Mmin,Mmax,trials,RES,h_decision,MTdist,Merr)
|
||||
% ---- Save *.txt file with Parameters Report ----
|
||||
%cd Outputs/
|
||||
fid=fopen('REPORT_ADTestMag.txt','w');
|
||||
fprintf(fid,['PARAMETERS & RESULTS from DISTRIBUTION TESTING (created on ', datestr(now),')\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
fprintf(fid,['<Round-off interval >: ', num2str(EPS),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Data Distribution tested >: ', MTdist,'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Data Range for Analysis >: ', num2str(Mmin), ' to ', num2str(Mmax),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of randomization trials >: ', num2str(trials),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
|
||||
fprintf(fid,['Mmin N b-value mean(p) std(p) Decision for H0 \n']);
|
||||
fprintf(fid,[' from ',num2str(trials),' trials (0.05 significance)\n']);
|
||||
for j=1:size(RES,1);
|
||||
fprintf(fid,['%5.2f %6d %5.3f %5.4f %5.3f %s \n'],RES(j,:),h_decision{j});
|
||||
end
|
||||
if Merr==1;fprintf(fid,['insufficient events number for M>',num2str(RES(j,1))]);end
|
||||
|
||||
fclose(fid);
|
||||
|
||||
%saveas()
|
||||
|
||||
% Save Output Structure
|
||||
% prompt={'\fontsize{12} Please enter output file name:'};
|
||||
% name='Extract Output Structure';
|
||||
% numlines=1;
|
||||
% defaultanswer={'Tdata.mat'};
|
||||
% opts.Interpreter='tex';
|
||||
% answer=inputdlg(prompt,name,numlines,defaultanswer,opts);
|
||||
% save(char(answer),'Tdata')
|
||||
% cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@ -0,0 +1,39 @@
|
||||
% This is a Wrapper Script for Performing the Anderson-Darling Test for testing
|
||||
% the hypothesis that a given time-series (e.g. magnitude) follows the exponential
|
||||
% or weibull distribution. The Matlab function "ADTestMag_v2_*.m" is executed for
|
||||
% this purpose.The description of the function can be found in the comments within
|
||||
% 'ADTestMag_V2_*.m' code. Here, the input data and parameters (i.e. arguments
|
||||
% of the Function) are defined by the User. Please modify parameters in the script
|
||||
% accordingly, the lines that can be modified are followed by a comment "- PLEASE SET".
|
||||
% PLEASE REFER ALSO TO APPLCATION DOCUMENTATION:
|
||||
% "READ_ME_App_2B_v2_Description_MM_MB.docx"
|
||||
|
||||
clc;clear
|
||||
% STEP 1. DATA Upload:
|
||||
cd Sample_Data % PLEASE Specify data directory path
|
||||
vector=dlmread('test_vector.txt'); % PLEASE SET data (magnitude) vector input file
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
% STEP 2. Minimum Vector Value Selection:
|
||||
Mmin=0.0; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 3. Maximum Vector Value Selection:
|
||||
Mmax=5.0; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 4. Parameter Round-off Interval:
|
||||
EPS=0.1; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 5. Define number of Trials:
|
||||
trials=100; % PLEASE SET (interger)
|
||||
|
||||
% STEP 6. Distribution Selection:
|
||||
MTdistribution='exp'; % PLEASE SET ('exp' or 'weibul')
|
||||
|
||||
% STEP 7. RUN Function ['ADTestMag']
|
||||
[pval, mmin, NN ,P ,S, bval]=ADTestMag_V2_8(vector,EPS,MTdistribution,Mmin,Mmax,trials);
|
||||
|
||||
% STEP 8. Optional: plotting results %PLEASE Comment next line to deactivate plotting
|
||||
ADTestMag_Plot(vector,mmin,P,EPS,MTdistribution)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,880 @@
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.7
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.1
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
0.9
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
3.4
|
||||
2.7
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.6
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
4.1
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
3.6
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
3.2
|
||||
2.9
|
||||
1.0
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
3.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
2.1
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.7
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
3.8
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.8
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.9
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
0.6
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
2.6
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
0.6
|
||||
1.1
|
||||
0.9
|
||||
3.1
|
||||
0.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
3.0
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
3.7
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
4.2
|
||||
1.6
|
||||
3.6
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
2.1
|
||||
0.8
|
||||
2.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
2.1
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.2
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
0.6
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
0.5
|
||||
0.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
5.8
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.5
|
||||
2.5
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.2
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.9
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.8
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
3.1
|
||||
2.4
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
3.0
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
2.4
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
3.0
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.6
|
||||
2.7
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
3.1
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
4.6
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.9
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
4.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
0.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
0.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.3
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
2.8
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
0.5
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.1
|
||||
2.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.9
|
||||
2.0
|
||||
4.6
|
||||
3.6
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
3.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.9
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
4.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
3.1
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.0
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
@ -0,0 +1,701 @@
|
||||
% FUNCTION: MM_MB
|
||||
% VERSION: [Interactive Hybrid Standalone Version] V1.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Magnitude Complexity Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_2B_v1_Description_MM_MB.docx"
|
||||
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% EXAMPLE TO RUN:
|
||||
% x=exprnd(log10(exp(1)),1000,1);
|
||||
% [n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]...
|
||||
% =MM_MB_V1_8(x,0.2,500,500,0.01,0.001,'Efron','Silverman') % for Interactivity OFF
|
||||
% [n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]...
|
||||
% =MM_MB_V1_8(x); % for Interactivity ON
|
||||
%% ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Test performed for Magnitude Distribution of a given dataset checking
|
||||
% whether PDF demonstrates multi-modes/ multi-bumps
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: THE CURRENT VERSION USES AS INPUT ANY MAGNITUDE VECTOR
|
||||
% (Appropriate for standalone use - function mode)
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: This Application is a Matlab function which performs testing
|
||||
% of hypotheses of 1) multimodality and 2) existence of multi-bumps in a given
|
||||
% magnitude distribution.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos and P. Urban,
|
||||
% last updated: 03/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v1.8 **** [INTERACTIVE HYBRID STANDALONE VERSION!!]
|
||||
% ----- THIS IS a dual-mode version: If all input arguments are set, then the
|
||||
% ----- Application operates as a function. However, if only the input vector
|
||||
% ----- is introduced, the application switch to interactive mode.
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% PLEASE refer to the accompanying document:
|
||||
% "READ_ME_App_2B_v1_Description_MM_MB.docx"
|
||||
% for a description of the Application and its requirements.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DESCRIPTION:
|
||||
% The function studies the magniutude distribution complexity by means of the
|
||||
% Mulitmodality Test (Silverman, 1986; Efron and Tibshirani, 1993). Two null
|
||||
% hypotheses (H0s) are tested:
|
||||
% H01 - multimodality: The magnitude PDF is unimodal
|
||||
% H02 - multi-bump: The magnitude PDF has one bump to the right of the
|
||||
% mode.
|
||||
% A mode is a local maximum of probability density and a bump is an interval
|
||||
% [a,b] such that the probability density is concave over [a,b] but not over any
|
||||
% larger interval (Silverman, 1986). The importance of modes and bumps relies
|
||||
% on the fact that multiple occurrences of these features in a PDF indicate, for
|
||||
% most standard densities, a mixing of components (e.g. Cox, 1966).
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: If the User Provides only the magnitude vector as input, then the
|
||||
% function enables a GUI allowing the User to interactivelly set the rest
|
||||
% of the input parameters by the User. Otherwise the User has to define
|
||||
% the 7 input parameters in addition to the input magnitude vector.
|
||||
% PLEASE REFER TO "MM_MB.doc" FOR A COMPREHENSIVE
|
||||
% PARAMETER DESCRIPTION
|
||||
% Input Parameters Overview:
|
||||
% --- M: A Time-Series (e.g. Magnitude) Vector. The program
|
||||
% takes as input any matlab vector. The input data can be
|
||||
% uploaded by the User from an ASCII file (e.g. the file
|
||||
% "test_vector.txt", located in the "Sample_Data"). Such file
|
||||
% should contain a vector (raw or column) of the Data the
|
||||
% User wishes to process. The User is afterwards requested
|
||||
% to enter parameters values:
|
||||
% --- Mc: Corresponds to the catalog completeness threshold.
|
||||
% --- m: number of points to divide magnitude sample, default 100,
|
||||
% recommended 100-1000.
|
||||
% % INPUTS for MODE and BUMP HUNTING
|
||||
% - n_boot: Number of bootstrap iterations for both MM and MB
|
||||
% (default: 100)
|
||||
% - delta_h: Smoothing parameter step for successive trials in defining
|
||||
% the critical h for MM and MB process (h-critical accuracy)
|
||||
% (default: 0.001)
|
||||
% - h : initial value of the smoothing factor to apply in defining the
|
||||
% critical h for the MM testing process (default:0.01)
|
||||
% - MMmeth: Method for multimodality Testing. Possible values:
|
||||
% 'Efron', 'Silverman'
|
||||
% - MBmeth: Method for multibumps Testing. Possible values:
|
||||
% 'Silverman', 'Efron'
|
||||
% NOTE: The initial value for MB process is taken equal to the
|
||||
% critical value defined in the MM process minus its
|
||||
% accuracy (i.e. hcrit_Modes-delta_h, see OUTPUT below)
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUT:
|
||||
% - Output Report with data and parameters used
|
||||
% ('Output_MM_MB.txt file')
|
||||
% - Output Parameters:
|
||||
% % DOUBLES:
|
||||
% * n - Number of observations used
|
||||
% * bval- b-value of the G-R law
|
||||
% * Rmodes - The estimated significance of null hypothesis (H01)
|
||||
% * hcrit_modes - estimated critical smoothness parameter for MM test
|
||||
% * Rbumps - The estimated significance of null hypothesis (H02)
|
||||
% * hcrit_bumps - estimated critical smoothness parameter for MB test
|
||||
% * zer1 - point where 1st derivative is zero (extremum)
|
||||
% * zer2 - point(s) where 2nd derivative is zero (inflection points)
|
||||
% [NOTE: zer2 can be a vector]
|
||||
% % VECTORS:
|
||||
% * gau: Data vector PDF estimated for h critical from Multimodality
|
||||
% * gau_b: Data vector PDF estimated for h critical from Multibumps
|
||||
% * poch: 1st derivative of Data vector PDF for h critical from Multibumps
|
||||
% * poch2: 2nd derivative of Data vector PDF for h critical from Multibumps
|
||||
% * x1,x2: minimum and maximum Data points after randomization
|
||||
% (parameters needed for plotting)
|
||||
% - Output Figures:
|
||||
%
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% REFERENCES:
|
||||
% -- Cox, D. R., (1966), Notes on the analysis of mixed frequency distributions.
|
||||
% Br. J. Math. Stat. Psychol. 19, 39-47, doi.org/10.1111/j.2044-8317.1966.tb00353.x.
|
||||
% -- Efron, B., and Tibshirani R.J. (1993) An Introduction to the Bootstrap,
|
||||
% CRC Press, Boca Raton, Fla.
|
||||
% -- Lasocki S. and E. E, Papadimitriou (2006), "Magnitude distribution
|
||||
% complexity revealed in seismicity from Greece", J. Geophys. Res.,
|
||||
% 111, B11309, doi:10.1029/2005JB003794.
|
||||
% -- Silverman, B. W., (1986), Density estimation for statistics and data analysis,
|
||||
% CRC press, Boa Raton, Fla.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the
|
||||
% Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful, but
|
||||
% WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty
|
||||
% of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
|
||||
% PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% EXAMPLE TO RUN:
|
||||
% x=exprnd(log10(exp(1)),1000,1);
|
||||
% [n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]...
|
||||
% =MM_MB_V1_8(x,0.2,500,500,0.01,0.001,'Efron','Silverman') % for Interactivity OFF
|
||||
% [n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]...
|
||||
% =MM_MB_V1_8(x); % for Interactivity ON
|
||||
%% ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
function [n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]...
|
||||
=MM_MB_V1_8(M,Mc,m,n_boot,h,delta_h,MMmeth,MBmeth)
|
||||
|
||||
mkdir Outputs_MM_MB
|
||||
|
||||
% define round-off interval and select data above Mc
|
||||
sm=sort(M);dm=sm(2:length(sm))-sm(1:length(sm)-1);
|
||||
dm=dm(dm>0);eps_M=min(dm);
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------- INTERACTIVE MODE ----------------------------------------
|
||||
if nargin==1
|
||||
|
||||
[Mi,Mmin]=FiltMcVector(M,eps_M);
|
||||
M=Mi(Mi>=Mmin-eps_M/2);
|
||||
|
||||
m=dialog1('number of points to divide sample',{'100'});
|
||||
|
||||
Rp=round(-log10(eps_M)); %% check the RP parameter
|
||||
[beta]=beta_AK_UT_Mbin (Mmin,M,Rp) ;
|
||||
|
||||
% Randomize magnitude
|
||||
m_corr(:,1) = korekta(M,Mmin,eps_M,beta);
|
||||
|
||||
% SETTING PARAMETERS
|
||||
n=length(m_corr);
|
||||
x1=floor(min(m_corr)*10)/10; %nieco mniej ni¿ min(m) zaokr¹glone do jednej dziesi¹tej
|
||||
x2=ceil(max(m_corr)*10)/10; %nieco wiêcej ni¿ max(m) zaokr¹glone do jednej dziesi¹tej
|
||||
|
||||
|
||||
% MULTIMODALITY TESTING
|
||||
% Give number of bootstrap attempts and h values
|
||||
[n_boot,delta_h,h]=dialog2('Multimodality',{'100','0.001','0.01'});
|
||||
n_boot1=n_boot;
|
||||
%delta_h=0.1;%input('czynnik wygladzajacy '); %0.1
|
||||
%h=0.01; %0.001
|
||||
[hcrit,gau]=critical_smoothing(m_corr,n,delta_h,x1,x2,m,h);
|
||||
hcrit;
|
||||
|
||||
% Select Method of Multimodality testing 'Silverman' or 'Efron'
|
||||
clc;
|
||||
disp('Please Select Method for Multimodality Testing: ');
|
||||
disp('(1 - for Efron, 2 - for Silverman)');
|
||||
MM=input(' ');
|
||||
|
||||
% ---------testing plot-----------
|
||||
plot(1:m,gau);title('Data density for critical smoothing factor (h_c_r_i_t)');
|
||||
|
||||
disp('press any key ...')
|
||||
pause
|
||||
close all
|
||||
% ---------testing plot-----------
|
||||
|
||||
% Run Multimodality testing
|
||||
switch MM
|
||||
case 1
|
||||
[R] = test_multimodality_e (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit,n_boot1);
|
||||
case 2
|
||||
[R] = test_multimodality (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit,n_boot1);
|
||||
end
|
||||
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------
|
||||
% [zer1]=zera_1st(m_corr,n,x1,x2,m,hcrit-delta_h);
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
% BUMP HUNTING
|
||||
% Give number of bootstrap attempts and h values
|
||||
[n_boot,delta_h,h]=dialog2('Multibumps',{'100','0.001',num2str(hcrit)});
|
||||
n_boot2=n_boot;
|
||||
%delta_h=0.1;
|
||||
|
||||
[hcrit_bumps,gau_b,poch,poch2]=critical_smoothing_bumps(m_corr,n,delta_h,x1,x2,m,hcrit-delta_h);
|
||||
hcrit_bumps;
|
||||
|
||||
|
||||
% Select Method for testing the bump size 'Silverman' or 'Efron'
|
||||
disp(' ');disp(' ');disp(' ');
|
||||
disp('Please Select Method for Bump Testing: ');
|
||||
disp('(1 - for Silverman, 2 - for Efron)');
|
||||
BM=input(' ');
|
||||
|
||||
% Run Bump hunting
|
||||
switch BM
|
||||
case 1
|
||||
[Rb] = bump_hunt (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps,n_boot2);
|
||||
case 2
|
||||
[Rb] = bump_hunt_e (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps,n_boot2);
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
%% -------------------------------------- FUNCTION MODE ----------------------------------------
|
||||
|
||||
elseif nargin>1
|
||||
% INPUT PARAMETERS ARE SPECIFIED AS FUNCTION ARGUMENTS
|
||||
MM=M;Mmin=Mc;M=M(M>=Mmin-eps_M/2);
|
||||
m;n_boot;h;delta_h;MMmeth;MBmeth;
|
||||
|
||||
|
||||
Rp=round(-log10(eps_M)); %% check the RP parameter
|
||||
[beta]=beta_AK_UT_Mbin (Mmin,M,Rp); % beta value
|
||||
|
||||
% Randomize magnitude
|
||||
m_corr(:,1) = korekta(M,Mmin,eps_M,beta);
|
||||
|
||||
% SETTING PARAMETERS
|
||||
n=length(m_corr);
|
||||
x1=floor(min(m_corr)*10)/10; %nieco mniej ni¿ min(m) zaokr¹glone do jednej dziesi¹tej
|
||||
x2=ceil(max(m_corr)*10)/10; %nieco wiêcej ni¿ max(m) zaokr¹glone do jednej dziesi¹tej
|
||||
|
||||
% MULTIMODALITY TESTING
|
||||
|
||||
[hcrit,gau]=critical_smoothing(m_corr,n,delta_h,x1,x2,m,h);
|
||||
|
||||
switch MMmeth
|
||||
case 'Efron'
|
||||
[R] = test_multimodality_e (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit,n_boot);
|
||||
case 'Silverman'
|
||||
[R] = test_multimodality (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit,n_boot);
|
||||
end
|
||||
|
||||
% BUMP HUNTING
|
||||
|
||||
[hcrit_bumps,gau_b,poch,poch2]=critical_smoothing_bumps(m_corr,n,delta_h,x1,x2,m,hcrit-delta_h);
|
||||
|
||||
switch MBmeth
|
||||
case 'Silverman'
|
||||
[Rb] = bump_hunt (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps,n_boot);
|
||||
case 'Efron'
|
||||
[Rb] = bump_hunt_e (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps,n_boot);
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
bval=beta/log(10);
|
||||
% Display the Results:
|
||||
re=table(n, bval, R,hcrit,Rb,hcrit_bumps)
|
||||
|
||||
disp(['Significance of Ho(1) that input data distribution is unimodal is: ', num2str(R)])
|
||||
disp(['Significance of Ho(2) that input data distribution has no more '])
|
||||
disp(['than one bumps to the right of the global maximum is: ', num2str(Rb)])
|
||||
|
||||
[zer1]=zera_1st(m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps-delta_h); % use the same h in both cases???
|
||||
[zer2]=zera_2nd(m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps-delta_h);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%% -------------------------- PLOTTING AND SAVING RESULTS ----------------------------
|
||||
% ----- plotting magnitude density and its derivatives ------
|
||||
xp=linspace(x1,x2,m);
|
||||
%st=range([x1 x2])/(m-1);xp=x1:st:x2;
|
||||
figure('rend','painters','pos',[800 100 600 900]);hold on
|
||||
subplot(3,1,1);
|
||||
plot(xp,gau_b,'LineWidth',2);hold on;
|
||||
for i=1:length(zer1)
|
||||
Le1=plot([zer1(i) zer1(i)],[0 10],'k--','LineWidth',1);
|
||||
end
|
||||
for i=1:length(zer2)
|
||||
Le2=plot([zer2(i) zer2(i)],[0 10],'r--','LineWidth',1);
|
||||
end
|
||||
xlim([min(M)-0.1 max(M)+0.1]);ylim([0 max(gau_b)+0.01])
|
||||
title(['Data density for h_c_r_i_t ';' (critical smoothing factor) '],'FontSize',14);%axis square
|
||||
legend([Le1,Le2],{'extremum','Inflection Point(s)'});ylabel('PDF','FontSize',14)
|
||||
subplot(3,1,2);
|
||||
plot(xp,poch,'LineWidth',2);ylabel('1^s^t derivative','FontSize',14);hold on;%axis square;
|
||||
plot([xp(1) xp(length(xp))],[0 0],'--','LineWidth',1)
|
||||
for i=1:length(zer1)
|
||||
plot([zer1(i) zer1(i)],[min(poch)-0.01 max(poch)+0.01],'k--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
for i=1:length(zer2)
|
||||
plot([zer2(i) zer2(i)],[min(poch)-0.01 max(poch)+0.01],'r--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
xlim([min(M)-0.1 max(M)+0.1]);ylim([min(poch)-0.01 max(poch)+0.01])
|
||||
subplot(3,1,3);
|
||||
plot(xp,poch2,'LineWidth',2);ylabel('2^n^d derivative','FontSize',14);%axis square
|
||||
hold on; plot([xp(1) xp(length(xp))],[0 0],'--','LineWidth',1)
|
||||
for i=1:length(zer1)
|
||||
plot([zer1(i) zer1(i)],[min(poch2)-0.01 max(poch2)+0.01],'k--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
for i=1:length(zer2)
|
||||
plot([zer2(i) zer2(i)],[min(poch2)-0.01 max(poch2)+0.01],'r--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
xlim([min(M)-0.1 max(M)+0.1]);ylim([min(poch2)-0.01 max(poch2)+0.01])
|
||||
xlabel('Data','FontSize',14);
|
||||
|
||||
% Save Outputs
|
||||
cd Outputs_MM_MB
|
||||
Rmodes=R;Rbumps=Rb;hcrit_modes=hcrit;
|
||||
SaveOuts(eps_M,Mmin,m,n_boot,n_boot,n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps)
|
||||
saveas(gcf,'Multimodality_Output.jpg')
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
|
||||
%% ******************************************************************
|
||||
% *************************** FUNCTIONS ***************************
|
||||
% ****-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-****
|
||||
%% Select Mc and filter parameters for M>=Mc
|
||||
|
||||
function [Cmag,Mc]=FiltMcVector(magnitude_vector,EPS1)
|
||||
Cmag=magnitude_vector;
|
||||
|
||||
%sm=sort(Cmag); sm1=sm(2:length(sm))-sm(1:length(sm)-1); EPS1=min(sm1(sm1>0));
|
||||
%EPS=dialog1('magnitude round-off interval',{num2str(EPS1)});
|
||||
|
||||
ar=min(Cmag):0.1:max(Cmag);
|
||||
fig_Mc=figure;histogram(Cmag,length(ar));set(gca,'YScale','log')
|
||||
title('Please Select Data Cutoff','FontSize',14);xlabel('M','FontSize',14),ylabel('Log_1_0N','FontSize',14)
|
||||
% Select events above Mc
|
||||
[Mc,N]=ginput(1);Mc=floor(Mc/EPS1)*EPS1,close(fig_Mc);
|
||||
|
||||
%Cmag=Cmag(Cmag>=Mc);
|
||||
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% finds a field defined by a certain (string) name
|
||||
function [id] = findfield( catalog,field )
|
||||
id=0;
|
||||
j=1;
|
||||
while j <= size(catalog,2) && id==0
|
||||
if (strcmp(catalog(j).field,field)==1)
|
||||
id=j;
|
||||
end
|
||||
j=j+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
function [ou]=dialog1(name,defaultanswer)
|
||||
|
||||
prompt=['\fontsize{12} Please enter ',name, ':'];
|
||||
prompt={prompt};
|
||||
numlines=1; opts.Interpreter='tex';
|
||||
ou=inputdlg(prompt,'Parameter Setting',numlines,defaultanswer,opts);ou=str2num(ou{1});
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
function [ou1, ou2, ou3]=dialog2(titl,defaultanswer)
|
||||
|
||||
prompt={'\fontsize{12} Please enter number of bootstrap iterations:','\fontsize{12} Please enter \Deltah (h_c_r_i_t accuracy):','\fontsize{12} Please enter h (smoothing factor):'};
|
||||
name=['Parameters for ',titl, ':'];
|
||||
numlines=1;
|
||||
opts.Interpreter='tex';
|
||||
answer=inputdlg(prompt,name,numlines,defaultanswer,opts);
|
||||
ou1=answer(1);ou2=answer(2);ou3=answer(3);
|
||||
ou1=str2num(ou1{1});ou2=str2num(ou2{1});ou3=str2num(ou3{1});
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%
|
||||
function [beta]=beta_AK_UT_Mbin(Mmin,m,Rp)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% Rp - Rounding precision, (1 - one decimal, 2 - two decimals, etc)
|
||||
beta=1/(mean(m)-(Mmin-0.5*10^(-Rp)));
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Magnitude randomization
|
||||
%
|
||||
function [m_corr]=korekta(m,Mmin,eps,beta)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% EPS - magnitude round-off interval
|
||||
%
|
||||
% m_corr - randomized magnitude vector
|
||||
%
|
||||
F1=1-exp(-beta*(m-Mmin-0.5*eps));
|
||||
F2=1-exp(-beta*(m-Mmin+0.5*eps));
|
||||
u=rand(size(m));
|
||||
w=u.*(F2-F1)+F1;
|
||||
m_corr=Mmin-log(1-w)./beta;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Finding critical smoothing parameter value for which the non parametric
|
||||
% PDF demonstrates one mode in the selected interval
|
||||
%
|
||||
function [hcrit,gau]=critical_smoothing(mm,n,delta_h,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
p=2.0;
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
%h=input('Initial smoothing factor ');
|
||||
while p>1
|
||||
for i=1:m,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
h=h+delta_h;
|
||||
end
|
||||
hcrit=h-delta_h;
|
||||
for i=1:m,
|
||||
gau(i)=sum(exp(-0.5*((y(i)-x)./hcrit).^2))/c/n/hcrit;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
%
|
||||
function [R]=test_multimodality(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
|
||||
x=sort(m);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_wielom=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
z=x(ind)+h_crit.*eps;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_wielom=no_wielom+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_wielom/mm;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
% EFRON
|
||||
%
|
||||
function [R]=test_multimodality_e(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
s2=sqrt(1+h_crit^2/var(x));
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_wielom=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
me=mean(x(ind));
|
||||
z=me+(x(ind)-me+h_crit.*eps)./s2;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_wielom=no_wielom+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_wielom/mm;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Finding critical smoothing parameter value for which the non parametric
|
||||
% PDF demonstrates one bump in the selected interval
|
||||
%
|
||||
function [hcrit,gau,poch,poch2]=critical_smoothing_bumps(mm,n,delta_h,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
p=2.0;
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
%h=input('Initial smoothing factor ');
|
||||
while p>1
|
||||
for i=1:m,
|
||||
% poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-x)./h).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
h=h+delta_h;
|
||||
end
|
||||
hcrit=h-delta_h;
|
||||
for i=1:m,
|
||||
gau(i)=sum(exp(-0.5*((y(i)-x)/hcrit).^2))/c/n/hcrit;
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./hcrit).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-x)./hcrit).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-x)./hcrit).^2));
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
%
|
||||
function [R]=bump_hunt(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_bump=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
z=x(ind)+h_crit.*eps;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
% poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(1)=sum((((y(1)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
% poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_bump=no_bump+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_bump/mm;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
% EFRON
|
||||
%
|
||||
function [R]=bump_hunt_e(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
s2=sqrt(1+h_crit^2/var(x));
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_bump=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
me=mean(x(ind));
|
||||
z=me+(x(ind)-me+h_crit.*eps)./s2;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
% poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(1)=sum((((y(1)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
% poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_bump=no_bump+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_bump/mm;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Determination of PDF first derivative zeros estimates in the selected interval
|
||||
%
|
||||
function [zer1]=zera_1st(mm,n,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
for i=1:m,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
zer1(p)=(y(i)+y(i-1))/2; %K 23JAN2019
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Determination of PDF second derivative zeros in the selected interval
|
||||
%
|
||||
|
||||
function [zer2]=zera_2nd(mm,n,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
for i=1:m,
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-x)./h).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p1=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p1=p1+1;
|
||||
zer2(p1)=(y(i)+y(i-1))/2; %K 23JAN2019
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% --------------------------------------- SAVE OUTPUTS in the report file ---------------------------------------
|
||||
% Save Outputs
|
||||
function SaveOuts(EPS,Mmin,m,n_boot1,n_boot2,n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps)
|
||||
% ---- Save *.txt file with Parameters Report ----
|
||||
%cd Outputs/
|
||||
fid=fopen('REPORT_Multimodality.txt','w');
|
||||
fprintf(fid,['RESULTS from MULTIMODALITY/MULTIBUMP TESTING (created on ', datestr(now),')\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
fprintf(fid,['<Round-off interval >: ', num2str(EPS),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of points to divide the sample >: ', num2str(m),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Completeness Threshold >: ', num2str(Mmin),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of events used >: ', num2str(n),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Gutenberg-Richter b-value >: ', num2str(bval,'%5.3f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of bootstrap iterations (multimodality) >: ', num2str(n_boot1),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of bootstrap iterations (multibumps) >: ', num2str(n_boot2),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
fprintf(fid,['<Critical Smoothing Parameter,h (for modes) >: ', num2str(hcrit_modes,'%6.4f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Critical Smoothing Parameter,h (for bumps) >: ', num2str(hcrit_bumps,'%6.4f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Significance of H01 that input data PDF is unimodal >: ', num2str(Rmodes,'%4.3f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Significance of H02 that input data PDF has no more \n']);
|
||||
fprintf(fid,[' than one bump to the right of the global maximum >: ', num2str(Rbumps,'%4.3f'),'\n']);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
fclose(fid);
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
end
|
||||
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,880 @@
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.7
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.1
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
0.9
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
3.4
|
||||
2.7
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.6
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
4.1
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
3.6
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
3.2
|
||||
2.9
|
||||
1.0
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
3.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
2.1
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.7
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
3.8
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.8
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.9
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
0.6
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
2.6
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
0.6
|
||||
1.1
|
||||
0.9
|
||||
3.1
|
||||
0.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
3.0
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
3.7
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
4.2
|
||||
1.6
|
||||
3.6
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
2.1
|
||||
0.8
|
||||
2.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
2.1
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.2
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
0.6
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
0.5
|
||||
0.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
5.8
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.5
|
||||
2.5
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.2
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.9
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.8
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
3.1
|
||||
2.4
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
3.0
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
2.4
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
3.0
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.6
|
||||
2.7
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
3.1
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
4.6
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.9
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
4.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
0.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
0.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.3
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
2.8
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
0.5
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.1
|
||||
2.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.9
|
||||
2.0
|
||||
4.6
|
||||
3.6
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
3.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.9
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
4.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
3.1
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.0
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
|
||||
function MM_MB_Plot(M,Mc,x1,x2,m,zer1,zer2,gau_b,poch,poch2)
|
||||
M=M(M>=Mc);
|
||||
|
||||
% ----- plotting magnitude density and its derivatives ------
|
||||
xp=linspace(x1,x2,m)';
|
||||
%st=range([x1 x2])/(m-1);xp=x1:st:x2;
|
||||
figure('rend','painters','pos',[800 100 600 900]);hold on
|
||||
subplot(3,1,1);
|
||||
plot(xp,gau_b,'LineWidth',2);hold on;
|
||||
for i=1:length(zer1)
|
||||
Le1=plot([zer1(i) zer1(i)],[0 10],'k--','LineWidth',1);
|
||||
end
|
||||
for i=1:length(zer2)
|
||||
Le2=plot([zer2(i) zer2(i)],[0 10],'r--','LineWidth',1);
|
||||
end
|
||||
xlim([min(M)-0.1 max(M)+0.1]);ylim([0 max(gau_b)+0.01])
|
||||
title(['Data density for h_c_r_i_t ';' (critical smoothing factor) '],'FontSize',14);%axis square
|
||||
legend([Le1,Le2],{'extremum','Inflection Point(s)'});ylabel('PDF','FontSize',14)
|
||||
subplot(3,1,2);
|
||||
plot(xp,poch,'LineWidth',2);ylabel('1^s^t derivative','FontSize',14);hold on;%axis square;
|
||||
plot([xp(1) xp(length(xp))],[0 0],'--','LineWidth',1)
|
||||
for i=1:length(zer1)
|
||||
plot([zer1(i) zer1(i)],[min(poch)-0.01 max(poch)+0.01],'k--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
for i=1:length(zer2)
|
||||
plot([zer2(i) zer2(i)],[min(poch)-0.01 max(poch)+0.01],'r--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
xlim([min(M)-0.1 max(M)+0.1]);ylim([min(poch)-0.01 max(poch)+0.01])
|
||||
subplot(3,1,3);
|
||||
plot(xp,poch2,'LineWidth',2);ylabel('2^n^d derivative','FontSize',14);%axis square
|
||||
hold on; plot([xp(1) xp(length(xp))],[0 0],'--','LineWidth',1)
|
||||
for i=1:length(zer1)
|
||||
plot([zer1(i) zer1(i)],[min(poch2)-0.01 max(poch2)+0.01],'k--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
for i=1:length(zer2)
|
||||
plot([zer2(i) zer2(i)],[min(poch2)-0.01 max(poch2)+0.01],'r--','LineWidth',1)
|
||||
end
|
||||
xlim([min(M)-0.1 max(M)+0.1]);ylim([min(poch2)-0.01 max(poch2)+0.01])
|
||||
xlabel('Data','FontSize',14);
|
||||
|
||||
cd Outputs_MM_MB\;saveas(gcf,'Mulitimodality_output.jpg');cd ../
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
@ -0,0 +1,489 @@
|
||||
% FUNCTION: MM_MB
|
||||
% VERSION: [Wrapper Standalone Version] V2.8
|
||||
% COMPATIBLE with Matlab version 2017b or later
|
||||
% TOOLBOX: "Magnitude Complexity Toolbox" within SERA Project
|
||||
% DOCUMENT: "READ_ME_App_2B_v2_Description_MM_MB.docx"
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Test performed for the Distribution of a given dataset (time-series)
|
||||
% checking whether PDF demonstrates multi-modes/ multi-bumps
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OVERVIEW: This Application is a Matlab function which performs testing
|
||||
% of hypotheses of 1) multimodality and 2) existence of multi-bumps in a given
|
||||
% magnitude distribution. Please check also the accompanying auxiliary scripts
|
||||
% 'MM_MB_wrapper' and 'MM_MB_Plot' for a specific application (scenario)
|
||||
% and plotting results.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% AUTHORS: K. Leptokaropoulos and P. Urban
|
||||
% last updated: 03/2019, within SERA PROJECT, EU Horizon 2020 R&I
|
||||
% programme under grant agreement No.730900
|
||||
% CURRENT VERSION: v2.8 **** [Wrapper Standalone Version]
|
||||
% - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
|
||||
% PLEASE refer to the accompanying document:
|
||||
% "READ_ME_App_2B_v2_Description_MM_MB.docx"
|
||||
% for description of the Application and its requirements.
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% DESCRIPTION:
|
||||
% The function studies the magniutude distribution complexity by means of the
|
||||
% Mulitmodality Test (Silverman, 1986; Efron and Tibshirani, 1993). Two null
|
||||
% hypotheses (H0s) are tested:
|
||||
% H01 - multimodality: The magnitude PDF is unimodal
|
||||
% H02 - multi-bump: The magnitude PDF has one bump to the right of the
|
||||
% mode.
|
||||
% A mode is a local maximum of probability density and a bump is an interval
|
||||
% [a,b] such that the probability density is concave over [a,b] but not over any
|
||||
% larger interval (Silverman, 1986). The importance of modes and bumps relies
|
||||
% on the fact that multiple occurrences of these features in a PDF indicate, for
|
||||
% most standard densities, a mixing of components (e.g. Cox, 1966).
|
||||
% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% INPUT: The function takes as input any matlab vector (input parameter "M").
|
||||
% The input data can be uploaded by the use of "ADTestMag_wrapper"
|
||||
% script, from an ASCII file (e.g. *.txt). Such file should contain a vector
|
||||
% (raw or column) of the Data that the User wishes to process. The User
|
||||
% is afterwards requested to enter values for some additional parameters.
|
||||
% Input Parameters Overview:
|
||||
% --- M: Time-Series (e.g. Magnitude) vector, read i.e. from an ASCII
|
||||
% file.
|
||||
% --- Mc: Corresponds to the input data completeness threshold.
|
||||
% --- m: number of points to divide the data sample, default 100,
|
||||
% recommended 100-1000.
|
||||
% % INPUTS for MODE and BUMP HUNTING
|
||||
% - n_boot: Number of bootstrap iterations for both MM and MB
|
||||
% (default: 100)
|
||||
% - delta_h: Smoothing parameter step for successive trials in defining
|
||||
% the critical h for MM and MB process (h-critical accuracy)
|
||||
% (default: 0.001)
|
||||
% - h : initial value of the smoothing factor to apply in defining the
|
||||
% critical h for the MM testing process (default:0.01)
|
||||
% - MMmeth: Method for multimodality Testing. Possible values:
|
||||
% 'Efron', 'Silverman'
|
||||
% - MBmeth: Method for multibumps Testing. Possible values:
|
||||
% 'Silverman', 'Efron'
|
||||
% NOTE: The initial value for MB process is taken equal to the
|
||||
% critical value defined in the MM process minus its
|
||||
% accuracy (i.e. hcrit_Modes-delta_h, see OUTPUT below)
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% OUTPUT:
|
||||
% - Output Report with data and parameters used
|
||||
% ('Output_MM_MB.txt file')
|
||||
% - Output Parameters:
|
||||
% % DOUBLES:
|
||||
% * n - Number of observations used
|
||||
% * bval- b-value of the G-R law
|
||||
% * Rmodes - The estimated significance of null hypothesis (H01)
|
||||
% * hcrit_modes - estimated critical smoothness parameter for MM test
|
||||
% * Rbumps - The estimated significance of null hypothesis (H02)
|
||||
% * hcrit_bumps - estimated critical smoothness parameter for MB test
|
||||
% * zer1 - point where 1st derivative is zero (extremum)
|
||||
% * zer2 - point(s) where 2nd derivative is zero (inflection points)
|
||||
% [NOTE: zer2 can be a vector]
|
||||
% % VECTORS:
|
||||
% * gau: Data vector PDF estimated for h critical from Multimodality
|
||||
% * gau_b: Data vector PDF estimated for h critical from Multibumps
|
||||
% * poch: 1st derivative of Data vector PDF for h critical from Multibumps
|
||||
% * poch2: 2nd derivative of Data vector PDF for h critical from Multibumps
|
||||
% * x1,x2: minimum and maximum data points after randomization
|
||||
% (parameters needed for plotting)
|
||||
% - Output Figures: Please refer to the Auxiliary Function: "MM_MB_Plot"
|
||||
%
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% REFERENCES:
|
||||
% -- Cox, D. R., (1966), Notes on the analysis of mixed frequency distributions.
|
||||
% Br. J. Math. Stat. Psychol. 19, 39-47, doi.org/10.1111/j.2044-8317.1966.tb00353.x.
|
||||
% -- Efron, B., and Tibshirani R.J. (1993) An Introduction to the Bootstrap,
|
||||
% CRC Press, Boca Raton, Fla.
|
||||
% -- Lasocki S. and E. E, Papadimitriou (2006), "Magnitude distribution
|
||||
% complexity revealed in seismicity from Greece", J. Geophys. Res.,
|
||||
% 111, B11309, doi:10.1029/2005JB003794.
|
||||
% -- Silverman, B. W., (1986), Density estimation for statistics and data analysis,
|
||||
% CRC press, Boa Raton, Fla.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% LICENSE
|
||||
% This is free software: you can redistribute it and/or modify it under
|
||||
% the terms of the GNU General Public License as published by the
|
||||
% Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
|
||||
% (at your option) any later version.
|
||||
%
|
||||
% This program is distributed in the hope that it will be useful, but
|
||||
% WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty
|
||||
% of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
|
||||
% PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
|
||||
% ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
function [n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]...
|
||||
=MM_MB_V2_8(M,Mc,m,n_boot,h,delta_h,MMmeth,MBmeth)
|
||||
tic
|
||||
mkdir Outputs_MM_MB
|
||||
% define round-off interval and select data above Mc
|
||||
sm=sort(M);dm=sm(2:length(sm))-sm(1:length(sm)-1);
|
||||
dm=dm(dm>0);eps=min(dm);
|
||||
M=M(M>=Mc);
|
||||
|
||||
% calculate beta
|
||||
Rp=round(-log10(eps)); %% check the RP parameter
|
||||
[beta]=beta_AK_UT_Mbin (Mc,M,Rp);
|
||||
|
||||
% Randomize magnitude
|
||||
m_corr(:,1) = korekta(M,Mc,eps,beta);
|
||||
|
||||
% SETTING PARAMETERS
|
||||
n=length(m_corr);
|
||||
x1=min(m_corr)-0.001; %a bit lower than Mmin
|
||||
x2=max(m_corr)+0.001; %a bit higher than Mmax
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
% MULTIMODALITY TESTING
|
||||
[hcrit_modes,gau]=critical_smoothing(m_corr,n,delta_h,x1,x2,m,h);
|
||||
|
||||
% Run Multimodality testing
|
||||
switch MMmeth
|
||||
case 'Efron'
|
||||
[Rmodes] = test_multimodality_e (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_modes,n_boot);
|
||||
case 'Silverman'
|
||||
[Rmodes] = test_multimodality (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_modes,n_boot);
|
||||
end
|
||||
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------
|
||||
% [zer1]=zera_1st(m_corr,n,x1,x2,m,hcrit-delta_h);
|
||||
% ------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
% BUMP HUNTING
|
||||
[hcrit_bumps,gau_b,poch,poch2]=critical_smoothing_bumps(m_corr,n,delta_h,x1,x2,m,hcrit_modes-delta_h);
|
||||
|
||||
% Run Bump hunting
|
||||
switch MBmeth
|
||||
case 'Silverman'
|
||||
[Rbumps] = bump_hunt (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps,n_boot);
|
||||
case 'Efron'
|
||||
[Rbumps] = bump_hunt_e (m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps,n_boot);
|
||||
end
|
||||
|
||||
bval=beta/log(10);
|
||||
% Display and Save the Results:
|
||||
re=table(n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps)
|
||||
|
||||
[zer1]=zera_1st(m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps-delta_h); % use the same h in both cases
|
||||
[zer2]=zera_2nd(m_corr,n,x1,x2,m,hcrit_bumps-delta_h);
|
||||
|
||||
|
||||
toc
|
||||
|
||||
% Save Outputs
|
||||
cd Outputs_MM_MB\
|
||||
SaveOuts(eps,Mc,m,n_boot,n_boot,n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps)
|
||||
cd ../
|
||||
end
|
||||
|
||||
% ----- plotting magnitude density and its derivatives ------
|
||||
% ****************************************************
|
||||
|
||||
%% ******************************************************************
|
||||
% *************************** FUNCTIONS ***************************
|
||||
% ****-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-****
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
%
|
||||
function [beta]=beta_AK_UT_Mbin(Mmin,m,Rp)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% Rp - Rounding precision, (1 - one decimal, 2 - two decimals, etc)
|
||||
beta=1/(mean(m)-(Mmin-0.5*10^(-Rp)));
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Magnitude randomization
|
||||
%
|
||||
function [m_corr]=korekta(m,Mmin,eps,beta)
|
||||
%
|
||||
% m - magnitude vector
|
||||
% Mmin - completeness magitude threshold
|
||||
% beta - beta value. b(G-R)=beta/log(10)
|
||||
% EPS - magnitude round-off interval
|
||||
%
|
||||
% m_corr - randomized magnitude vector
|
||||
%
|
||||
F1=1-exp(-beta*(m-Mmin-0.5*eps));
|
||||
F2=1-exp(-beta*(m-Mmin+0.5*eps));
|
||||
u=rand(size(m));
|
||||
w=u.*(F2-F1)+F1;
|
||||
m_corr=Mmin-log(1-w)./beta;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Finding critical smoothing parameter value for which the non parametric
|
||||
% PDF demonstrates one mode in the selected interval
|
||||
%
|
||||
function [hcrit,gau]=critical_smoothing(mm,n,delta_h,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
p=2.0;
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
%h=input('Initial smoothing factor ');
|
||||
while p>1
|
||||
for i=1:m,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
h=h+delta_h;
|
||||
end
|
||||
hcrit=h-delta_h;
|
||||
for i=1:m,
|
||||
gau(i)=sum(exp(-0.5*((y(i)-x)./hcrit).^2))/c/n/hcrit;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
%
|
||||
function [R]=test_multimodality(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_wielom=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
z=x(ind)+h_crit.*eps;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_wielom=no_wielom+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_wielom/mm;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
% EFRON
|
||||
%
|
||||
function [R]=test_multimodality_e(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
s2=sqrt(1+h_crit^2/var(x));
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_wielom=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
me=mean(x(ind));
|
||||
z=me+(x(ind)-me+h_crit.*eps)./s2;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_wielom=no_wielom+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_wielom/mm;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Finding critical smoothing parameter value for which the non parametric
|
||||
% PDF demonstrates one bump in the selected interval
|
||||
%
|
||||
function [hcrit,gau,poch,poch2]=critical_smoothing_bumps(mm,n,delta_h,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
p=2.0;
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
%h=input('Initial smoothing factor ');
|
||||
while p>1
|
||||
for i=1:m,
|
||||
% poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-x)./h).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
h=h+delta_h;
|
||||
end
|
||||
hcrit=h-delta_h;
|
||||
for i=1:m,
|
||||
gau(i)=sum(exp(-0.5*((y(i)-x)/hcrit).^2))/c/n/hcrit;
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./hcrit).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-x)./hcrit).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-x)./hcrit).^2));
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
%
|
||||
function [R]=bump_hunt(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_bump=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
z=x(ind)+h_crit.*eps;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
% poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(1)=sum((((y(1)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
% poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_bump=no_bump+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_bump/mm;
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% "SMOOTHED BOOTSTRAP"
|
||||
% EFRON
|
||||
%
|
||||
function [R]=bump_hunt_e(m,n,x1,x2,n_point,h_crit,mm)
|
||||
%
|
||||
x=sort(m);
|
||||
s2=sqrt(1+h_crit^2/var(x));
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
%x1=input('Lower limit ');
|
||||
%x2=input('Upper limit ');
|
||||
%m=input('No. of points ');
|
||||
y=linspace(x1,x2,n_point);
|
||||
%h_crit=input('Critical smoothing factor ');
|
||||
%mm=input('No of trials ');
|
||||
no_bump=0;
|
||||
for j=1:mm,
|
||||
ind=unidrnd(n,n,1);
|
||||
eps=normrnd(0,1,n,1);
|
||||
me=mean(x(ind));
|
||||
z=me+(x(ind)-me+h_crit.*eps)./s2;
|
||||
z=sort(z);
|
||||
% poch(1)=-sum((y(1)-z).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(1)=sum((((y(1)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(1)-z)./h_crit).^2));
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:n_point,
|
||||
% poch(i)=-sum((y(i)-z).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-z)./h_crit).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-z)./h_crit).^2));
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
if p>1
|
||||
no_bump=no_bump+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
R=no_bump/mm;
|
||||
end
|
||||
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Determination of PDF first derivative zeros estimates in the selected interval
|
||||
%
|
||||
function [zer1]=zera_1st(mm,n,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
for i=1:m,
|
||||
poch(i)=-sum((y(i)-x).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch(i-1)*poch(i)<0
|
||||
p=p+1;
|
||||
zer1(p)=(y(i)+y(i-1))/2; %K 23JAN2019
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% Determination of PDF second derivative zeros estimates in the selected interval
|
||||
%
|
||||
|
||||
function [zer2]=zera_2nd(mm,n,x1,x2,m,h)
|
||||
%
|
||||
x=sort(mm);
|
||||
c=sqrt(2*pi);
|
||||
y=linspace(x1,x2,m);
|
||||
for i=1:m,
|
||||
poch2(i)=sum((((y(i)-x)./h).^2-1).*exp(-0.5*((y(i)-x)./h).^2));
|
||||
end
|
||||
p1=0;
|
||||
for i=2:m,
|
||||
if poch2(i-1)*poch2(i)<0
|
||||
p1=p1+1;
|
||||
zer2(p1)=(y(i)+y(i-1))/2; %K 23JAN2019
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
%% --------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
% --------------------------------------- SAVE OUTPUTS in the report file ---------------------------------------
|
||||
% Save Outputs
|
||||
function SaveOuts(EPS,Mmin,m,n_boot1,n_boot2,n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps)
|
||||
% ---- Save *.txt file with Parameters Report ----
|
||||
%cd Outputs/
|
||||
fid=fopen('REPORT_Multimodality.txt','w');
|
||||
fprintf(fid,['RESULTS from MULTIMODALITY/MULTIBUMP TESTING (created on ', datestr(now),')\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
fprintf(fid,['<Data Round-off interval >: ', num2str(EPS),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of points to divide the sample >: ', num2str(m),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Completeness Threshold >: ', num2str(Mmin),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of events used >: ', num2str(n),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Gutenberg-Richter b-value >: ', num2str(bval,'%5.3f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of bootstrap iterations (multimodality) >: ', num2str(n_boot1),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Number of bootstrap iterations (multibumps) >: ', num2str(n_boot2),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,'------------------------------------------------------------------------------\n');
|
||||
fprintf(fid,['<Critical Smoothing Parameter,h (for modes) >: ', num2str(hcrit_modes,'%6.4f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<Critical Smoothing Parameter,h (for bumps) >: ', num2str(hcrit_bumps,'%6.4f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<p-value of H01 that input data PDF is unimodal >: ', num2str(Rmodes,'%4.3f'),'\n']);
|
||||
fprintf(fid,['<p-value of H02 that input data PDF has no more than \n']);
|
||||
fprintf(fid,[' one bump to the right of the global maximum >: ', num2str(Rbumps,'%4.3f'),'\n']);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
fclose(fid);
|
||||
|
||||
end
|
||||
@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
% This is a Wrapper Script for performing a test for the existence of multi-modes
|
||||
% and multi-bumps in a given (magnitude) time-series. The function MM_MB is
|
||||
% executed for this purpose. The description of the fuction can be found in
|
||||
% comments within "MM_MB_V2_*.m" code. Here, the input data and the
|
||||
% parameters (i.e. the function's arguments) are defined by the User. Please
|
||||
% modify the parameters in the script accordingly,the lines that can be modified
|
||||
% are followed by a comment "- PLEASE SET".
|
||||
% PLEASE REFER ALSO TO APPLCATION DOCUMENTATION:
|
||||
% "READ_ME_App_2B_v2_Description_MM_MB.docx"
|
||||
|
||||
clc;clear;
|
||||
% STEP 1. DATA Upload:
|
||||
cd Sample_Data % PLEASE Specify data directory path
|
||||
M=dlmread('test_vector.txt'); % PLEASE SET data (magnitude) vector input file
|
||||
cd ../
|
||||
|
||||
% STEP 2. Completeness Threshold Selection:
|
||||
Mc=1.5; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 3. Number of points:
|
||||
m=100; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 4. Bootstrap Iterations:
|
||||
n_boot=100; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 5. Initial h:
|
||||
h=0.01; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 6. h step (dh):
|
||||
delta_h=0.001; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 7. Method for MM testing:
|
||||
MMmeth='Efron'; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 8. Method for MB testing:
|
||||
MBmeth='Silverman'; % PLEASE SET
|
||||
|
||||
% STEP 9. RUN Function ['MM_MB']
|
||||
[n,bval,Rmodes,hcrit_modes,Rbumps,hcrit_bumps,gau,gau_b,poch,poch2,zer1,zer2,x1,x2]=...
|
||||
MM_MB_V2_8(M,Mc,m,n_boot,h,delta_h,MMmeth,MBmeth);
|
||||
|
||||
% STEP 10. Optional, Plotting % PLEASE Comment the next line to deactivate visualization
|
||||
MM_MB_Plot(M,Mc,x1,x2,m,zer1,zer2,gau_b,poch,poch2);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,880 @@
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.7
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.1
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
0.9
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
3.4
|
||||
2.7
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.6
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
4.1
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
3.6
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
3.2
|
||||
2.9
|
||||
1.0
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
3.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
2.1
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.7
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
3.8
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.8
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.9
|
||||
2.9
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
0.6
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
2.6
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
0.8
|
||||
1.7
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
0.6
|
||||
1.1
|
||||
0.9
|
||||
3.1
|
||||
0.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
3.0
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
2.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.0
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
3.7
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
4.2
|
||||
1.6
|
||||
3.6
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.8
|
||||
2.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
2.1
|
||||
0.8
|
||||
2.2
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
2.1
|
||||
2.3
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
3.3
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
2.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.2
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
0.6
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
2.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
0.5
|
||||
0.7
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
0.5
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
5.8
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.0
|
||||
2.0
|
||||
1.2
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.5
|
||||
2.5
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.2
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
0.9
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.8
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
0.7
|
||||
1.1
|
||||
3.1
|
||||
2.4
|
||||
2.1
|
||||
2.2
|
||||
3.0
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
3.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
2.4
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.8
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.7
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
3.0
|
||||
1.8
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.6
|
||||
2.7
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
2.9
|
||||
3.1
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
4.6
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
1.4
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
0.9
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
1.2
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.9
|
||||
4.6
|
||||
1.1
|
||||
1.0
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
0.6
|
||||
1.3
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.6
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
2.2
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
1.1
|
||||
1.1
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.8
|
||||
1.3
|
||||
1.1
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
0.9
|
||||
1.8
|
||||
1.8
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.6
|
||||
0.8
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
0.8
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
2.2
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.8
|
||||
1.1
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.6
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
2.4
|
||||
2.7
|
||||
1.5
|
||||
1.3
|
||||
2.2
|
||||
3.3
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.2
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
2.3
|
||||
3.0
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.0
|
||||
2.5
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.2
|
||||
2.5
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
1.5
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
2.8
|
||||
1.6
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.7
|
||||
2.3
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
0.5
|
||||
1.2
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.2
|
||||
1.8
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.7
|
||||
1.9
|
||||
2.5
|
||||
1.1
|
||||
2.2
|
||||
1.1
|
||||
1.4
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.1
|
||||
1.4
|
||||
2.0
|
||||
1.9
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
2.2
|
||||
2.9
|
||||
2.5
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
2.0
|
||||
2.1
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.7
|
||||
1.8
|
||||
2.6
|
||||
1.4
|
||||
1.9
|
||||
2.6
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.0
|
||||
1.5
|
||||
2.1
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
1.8
|
||||
0.9
|
||||
2.0
|
||||
4.6
|
||||
3.6
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
1.3
|
||||
2.0
|
||||
2.9
|
||||
1.3
|
||||
2.3
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
3.1
|
||||
1.8
|
||||
1.4
|
||||
1.7
|
||||
2.9
|
||||
1.9
|
||||
1.2
|
||||
3.0
|
||||
1.7
|
||||
2.5
|
||||
1.3
|
||||
4.2
|
||||
1.4
|
||||
1.6
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.5
|
||||
1.6
|
||||
1.7
|
||||
1.7
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
3.1
|
||||
2.6
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.7
|
||||
1.0
|
||||
1.0
|
||||
1.9
|
||||
1.4
|
||||
1.2
|
||||
0.9
|
||||
2.2
|
||||
1.6
|
||||
1.4
|
||||
2.2
|
||||
2.2
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
1.2
|
||||
1.9
|
||||
1.3
|
||||
2.1
|
||||
0.9
|
||||
1.2
|
||||
1.3
|
||||
1.5
|
||||
1.5
|
||||
2.4
|
||||
2.4
|
||||
2.3
|
||||
1.9
|
||||
2.0
|
||||
2.2
|
||||
0.8
|
||||
1.8
|
||||
1.9
|
||||
1.1
|
||||
1.2
|
||||
1.5
|
||||
3.4
|
||||
1.6
|
||||
1.5
|
||||
1.4
|
||||
0.9
|
||||
1.7
|
||||
1.5
|
||||
@ -1,3 +0,0 @@
|
||||
This is a test file for new SERA Applications Repository
|
||||
|
||||
Software and related material are soon to be uploaded!
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user