pyParaOcean, ein System zur visuellen Analyse von Ozeandaten: Fallstudie: Bucht von Bengalen

Linktabelle

Zusammenfassung und Einleitung

Ozeandaten

pyParaOcean: Architektur

pyParaOcean: Funktionalitäten

Fallstudie: Bucht von Bengalen

Schlussfolgerung, Danksagungen und Referenzen

5. Fallstudie: Golf von Bengalen

Der Sommermonsunstrom (SMC) ist ein markantes Merkmal der Zirkulation im Indischen Ozean. Er umfließt Sri Lanka und mündet in die Bucht von Bengalen. Wir verwenden pyParaOcean, um verschiedene Phänomene in der Bucht von Bengalen zu untersuchen, insbesondere während des Monsuns.

Wirbel . Abbildung 5 ist eine grobe schematische Darstellung der wichtigsten Strömungen und Wirbel in der Bucht während der Monsunzeit. Ein großer antizyklonaler Wirbel (AE) rechts vom SMC und ein zyklonaler Wirbel, der als Sri Lanka Dome (SLD) bekannt ist [VY98], sind im Sommer in dieser Region regelmäßige Erscheinungen. Der AE hat einen Durchmesser von etwa 500 km, liegt südöstlich vor der Küste Sri Lankas und ist aufgrund seiner antizyklonalen Zirkulation durch intensive Abwärtsströmung im Inneren gekennzeichnet. [VY98] schlug vor, dass der AE durch die Wechselwirkung des SMC und der ankommenden Rossby-Wellen aus Sumatra entsteht. Der zeitliche Ablauf des Auftretens und Verschwindens des AE wurde in einer späteren Arbeit dokumentiert [VCMN04]. Der AE beginnt sich im Juni zu bilden, nimmt im Juli seine kreisförmige Form an und schwächt sich im August ab, wie in Abbildung 6 und dem dazugehörigen Video gezeigt.

Salztransport. pyParaOcean dient als effizientes Tool zur Analyse der Auswirkungen des AE auf den Golf von Bengalen. Stromlinien und Bahnlinien bieten eine Visualisierung der mit dem AE verbundenen Zirkulation und seiner Bewegung im Ozean. Die Feldlinien können auf eine Volumendarstellung eines Skalars gelegt werden, um den durch den Wirbel verursachten Transport zu visualisieren. Abbildung 7 und das dazugehörige Video zeigen die Stromlinien über einer Volumendarstellung des Salzgehalts in verschiedenen Zeitschritten, um die Rolle des AE beim Salztransport zu zeigen. Die Bewegung von hochsalzhaltigem Wasser aus dem Arabischen Meer durch das SMC in den Golf von Bengalen und seine Rückführung durch den AE wird in dieser Darstellung gut erfasst. Das Verfolgen von Oberflächenfronten von hochsalzhaltigem Wasser und das Hervorheben der langlebigen Spuren hilft dabei, einen Überblick über die signifikante Salzbewegung in der Region zu gewinnen. Wir beobachten eine Spur, die sich in Richtung der Küste Indiens bewegt, siehe Abbildung 4.

Abwärtsströmung . Abbildung 8 und das dazugehörige Video zeigen die Verwendung des Tiefenprofilfilters, um die Absenkung der 27°-Isotherme durch die AE zu visualisieren. Die antizyklonische Natur des Wirbels verursacht eine Abwärtsströmung innerhalb des Wirbels und drückt das relativ wärmere Wasser nach unten. Die Ansicht mit parallelen Koordinaten zeigt Änderungen in Temperatur, Salzgehalt und Geschwindigkeit in der Wassersäule, die durch die Ankunft des Wirbels am interessierenden Punkt verursacht werden.

Erfahrung und Leistung. Diese Fallstudie wurde in Zusammenarbeit mit einem Koautor, einem Ozeanographen, durchgeführt. Mit pyParaOcean konnten mehrere Beobachtungen zu Phänomenen wie dem SLD und der Bewegung von Wasser mit hohem Salzgehalt gemacht werden. Während unsere Ozeanographen-Mitarbeiter normalerweise Tools wie pyFerret für 2D-Analysen verwenden, fanden sie die Fähigkeiten von pyParaOcean sehr nützlich. Nach dieser ersten zufriedenstellenden Erfahrung planen wir, gemeinsam an der Untersuchung von Modellausgaben mit höherer Auflösung mit pyParaOcean zu arbeiten. Die Filter für Oberflächenfrontverfolgung und Wirbelerkennung dauern einige Minuten, während alle anderen Filter 1-2 Sekunden oder weniger dauern. Alle Experimente wurden auf einer Workstation mit einer 8-Kern-AMDEPOYC 7262 @ 3,2 GHz-CPU mit 512 GB Hauptspeicher und NVIDIA RTX A4000 (16 GB) GPU durchgeführt. Die Oberflächenfrontberechnung wird mithilfe der Python-Multiprocessing-Bibliothek parallelisiert, es besteht jedoch Spielraum für weitere Verbesserungen der Laufzeit. Der Wirbelerkennungs- und Visualisierungsfilter kann auch durch Parallelisierung einiger Berechnungen optimiert werden. Wir planen, dies in Zukunft aufzugreifen.