摘要

GPlates作为桌面图形用户界面应用，可用于深时地球重建。基于GPlates，开发人员提供了开源的python库——pygplates，该库提供了更便捷、更多样的方法来查询板块重建信息，并融合进其余的python工作流中。GPlately更进一步地使用更简化的python接口，提供更迅速的时空数据分析。

作为面向对象的python库，GPlately可以

获取深时地质时间的重建数据（点、线、多边形和栅格图层）
查询板块运动构造信息（板块漂移速率，俯冲速率，海底扩张速率）
快速进行多个板块运动模型的比较
绘制重建数据地图

GPlately的所有工具/功能基于线程安全的多CPU处理器加速时空分析。

介绍

GPlates具有传统的GIS界面，提供构建和可视化重建。尽管许多团体对它饱加赞扬，但从GPlates的图形化界面中获取构造信息十分不便，甚至不能进行完整的时空数据分析。

pygplates创建的初衷是简化/加速时空数据分析。

pygplates是一个细粒度的python接口，用于向研究人员提供基础的板块重建功能。但是对于python编程基础薄弱的地质科学家来说，使用pygplates将是一项巨大的挑战。

pygplates的底层细节对经验丰富的pygplates使用者来说也是十分繁琐的。本文这里，开发人员提供了pygplates的高级接口，将许多pygplates的底层功能整合为工作流，简化为了面向对象的GPlately包。

参照文献，介绍GPlately的一些用法，例如从板块边界提取板块运动属性，包括海底扩张速率，海沟闭合速率和海洋地壳上的火山痕迹。

准备

GPlately需要您已安装pyGPlates。所有主流的操作系统（比如Linux，MacOS，Windows）都支持两者，且安装教程皆很详细。在EarthByte servers上可以获取示例数据，包括栅格图层，海底年龄网格，板块运动模型等用于板块重建的数据。

当然，GPlately依赖许多其他python库，包括NumPy，SciPy，Stripy，GeoPandas，Cartopy，Shapely，PlateTectonicTools，RasterIO，以及GDAL。

所有的工作流程，包括这里和网上的，都需要依赖板块运动模型方可进行。包括：

板块移动文件（一个或多个rot文件），用于描述模型里板块的运动演化
板块的拓扑结构（gpml文件），包含点、多线段和多边形几何要素，描述了板块边界的位置和演化走向
静态多边形，用来表示地球岩石圈上分离的和相连的区域

重建的方法因人而异，视情况而定，或者直接使用GPlately封装好的板块模型，可以通过DataServer对象从EarthByte serves上获取板块模型。

example 1：通过DataServer对象从EarthByte serves上获取板块模型

import gplately# 启用GPlately data server，下载Muller et al. 2019文件
gdownload = gplately.download.DataServer("Muller2019")rotation_model, topology_features, static_polygons = gdownload.get_plate_reconstruction_files()coastlines, continents, COBs = gdownload.get_topology_geometries()# 将plate rotations, topology features and static polygons传递给PlateReconstruction对象
model = gplately.PlateReconstruction(rotation_model, topology_features, static_polygons)# 初始化PlotTopologies对象，同时调用一些几何要素
gplot = gplately.plot.PlotTopologies(model, time=None, coastlines=coastlines, continents=continents, COBs=COBs)