10月9日の早朝と午後の関東地方の地震が気になったので、9月1日〜10月9日の間に首都圏で起きたマグニチュード1.5以上の地震と、日本全国で起きたマグニチュード4.5以上の地震の震源地を地図上にプロットしてみることにした。令和になってから首都圏での自然災害が連発しているので(台風15号と台風19号による被害)、首都圏大地震(首都圏でのM6.5以上の地震)の可能性が非常に高まっているように思えるのは私だけではないはずだ。近い将来に確実に起こる首都圏巨大地震に備えておいた方が良いだろう。その前に、首都圏民は、伊勢湾台風以来60年ぶりとなる超巨大台風(上陸時の勢力がカテゴリー5になると予想されている)に対する備えも万全を期す必要がある。

地震データの準備¶

先ず、このサイトから拾って来た地震データをロードして中身をチラ見する。

import folium
import pandas as pd

df = pd.read_csv('./git/oct_sep_2019_earthquakes.csv',encoding='utf-8')

df.head()

	日	時	経度	緯度	深さ	マグニチュード	地名
0	2019/9/1	00:00:20.9	30.083611	130.951667	30	1.0	種子島近海
1	2019/9/1	00:00:21.7	37.085556	140.534444	7	0.3	福島県中通り
2	2019/9/1	00:00:42.7	37.785278	140.016667	7	0.2	山形県置賜地方
3	2019/9/1	00:06:53.7	23.983889	122.835278	11	1.9	与那国島近海
4	2019/9/1	00:07:42.7	35.868889	138.118611	11	-0.5	長野県南部

df.tail()

	日	時	経度	緯度	深さ	マグニチュード	地名
19126	2019/10/9	23:46::7.1	40.385000	140.702500	23	0.8	秋田県内陸北部
19127	2019/10/9	23:55:56.6	35.650556	140.818333	12	2.2	千葉県東方沖
19128	2019/10/9	23:56:48.6	30.916667	130.300278	137	1.4	種子島近海
19129	2019/10/9	23:58:14.7	24.900278	123.984444	0	1.0	石垣島近海
19130	2019/10/9	23:59:52.8	24.900000	123.968889	4	1.1	石垣島近海

9月1日〜10月9日の39日間で19131回も地震が発生しているようである。

foliumで震源地を地図上にプロット¶

首都圏で起きたマグニチュード1.5以上の地震と、日本全国で起きたマグニチュード4.5以上の地震だけを抽出する。

df2 = df[(df['マグニチュード']>=1.5) & (df['地名'].str.contains("東京|区|埼玉|神奈川|山梨|千葉|栃木|茨城|群馬|静岡"))  | (df['マグニチュード']>=4.5)]

m = folium.Map(location=[35.658099,139.741357],tiles="OpenStreetMap",zoom_start=5)
for i in range(0,len(df2)):
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=1.5 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<2.0:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='blue',fill_color='blue',).add_to(m)                      
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=2.0 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<2.5:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.9*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='red',fill_color='red',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=2.5 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<3.0:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.8*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='green',fill_color='green',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=3.0 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<3.5:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.7*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='cyan',fill_color='cyan',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=3.5 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<4.0:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.6*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='magenta',fill_color='magenta',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=4.0 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<4.5:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.5*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='purple',fill_color='purple',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=4.5 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<5.0:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.4*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='darkyellow',fill_color='darkyellow',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=5.0 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<5.5:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.3*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='violet',fill_color='violet',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=5.5 and df2.iloc[i]['マグニチュード']<6.0:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.2*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='skyblue',fill_color='skyblue',).add_to(m)
    if df2.iloc[i]['マグニチュード']>=6.0:
        folium.CircleMarker([df2.iloc[i]['経度'],df2.iloc[i]['緯度']],
        radius=3.1*df2.iloc[i]['マグニチュード'],
        popup=folium.Popup('<div style="font-size: 18pt; color : black">'
        +"発生日："+df2.iloc[i]['日']+"<br>"+"発生時刻："+df2.iloc[i]['時']+
        "<br>"+"震源地："+df2.iloc[i]['地名']+"<br>"+"マグニチュード："+
        df2.iloc[i]['マグニチュード'].astype(str)+"<br>"+"震源の深さ："+
        df2.iloc[i]['深さ'].astype(str)+"km"+'</div>',max_width=330,min_width=330,
        parse_html=False),color='salmonpink',fill_color='salmonpink',).add_to(m)
m