gmt中文帮助手册

REM del .gmt*

部分命令注释

table_5.11文件格式 0.3 6.1 870.0 1.4 6.2 793.0 2.4 6.1 755.0 net.xy文件格式 > Edge 0–1 0.3 6.1 1.4 6.2 > Edge 0–5 0.3 6.1 1.6 5.2

triangulate table_5.11 –M > net.xy

读xy（z）文件table_5.11，对xy平面上的离散点执行最优Delauney三角形化，即构筑尽可能等边的三角形网。结果用多段文件形式写入文件net.xy。每一段表示三角形1条边两个端点的xy坐标。 psxy1 绘左上图图框、标注；读取多段文件net.xy，绘各条边组成三角形网 psxy2 读取文件table_5.11，在三角形每个角顶画一个小圆圈，用白色填充。 gawk1 在小圆中心写点号（由0开始的自然数）

psxy3 以左上图为相对坐标，绘右上图图框、标注；绘各条边组成三角形网 psxy4 在三角形顶点（即原始数据点）绘制黑色小圆点

gawk2 在小圆点右面0.08i标注文件table_5.11的z值，z值数字外0.01i画黑色矩形框。 makecpt 调用GMT库中的.cpt 文件jet.cpt，建立等值线色谱文件topo.cpt

pscontour1 以右上图为相对坐标，绘左下图图框、标注；绘各条边组成三角形网，虚线；根据topo.cpt

的间隔画等值线，标注间隔1i。

Pscontour2以左下图为相对坐标，绘右下图图框、标注；根据topo.cpt的间隔画等值线和填充颜色 echo3.16 8 ??写图名。

Figure 6.14: 数据网格化和趋势面 gmtset GRID_PEN 0.25pta

psxy1 table_5.11 –R0/7/0/7 –JX3.06i/3.15i –B2f1WSNe –Sc0.05i –G0 –P –K –Y6.45i > example_14.ps gawk1 \–R –JX –O –K –N >> example_14.ps blockmean table_5.11 –R0/7/0/7 –I1 > mean.xyz REM Then draw blocmean cells

psbasemap –R0.5/7.5/0.5/7.5 –JX –O –K –B0g1 –X3.25i >> example_14.ps

psxy2 –R0/7/0/7 –JX –B2f1eSNw mean.xyz –Ss0.05i –G0 –O –K >> example_14.ps

gawk2 \$1+0.1, $2, 6, 0, 0, 5, $3}\mean.xyz | pstext –R –JX –O –K –W255o –C0.01i/0.01i –N >> example_14.ps

REM Then surface and contour the data surface mean.xyz –R –I1 –Gdata.grd

grdcontour1 data.grd –JX –B2f1WSne –C25 –A50 –G3i/10 –S4 –O –K –X–3.25i –Y–3.55i >> example_14.ps psxy3 –R –JX mean.xyz –Ss0.05i –G0 –O –K >> example_14.ps REM Fit bicubic trend to data and compare to gridded surface grdtrend data.grd –N10 –Ttrend.grd

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grdcontour2 trend.grd –JX –B2f1wSne –C25 –A50 –G3i/10 –S4 –O –K –X3.25i >> example_14.ps project –C0/0 –E7/7 –G0.1 –Fxy > track

psxy4 –R –JX track –W1pto –O –K >> example_14.ps REM Sample along diagonal

Grdtrack1 track –Gdata.grd | gawk \Grdtrack2 track –Gtrend.grd | gawk \REM minmax data.d trend.d –I0.5/25

REM Use result of minmax manually in –R below:

Psxy5 –R0/10/775/1050 –JX6.3i/1.4i data.d –W1p –O –K –X–3.25i –Y–1.9i –B1/50WSne >> example_14.ps Psxy6 –R –JX trend.d –W0.5pta –O –U\del .gmt*

部分命令注释

psxy1 绘左上图图框、标注；读数据文件

table_5.11；在数据点绘制小圆，黑色填充。 gawk1 标注数据点的z值，标注起点的x轴位置

向右偏移0.08单位

blockmean 数据预处理，读离散的ASCII数据文

件table_5.11，以1×1个单位为网格（块），计算每块的平均值及点坐标，并写到输出文件mean.xyz中，没有原始数据点的块空白

psbasemap 绘制并标注右上图框，图内绘制1×1

的网格

psxy2 读文件mean.xyz ，绘数据点，符号为黑色

小正方形

gawk2 标注数据点的z值，在小正方形右面0.1i

标注文件table_5.11的z值，z值数字外0.01i画黑色矩形框。

surface mean.xyz –R –I1 –Gdata.grd

由处理后的离散数据mean.xyz产生2进位的data.grd文件，grd范围同上（–R0/7/0/7），间隔为1×1个单位。

grdcontour1 绘制并标注左中图框，由data.grd绘制等值线。–G3i/10 –S4：同一等值线上标注间隔

和宽度（点），大致每4个等值线间隔重复采样。 psxy3 读文件mean.xyz ，画数据点，符号为小正方形。 grdtrend data.grd –N10 –Ttrend.grd 读data.grd文件，采用最小二乘法，用低次多项式趋势拟和data.grd数据，趋势面由双三次方程决定。设置拟和模型参数数目为10。输出拟合后的trend.grd 文件。 Grdcontour2 绘制并标注右中图框，由trend.grd绘制等值线。

project 创建对角线的剖面线文件，起点坐标0,0，终点坐标7,7，每0.1个单位采点一个，把每个点的

x,y写入数据文件track。 Psxy4 绘制剖面线，虚线

Grdtrack1 track –Gdata.grd | gawk \ 沿剖面线方向（文件track）从data.grd中采样，结果作为gawk \$3, $4}\的输入数据，再写到数据文件data.d中

grdtrack2 track –Gtrend.grd | gawk \ 沿剖面线方向（文件track）从trend.grd中采样，结果作为gawk \的输入数据，再写

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到数据文件trend.d中 psxy5 绘制并标注下面图框，由data.d 的x,y绘制实线段。 Psxy6 由trend.d 的x,y绘制虚线段。

Figure 6.16: 更多的数据网格化方法

gmtset MEASURE_UNIT INCH ANOT_FONT_SIZE 9

pscontour –R0/6.5/–0.2/6.5 –Jx0.45i –P –K –Y5.5i –Ba2f1WSne table_5.11 –Cex16.cpt –I > example_16.ps echo 3.25 7 18 0 4 CB pscontour（triangulate）| pstext –R –Jx –O –K –N >> example_16.ps REM

surface table_5.11 –R –I0.1 –Graws0.grd

grdview1 raws0.grd –R –Jx –Ba2f1WSne –Cex16.cpt –Qs –O –K –X3.5i >> example_16.ps echo 3.25 7 18 0 4 CB surface（tension = 0）| pstext –R –Jx –O –K –N >> example_16.ps REM

surface table_5.11 –R –I0.1 –Graws5.grd –T0.5

grdview2 raws5.grd –R –Jx –Ba2f1WSne –Cex16.cpt –Qs –O –K –Y–3.75i –X–3.5i >> example_16.ps echo 3.25 7 18 0 4 CB surface（tension = 0.5）| pstext –R –Jx –O –K –N >> example_16.ps REM

triangulate table_5.11 –Grawt.grd –R –I0.1 > NUL grdfilter rawt.grd –Gfiltered.grd –D0 –Fc1

grdview filtered.grd –R –Jx –Ba2f1WSne –Cex16.cpt –Qs –O –K –X3.5i >> example_16.ps

echo 3.25 7 18 0 4 CB triangulate @~\\256@~ grdfilter | pstext –R –Jx –O –K –N >> example_16.ps

echo 3.2125 7.5 32 0 4 CB Gridding of Data | pstext –R0/10/0/10 –Jx1i –O –K –N –X–3.5i >> example_16.ps psscale –D3.21/0.35/5/0.25h –Cex16.cpt –O –U\–Y–0.75i >> example_16.ps del .gmt*

部分命令注释

pscontour绘制并标注左上图框，由x,y,z数据文件table_5.11绘制等值线。等值线间隔及充填颜色调用色谱文件ex16.cpt，给出前景、背景及NaN的填充方式

echo 3.25 7 ?? 写字符串pscontour

(triangulate)，底中对齐

surface table_5.11 –R –I0.1 –Graws0.grd

由离散数据文件table_5.11产生2进位的

raws0.grd文件，间隔为0.1×0.1个单位,张力系数0

grdview1 绘制并标注右上图框，由.grd文件

raws0.grd及色谱文件ex16.cpt绘制等值线并填充。选择surface方式

echo 3.25 7 ?? 写字符串surface（tension = 0），底中对齐

surface 由离散数据文件table_5.11产生2进位的

raws0.grd文件，张力系数0.5

grdview2 绘制并标注左下图框，由.grd文件raws5.grd及色谱文件ex16.cpt绘制等值线并填充。 echo 3.25 7 ?? 写字符串surface（tension = 0.5），底中对齐

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triangulate table_5.11 –Grawt.grd –R –I0.1 > NUL 执行Delauney三角型法构筑grd文件（尽可能等边）， grdfilter rawt.grd –Gfiltered.grd –D0 –Fc1

读入grd文件rawt.grd，按时间域，用多种方法进行筛选 –D0：x,y网格与宽度单位一致，采用笛卡

儿距离； –Fc1：采用余弦Arch进行筛选；输出文件filtered.grd

grdview 绘制并标注右下图框，由网格文件filtered.grd 及色谱文件ex16.cpt绘制等值线并填充。 echo 3.25 7 ?? 写字符串triangulate→grdfilter，底中对齐

echo 3.2125 7.5 ??写图名字符串Gridding of Data，底中对齐（疑为CT，顶中对齐） psscale 画图例，绘制系统时间标志。

–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Figure 6.18 体积计算和特定地区的圈定

gmtset ELLIPSOID Sphere

REM Define location of Pratt seamount echo -142.65 56.25 > pratt.d

makecpt -Crainbow -T-60/60/10 -Z > grav.cpt

grdgradient ss_grav.grd -Nt1 -A45 -Gss_grav_i.grd

grdimage ss_grav.grd -Iss_grav_i.grd -JM5.5i -Cgrav.cpt -B2f1 -P -K -E100 -X1.5i -Y5.85i > example_18.ps pscoast1 -R-149/-135/52.5/58 -JM -O -K -Di -G160 -W0.25p >> example_18.ps psscale -D2.75i/-0.4i/4i/0.15ih -Cgrav.cpt -B20f10/:mGal: -O -K >> example_18.ps echo {print $1, $2, 12, 0, 1, \

gawk1 -f t pratt.d | pstext -R -JM -O -K -D0.1i/0.1i >> example_18.ps

gawk2 \

grdcontour1 ss_grav.grd -JM -C20 -B2f1WSEn -O -K -Y-4.85i -U/-1.25i/-0.75i/\example_18.ps

grdcontour2 ss_grav.grd -JM -C10 -L49/51 -O -K -Dsm -Wc0.75p/0/255/0 >> example_18.ps pscoast2 -R -JM -O -K -Di -G160 -W0.25p >> example_18.ps gawk3 \-O -K -SE -W0.25p >> example_18.ps REM Only consider closed contours

REM Make simple gawk script to calculate average position of locations

echo BEGIN { > center.awk echo x = 0 >> center.awk echo y = 0 >> center.awk echo n = 0 >> center.awk echo } >> center.awk echo { >> center.awk

echo x += $1 >> center.awk echo y += $2 >> center.awk echo n++ >> center.awk echo } >> center.awk

echo END { >> center.awk

echo print x/n, y/n >> center.awk echo } >> center.awk

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