scipy.signal.find_peaksで流量時系列から代表出水を簡単に抽出する

流量時系列から代表出水を抽出する作業は一見簡単そうですが、プログラミングする場合は微分等が必要となり、結構手間がかかります。

そのため、scipy.signal.find_peaks — SciPy v1.9.3 Manualライブラリを使って簡単にやってみます。

対象データはとあるダムの過去15年間の1時間間隔の流入量です。

まず、scipy.signal import find_peaksをオプションなしで使ってみます。

from scipy.signal import find_peaks

# v：ダム流量データの配列
peaks, _ = find_peaks(v)

v[peaks]を散布図で書くと次のとおりです。

拡大図

すべてのピークを拾ってしまい、使えそうにないです。

次に、公式等を参考に以下のオプションを付けます。

• height=100：ピークの最小値
• distance=24 : 隣り合うピークの最小距離

from scipy.signal import find_peaks

# v：ダム流量データの配列
peaks, _ = find_peaks(v, height=100, distance=24)

拡大図

ほぼ完璧に波形のピークを拾えています。

例えば、上位30洪水を抽出する場合は、何でも良いですがnumpyで以下のような処理を行います。

めちゃくちゃ簡単です。

import pandas as pd
import numpy as np

qmax = v[peaks]
date = df.index[peaks] # 日付
ind = np.argsort(qmax)[::-1]
dfmax = pd.DataFrame({'date':date[ind[:30]], 'Q':qmax[ind[:30]]})
dfmax

	date	Q
0	2019-09-12 16:00:00	1749.78
1	2007-09-07 02:00:00	906.86
2	2016-07-23 08:00:00	809.22
3	2021-07-16 07:00:00	713.31
4	2017-09-23 00:00:00	679.63
5	2011-09-21 17:00:00	644.21
6	2012-06-19 23:00:00	576.43
7	2015-09-09 13:00:00	509.00
8	2018-08-31 21:00:00	457.19
9	2013-10-16 05:00:00	429.03
10	2008-08-29 00:00:00	407.78
11	2011-07-20 01:00:00	371.44
12	2014-10-06 10:00:00	355.04
13	2012-07-14 04:00:00	339.82
14	2007-07-15 10:00:00	336.24
15	2013-09-16 09:00:00	322.83
16	2012-05-03 07:00:00	319.07
17	2008-05-20 08:00:00	303.61
18	2013-04-06 23:00:00	290.46
19	2019-04-21 08:00:00	280.20
20	2014-06-07 06:00:00	246.24
21	2009-10-08 08:00:00	245.16
22	2006-10-06 15:00:00	236.92
23	2019-07-16 18:00:00	236.26
24	2006-07-19 13:00:00	236.03
25	2021-06-03 03:00:00	223.07
26	2009-08-10 07:00:00	203.89
27	2015-07-17 02:00:00	196.85
28	2018-07-24 23:00:00	187.92
29	2019-08-09 23:00:00	184.52

まとめ

pythonは何でもライブラリがあってやっぱり便利です。

参考サイト

SciPy 信号データ内のピークを見つける - Emotion Explorer

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