pyParaOcean, ein System zur visuellen Analyse von Ozeandaten: Ozeandaten

Linktabelle

• Zusammenfassung und Einleitung
• Ozeandaten
• pyParaOcean: Architektur
• pyParaOcean: Funktionalitäten
• Fallstudie: Bucht von Bengalen
• Abschluss
• Danksagungen und Referenzen

2. Ozeandaten

Ozeanographen arbeiten typischerweise mit großen multivariaten räumlich-zeitlichen Datensätzen – zeitabhängigen Skalar- oder Vektorfeldern über einem dreidimensionalen Gebiet. Die Daten werden mithilfe von Simulationen, Satellitenbildern, Sensoren an Bojen oder physikalischen Beobachtungen vor Ort generiert. Mit Fortschritten im Hochleistungsrechnen, höher aufgelöster Abtastung und der zunehmenden Anzahl von Observablen nimmt die Größe solcher Datensätze rapide zu. Reanalyse-Datensätze kombinieren ein numerisches Simulationsmodell mit Beobachtungsdaten, um Daten zu liefern, die räumlich-zeitlich konsistent sind. Ozeandaten enthalten starke zeitliche und räumliche Prozesse, die komplexe Wechselwirkungen zwischen multiskaligen Einheiten beinhalten [XLWD19]. Sie werden auf einer Vielzahl von Skalen analysiert, von kleinskaligen Merkmalen wie Wirbeln und Fronten bis hin zu großskaligen Merkmalen wie Ozeanbecken und Zirkulationsmustern.

Alle Visualisierungen in diesem Dokument werden mithilfe von zwei Datensätzen erstellt: dem Roten Meer und der Bucht von Bengalen.

Rotes Meer: Dieser Datensatz [TZG∗ 17] wurde im Rahmen des IEEE SciVis 2020-Wettbewerbs zur Verfügung gestellt. Es handelt sich um ein 50-köpfiges Ensemble aus dreidimensionalen Skalar- und Geschwindigkeitsfeldern. Die Daten werden regelmäßig auf einem 500 × 500 × 50-Raster über 60 Zeitschritte abgetastet, die einen ganzen Monat Simulationszeit abdecken. Ensembles sind die Ausgaben der simulierten Modelle mit unterschiedlichen Parametern und Anfangsbedingungen und können selbst bei einer kleinen Änderung der Parameterwerte erheblich variieren. Die Mitglieder sind die Prognosen von MITgcm-Setups, die für den 30◦E - 50◦E- und 10◦N - 30◦N-Bereich konfiguriert sind, der das gesamte Rote Meer umfasst. Sie werden in kartesischen Koordinaten mit einer horizontalen Auflösung von 0,04◦ × 0,04◦ (4 km) und 50 vertikalen Schichten mit einem Oberflächenabstand von 4 m und einem Bodenabstand von 300 m implementiert. Der Datensatz ist im NetCDF-Format verfügbar.

Bucht von Bengalen: Dieser Datensatz wird von einem Reanalyseprodukt generiert und ist im Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO)-Repository [Mad08] verfügbar. Er umfasst eine tägliche Auflösung für die Monate Juli bis August 2020, insgesamt 62 Zeitschritte. Die Daten sind im NetCDF-Format mit einer Breiten- und Längenauflösung von 1/12◦ verfügbar. Salzgehaltsmessungen sind auf 50 vertikalen Ebenen verfügbar, von einer Auflösung von 1 m in Oberflächennähe bis zu einer Auflösung von 450 m in Richtung Meeresboden, einschließlich 22 Proben in den oberen 100 m. Die Bucht von Bengalen, eine geografische Region mit den Längengraden 75◦ E und 96◦ E und den Breitengraden 5◦ S bis 30◦ N und einer Tiefe von bis zu 200 m, wird aus diesen Daten extrahiert.