Tutorial – Program Grid_to_Vox

 

Given are bivariate (X,Y) scatter data from a series of samples at different geological ages. Using program Grid2.2.out discrete bivariate frequency distributions DX,DY,Z,F are generated, with DX and DY being the grid-cell sizes of the X- and Y coordinate axes, respectively, with Z being the geological age of a particular sample, and with F being the bivariate frequency of points per grid-cell (see, for example, Knappertsbusch, 2000). The program Grid_to_Vox3 is reserved for handling the G. menardii data set, while Grid_to_Vox4 is reserved for the C. leptoporus data set (this separation into two programs was done in order to facilitate programming efforts).

 

 

Input to Grid_to_Vox:

Both Grid_to_Vox versions work in batch operating mode, so that a large number of gridded input files can be processed one after the other. Two types of input files are required: First, one text file called List_of_files, which contains a list of the age (in Ma) of the sample and the corresponding name of the file with the gridded data matrix per sample. The gridded data matrix contains the frequency distribution of the bivariate set of measurements. The age must be written in digits of five characters, followed by a comma, followed by the name of the gridded input matrix. The name of the gidded input data is 16 characters long. The second type of input files are the files with the gridded data matrices (one file per sample). The gridded data matrices need to be unformatted, i.e., without any header or column information (these must first be removed by manual editing).

 

 

 

Example for Grid_to_Vox3 (Globorotalia menardii):

 

File List_of_files:

00.340,input1xxxxxxxxxx_grd.txt

56.781,input2xxxxxxxxxx_grd.txt

 

Gridded data matrix (for Globorotalia menardii):

A 14x16 matrix (14 columns, 16 rows).

DX goes in horizontal direction (mid-points at 25, 75, 125,..., 675µm).

[Intervals of dDX=50µm].

DY goes in vertical direction (mid-points at 50, 150, 250,...,1550µm).

[dDY=100µm].

 

 

File input1xxxxx_grid:

 

1              2              3              4              5              6              7              8              9              10           11           12           13           14

15           16           17           18           19           20           21           22           23           24           25           26           27           28

29           30           31           32           33           34           35           36           37           38           39           40           41           42

43           44           45           46           47           48           49           50           51           52           53           54           55           56

57           58           59           60           61           62           63           64           65           66           67           68           69           70

71           72           73           74           75           76           77           78           79           80           81           82           83           84

85           86           87           88           89           90           91           92           93           94           95           96           97           98

99           100         101         102         103         104         105         106         107         108         109         110         111         112

113         114         115         116         117         118         119         120         121         122         123         124         125         126

127         128         129         130         131         132         133         134         135         136         137         138         139         140

140         141         142         143         144         145         146         147         148         149         150         151         152         153

154         155         156         157         158         159         160         161         162         163         164         165         166         167

167         168         169         170         171         172         173         174         175         176         177         178         179         180

181         182         183         184         185         186         187         188         189         190         191         192         193         194

195         196         197         198         199         200         201         202         203         204         205         206         207         208

209         210         211         212         213         214         215         216         217         218         219         220         221         222

 

 

 

 

 

Output

 

The format of the output data, which can be imported in Voxler is

DX, DY, Age (Ma), Frequency

 

 

Example for file input1xxxxx_grid:

 

   25.        50.       .34        1.

   25.       150.      .34      15.

   25.       250.      .34      29.

   25.       350.      .34      43.

   25.       450.      .34      57.

   25.       550.      .34      71.

   25.       650.      .34      85.

   25.       750.      .34      99.

   25.       850.      .34      113.

   25.       950.      .34      127.

   25.     1050.     .34      140.

   25.     1150.     .34      154.

   25.     1250.     .34      167.

   25.     1350.     .34      181.

   25.     1450.     .34      195.

   25.     1550.     .34      209.

   75.        50.       .34        2.

   75.       150.      .34      16.

   75.       250.      .34      30.

   75.       350.      .34      44.

   75.       450.      .34      58.

   75.       550.      .34      72.

   75.       650.      .34      86.

   75.       750.     .34      100.

   75.       850.      .34      114.

   75.       950.      .34      128.

   75.     1050.     .34      141.

   75.     1150.     .34      155.

   75.     1250.     .34      168.

   75.     1350.     .34      182.

   75.     1450.     .34      196.

   75.     1550.     .34      210.

  125.       50.       .34        3.

  125.      150.      .34      17.

  125.      250.      .34      31.

  125.      350.      .34      45.

  125.      450.      .34      59.

  125.      550.      .34      73.

  125.      650.      .34      87.

  125.      750.      .34      101.

  125.      850.      .34      115.

  125.      950.      .34      129.

  125.    1050.     .34      142.

  125.    1150.     .34      156.

  125.    1250.     .34      169.

  125.    1350.     .34      183.

  125.    1450.     .34      197.

  125.    1550.     .34      211.

  175.       50.       .34        4.

  175.      150.      .34      18.

  175.      250.      .34      32.

  175.      350.      .34      46.

  175.      450.      .34      60.

  175.      550.      .34      74.

  175.     650.      .34      88.

  175.      750.      .34      102.

  175.      850.      .34      116.

  175.      950.      .34      130.

  175.    1050.     .34      143.

  175.    1150.     .34      157.

  175.    1250.     .34      170.

  175.    1350.     .34      184.

  175.    1450.     .34      198.

  175.    1550.     .34      212.

  225.       50.       .34        5.

  225.      150.      .34      19.

  225.      250.      .34      33.

  225.      350.      .34      47.

  225.      450.      .34      61.

  225.      550.      .34      75.

  225.      650.      .34      89.

  225.      750.      .34      103.

  225.      850.      .34      117.

  225.      950.      .34      131.

  225.    1050.     .34      144.

  225.    1150.     .34      158.

  225.    1250.     .34      171.

  225.    1350.     .34      185.

  225.    1450.     .34      199.

  225.    1550.     .34      213.

  275.       50.       .34        6.

  275.      150.      .34      20.

  275.      250.      .34      34.

  275.      350.      .34      48.

  275.      450.      .34      62.

  275.      550.      .34      76.

  275.      650.      .34      90.

  275.      750.      .34      104.

  275.      850.      .34      118.

  275.      950.      .34      132.

  275.    1050.     .34      145.

  275.    1150.     .34      159.

  275.    1250.     .34      172.

  275.    1350.     .34      186.

  275.    1450.     .34      200.

  275.    1550.     .34      214.

  325.       50.       .34        7.

  325.      150.      .34      21.

  325.      250.      .34      35.

  325.      350.      .34      49.

  325.      450.      .34      63.

  325.      550.      .34      77.

  325.      650.      .34      91.

  325.      750.      .34      105.

  325.      850.      .34      119.

  325.      950.      .34      133.

  325.    1050.     .34      146.

  325.    1150.     .34      160.

  325.    1250.     .34      173.

  325.    1350.     .34      187.

  325.    1450.     .34      201.

  325.    1550.     .34      215.

  375.       50.       .34        8.

  375.      150.      .34      22.

  375.      250.      .34      36.

  375.      350.      .34      50.

  375.      450.      .34      64.

  375.      550.      .34      78.

  375.      650.      .34      92.

  375.      750.      .34      106.

  375.      850.      .34      120.

  375.      950.      .34      134.

  375.    1050.     .34      147.

  375.    1150.     .34      161.

  375.    1250.     .34      174.

  375.    1350.     .34      188.

  375.    1450.     .34      202.

  375.    1550.     .34      216.

  425.       50.       .34        9.

  425.      150.      .34      23.

  425.      250.      .34      37.

  425.      350.      .34      51.

  425.      450.      .34      65.

  425.      550.      .34      79.

  425.      650.      .34      93.

  425.      750.      .34      107.

  425.      850.      .34      121.

  425.      950.      .34      135.

  425.    1050.     .34      148.

  425.    1150.     .34      162.

  425.    1250.     .34      175.

  425.    1350.     .34      189.

  425.    1450.     .34      203.

  425.    1550.     .34      217.

  475.       50.       .34      10.

  475.      150.      .34      24.

  475.      250.      .34      38.

  475.      350.      .34      52.

  475.      450.      .34      66.

  475.      550.      .34      80.

  475.      650.      .34      94.

  475.      750.      .34      108.

  475.      850.      .34      122.

  475.      950.      .34      136.

  475.    1050.     .34      149.

  475.    1150.     .34      163.

  475.    1250.     .34      176.

  475.    1350.     .34      190.

  475.    1450.     .34      204.

  475.    1550.     .34      218.

  525.       50.       .34      11.

  525.      150.      .34      25.

  525.      250.      .34      39.

  525.      350.      .34      53.

  525.      450.      .34      67.

  525.      550.      .34      81.

  525.      650.      .34      95.

  525.      750.      .34      109.

  525.      850.      .34      123.

  525.      950.      .34      137.

  525.    1050.     .34      150.

  525.    1150.     .34      164.

  525.    1250.     .34      177.

  525.    1350.     .34      191.

  525.    1450.     .34      205.

  525.    1550.     .34      219.

  575.       50.       .34      12.

  575.      150.      .34      26.

  575.      250.      .34      40.

  575.      350.      .34      54.

  575.      450.      .34      68.

  575.      550.      .34      82.

  575.      650.      .34      96.

  575.      750.      .34      110.

  575.      850.      .34      124.

  575.      950.      .34      138.

  575.    1050.     .34      151.

  575.    1150.     .34      165.

  575.    1250.     .34      178.

  575.    1350.     .34      192.

  575.    1450.     .34      206.

  575.    1550.     .34      220.

  625.       50.       .34      13.

  625.      150.      .34      27.

  625.      250.      .34      41.

  625.      350.      .34      55.

  625.      450.      .34      69.

  625.      550.      .34      83.

  625.      650.      .34      97.

  625.      750.      .34      111.

  625.      850.      .34      125.

  625.      950.      .34      139.

  625.    1050.     .34      152.

  625.    1150.     .34      166.

  625.    1250.     .34      179.

  625.    1350.     .34      193.

  625.    1450.     .34      207.

  625.    1550.     .34      221.

  675.       50.       .34      14.

  675.      150.      .34      28.

  675.      250.      .34      42.

  675.      350.      .34      56.

  675.      450.      .34      70.

  675.      550.      .34      84.

  675.      650.      .34      98.

  675.      750.      .34      112.

  675.      850.      .34      126.

  675.      950.      .34      140.

  675.    1050.     .34      153.

  675.    1150.     .34      167.

  675.    1250.     .34      180.

  675.    1350.     .34      194.

  675.    1450.     .34      208.

  675.    1550.     .34      222.