✍️ 何星辰 , 田冬冬 • 📅 2025-10-12

# fzblender

官方文档:

  fzblender

简介:

  生成平滑的加权混合 FZ 轨迹

fzblender 是 (Global Seafloor Fabric and Magnetic Lineation Project) 的一部分。(简称 GSFML )。 它读取由 fzanalyzer 生成的分析文件，并可选择沿轨迹对结果进行滤波。 然后，基于指定的信号代码， fzblender 将生成一个最优断裂带（FZ）轨迹， 该轨迹是用户原始数字化轨迹与一个或多个由 fzanalyzer 得到的模型轨迹的加权混合。混合过程依据模型轨迹的质量指标：

- 当质量指标高时，倾向于使用模型轨迹；

- 当质量指标低时，倾向于使用数字化轨迹；

- 中间值则产生加权混合效果。

分析结果通常从 fzanalyzer 生成的文件 prefix_analysis.txt 中读取； 混合结果将写入文件 prefix_blend.txt。如果提供了 `-D` 选项， 中间的滤波分析文件还可以写入 prefix_filtered.txt。

## 语法

gmt fzblender [ `-D` ] [ `-E` sfilter ] [ `-F` pfilter ] [ `-I` FZid ] [ `-Q` q_min/q_max ] [ `-S` b|d|e|t|u[weight] ] [ `-T` prefix ] [ `-V`[level] ] [ `-Z` acut/vcut/fcut/wcut ]

## 可选选项

-D

-D

  不删除滤波后的输出文件，而是将其保存为 prefix_filtered.txt。 [默认情况下，我们会删除这些中间文件]。

-E

-E sfilter

  在主滤波完成后应用二次滤波。若先应用稳健滤波移除大尺度异常值， 可能会在短尺度产生噪声，此时二次滤波会很有用。 有关滤波器的指定方法，请参见 `-F`。

-F

-F pfilter

  设置沿轨迹的主滤波器。可选择卷积或非卷积滤波器。 附加滤波器指令后跟完整（6-sigma） 宽度。可用卷积滤波器包括：

  - b：Boxcar：所有权重相等。

  - c：Cosine Arch：权重沿余弦拱曲线分布。

  - g：Gaussian：权重按高斯函数给出。

  非卷积滤波器包括：

  - m：中值（Median）：返回中值。

  - p：最大似然概率（模式估计器）：返回众数。如果存在多个众数，

      则返回它们的平均值。可在滤波宽度后附加 +l 或 +u，分别返回最低或最高的众数值。

  - l：下限（Lower）：返回所有值的最小值。

  - L：正下限（Lower）：仅返回所有正值中的最小值。

  - u：上限（Upper）：返回最大值。

  - U：负上限（Upper）：仅返回所有负值中的最大值。

  对于 L 或 U，如果没有数据通过初始符号测试，则滤波器返回 0.0。

-I

-I FZid

  默认情况下，会分析所有 FZ 的横剖面。 你也可以使用 `-I` 指定特定的 FZid*（第一个 *FZid 为 0）。

-Q

-Q q_min/q_max

  设置在混合结果中使用的质量指数范围。质量指数 q(d) 在 q_min （0 或差） 到 q_max （1 或很好）之间连续变化，沿 FZ 轨迹的距离 d 变化。 分配给模型 FZ 轨迹的质量权重为*w_q(d)* = (q(d) - q_min) / (q_max - q_min)， 若 w_q(d) > q_max 则 w_q(d) = 1， 若 w_q(d) < q_min 则 w_q(d) = 0。 可通过 `-Q` 改变此权重分配。分配给数字化 FZ 轨迹的质量权重为 w_q(d) = 1 - mean{模型质量权重}（参见 `-S`）。质量指数的计算请参见 `-Z`。

-S

-Sb|d|e|t|u[weight]

  指定希望混合的模型和数据轨迹及其相对自定义权重 [默认均为 1]。 可对每条轨迹重复此选项。如果指定了多条模型轨迹， 则首先根据其质量指标和权重进行平均，再与数字化轨迹混合（如指定）。 因此，分配给数字化轨迹的质量指数为 q_r = 1 - mean(模型质量指数)。 最终混合是加权平均，同时考虑质量指数和自定义权重（如指定）。选择以下指令：

  - b：最优槽/边缘模型混合的槽位置。

      使用“Atlantic”、“Pacific”和“Compression”风格的综合模型对数据进行最佳拟合。

  - d：沿轨迹的经验槽位置。

  - e：最优槽/边缘模型混合的最大斜率位置。

  - t：仅使用“Atlantic”风格槽模型的最佳拟合。

  - u：用户的原始数字化轨迹。

  除了混合后的 FZ 位置，我们还输出 FZ 宽度估计以及 FZ 两侧 1σ 边界轨迹。

-T

-T prefix

  设置所有输出文件的文件名前缀 [fztrack]。

-V

-V[level]

  设置 verbose 等级 [w]。 (参数详细介绍)

-Z

-Z acut/vcut/fcut/wcut

  我们将尝试为每个模型分配一个单一质量指数 Q，以总结模型拟合的优劣。 该分配依赖四个需经验确定的阈值：

  - a_cut：交叉剖面模型的最小峰谷振幅（单位 Eotvos）[25]

  - v_cut：模型提供的最小方差降低（%）[50]

  - f_cut：模型计算的最小 F 统计量 [50]

  - w_cut：典型 FZ 槽宽（单位 km）[15]

  目前，前三个量用于生成五级质量指数（0-1），如下：

  1. Very Good（非常好）：模型参数均超过阈值

  2. Good（好）：幅度和方差降低超过阈值

  3. Fair（一般）：仅方差降低超过阈值

  4. Poor（差）：仅幅度超过阈值

  5. Bad（差）：未满足任何标准

  我们分别为槽模型和混合模型计算质量指数。对于经验槽模型， 只估计峰谷振幅 A 和槽宽 W。这里，将比值 (A/a_cut) / (W/w_cut) 的 反正切（\(\tan^{-1}\)）缩放至 0-1 范围，并四舍五入到最接近 0.25 的倍数。

-bo

-bo[ncols][type][w][+l|b]

  控制二进制文件的输出格式。 (参数详细介绍)

-do

-do nodata

  将输出数据某些特定值当作 NaN。 (参数详细介绍)

-i

-i cols[+l][+s scale][+o offset][,...][,t[word]]

  对输入的数据进行列选择以及简单的代数运算。 (参数详细介绍)

-o

-o cols[,...][,t[word]]

  对输出的数据进行列选择以及简单的代数运算。 (参数详细介绍)

-qi

-qi[~]rows[+c col][+a|f|s]

  筛选输入的行或数据范围。 (参数详细介绍)

-^ 或 -

  显示简短的帮助信息，包括模块简介和基本语法信息（Windows下只能使用 -）

-+ 或 +

  显示帮助信息，包括模块简介、基本语法以及模块特有选项的说明

-? 或无参数

  显示完整的帮助信息，包括模块简介、基本语法以及所有选项的说明

--PAR=value

  临时修改GMT参数的值，可重复多次使用。参数列表见 配置参数

## 输出列

fzblender 输出 10 列数据， 分别为 lon, lat, dist, shift, width, qweight, lon_l, lat_l, lon_r, lat_r。 其中，lon, lat 包含沿距离 dist 的混合轨迹，width 为跨轨宽度， shift 为相对于原点的偏移。混合结果的质量权重为 qweight， 最后四列给出了 FZ 左/右边界的坐标。

## 滤波

滤波总是在 FZ 端点附近的数据上进行。 我们使用 filter1d 的 -E 选项，将结果延伸至端点。 由于我们对的数据列可能包含明显的趋势（例如经度随沿线距离的变化）， 因此在滤波前会先去除线性趋势，滤波后再恢复趋势。 然而，在解释靠近 FZ 端点的混合结果时应保持谨慎。 你可以通过使用 `-D` 选项保存滤波后的剖面，更直接地检查滤波效果。

## 注意事项

需要注意的是，在 `-S` 的各指令中，e 与众不同， 它反映了基于理论预测的 FZ 位置估计，即 FZ 横切可能对应于 VGG 最陡坡度的位置。 因此，该位置会与槽中心偏移几公里（除非混合主要为 “Atlantic” 风格）， 将其与其他指令组合使用通常效果不佳。最好单独使用，并配合滤波。

## 示例

要生成数字化轨迹、经验槽位置和槽模型位置的加权平均， 并为经验位置赋权 2，模型槽赋权 1，同时读取文件 Pac_analysis.txt， 先应用宽度为 70 km 的中值滤波，再应用 50 km 的高斯滤波，可以使用以下命令:

    gmt fzblender -Su1 -Sd2 -St1 -Fm70 -Eg50 -TPac

要沿 FZ 轨迹生成最大坡度位置的平滑轨迹，对同一文件使用相同滤波器，可运行:

    gmt fzblender -Se -Fm70 -Eg50 -TPac

## 相关模块

fzanalyzer, fzinformer, fzmapper, fzmodeler, fzprofiler, filter1d, mlconverter

## 参考文献

Wessel, P., Matthews, K. J., Müller, R. D., Mazzoni, A., Whittaker, J. M., Myhill, R., Chandler, M. T.,2015, "Semiautomatic fracture zone tracking", Geochem. Geophys. Geosyst., 16 (7), 2462–2472.https://doi.org/10.1002/2015GC005853.