SeisNoise

Timothy Clements, Marine A. Denolle
SeisNoise.jl: Ambient Seismic Noise Cross Correlation on the CPU and GPU in Julia
Seismological Research Letters (2021) 92 (1): 517–527.
https://doi.org/10.1785/0220200192
https://docs.juliahub.com/SeisNoise
https://github.com/tclements/SeisNoise.jl

ambient seismic noise cross correlation のライブラリです。これまで見てきた passive 手法の中では最も新しく、シンプルに書けそうです。しかも CUDA 対応済み。
https://phreeqc.blogspot.com/2021/05/passive.html
https://phreeqc.blogspot.com/2021/06/blog-post_25.html

ちょうど手元の Win10 ＋ Jupyter がエラーを吐いて動かない状態でしたので、再構築がてらインストールしてみました。
まずは、既存の Julia と miniconda をアンインストール。関連フォルダをすべて削除。レジストリもクリーンにしてから再起動。

Julia 1.65 をインストール後、
pkg> add IJulia
pkg> add SeisNoise
pkg> add SeisIO; build; precompile
pkg> add Plots
 
miniconda 3 をインストール後、
$ conda install jupyter lab
$ jupyter lab

規定の browser だと表示されなかったので、起動 browser を変更。
$ jupyter lab --generate-config
~/.jupyter/jupyter_lab_config.py
 c.ServerApp.browser = '"C:\\Program Files (x86)\\Microsoft\\Edge\\Application\\msedge.exe\" %s'

これで立ち上がりました。
Github の README.md のソースをコピペして run。
同じ絵が出ました。ＯＫです。

F-net の sac が手元になかったため、FDSN(IRIS) にある気象庁の静岡と岐阜のデータに変更。周波数を低めに設定し、run。

１日間と短いのですが、そこそこの形になりました。

DL に時間がかかりますが、仕方がないでしょう。
テストは CPU ＋1日間のデータのみでしたが、感覚的に速い方だと思います。GPU を使えるなら、大きなデータを扱えそうです（データを用意するのに時間がかかりますが）。

exsample は今後整備される予定のようです。楽しみですね。