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pyParaOcean, 해양 데이터의 시각적 분석 시스템: 해양 데이터~에 의해@oceanography

pyParaOcean, 해양 데이터의 시각적 분석 시스템: 해양 데이터

너무 오래; 읽다

본 논문에서 연구원들은 동적 프로세스 추적 및 이벤트 감지를 위해 Paraview에서 해양 데이터 시각화를 향상시키는 pyParaOcean을 소개합니다.
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저자:

(1) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Toshit Jain;

(2) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Varun Singh;

(3) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Vijay Kumar Boda;

(4) Upkar Singh, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소;

(5) Ingrid Hotz, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소 및 스웨덴 노르셰핑 린셰핑 대학교 과학 기술부(ITN);

(6) PN Vinayachandran, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소;

(7) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Vijay Natarajan.

링크 표

2. 해양자료

해양학자는 일반적으로 3차원 영역에 걸쳐 시변 스칼라 또는 벡터 필드와 같은 대규모 다변량 시공간 데이터 세트를 다룹니다. 데이터는 시뮬레이션, 위성 이미지, 부표 센서 또는 현장 물리적 관찰을 사용하여 생성됩니다. 고성능 컴퓨팅, 더 높은 해상도 샘플링, 관측 가능 항목 수의 증가로 인해 이러한 데이터 세트의 크기가 급격히 증가하고 있습니다. 재분석 데이터 세트는 수치 시뮬레이션 모델과 관측 입력을 결합하여 시공간적으로 일관된 데이터를 제공합니다. 해양 데이터에는 다중 규모 개체 간의 복잡한 상호 작용을 포함하는 강력한 시간적, 공간적 프로세스가 포함되어 있습니다[XLWD19]. 소용돌이, 전선과 같은 소규모 지형지물부터 해저, 순환 패턴과 같은 대규모 지형지물까지 다양한 규모로 분석됩니다.


이 백서의 모든 시각화는 홍해와 벵골만이라는 두 개의 데이터 세트를 사용하여 생성되었습니다.


그림 1: pyParaOcean 시스템 아키텍처. 플러그인에는 Paraview의 고성능 기능과 원활하게 통합되는 해양 데이터 시각화를 위한 여러 특수 필터가 포함되어 있습니다.


홍해: 이 데이터세트 [TZG* 17]는 IEEE SciVis 2020 콘테스트의 일부로 제공되었습니다. 이는 3차원 스칼라 및 속도 필드의 50개 멤버 앙상블입니다. 데이터는 한 달 동안의 시뮬레이션 시간을 포괄하는 60개 시간 단계에 걸쳐 500 × 500 × 50 그리드에서 정기적으로 샘플링됩니다. 앙상블은 다양한 매개변수와 초기 조건을 적용한 시뮬레이션 모델의 출력으로, 매개변수 값의 작은 변화에도 크게 달라질 수 있습니다. 구성원은 전체 홍해에 걸쳐 있는 30° E - 50° E 및 10° N - 30° N 도메인에 대해 구성된 MITgcm 설정의 예측입니다. 수평 해상도는 0.04° × 0.04°(4km)이고 수직 레이어는 50개, 표면 간격은 4m, 바닥 간격은 300m인 데카르트 좌표로 구현됩니다. 데이터 세트는 NetCDF 형식으로 제공됩니다.


벵골 만: 이 데이터 세트는 재분석 제품에 의해 생성되었으며 NEMO(유럽 해양 모델링을 위한 Nucleus) 리포지토리 [Mad08]에서 사용할 수 있습니다. 2020년 7월부터 8월까지의 일일 해상도는 총 62개 시간 단계입니다. . 데이터는 위도-경도 해상도가 1/12°인 NetCDF 형식으로 제공됩니다. 염분 측정은 표면 근처의 1m 해상도부터 해저 방향의 450m 해상도까지 50개의 수직 수준에서 제공되며, 상부 100m의 22개 샘플이 포함됩니다. 이 데이터에서는 경도 75°E와 96°E, 위도 5°S~30°N으로 제한되고 최대 깊이는 200m인 지리적 지역인 벵골만(Bay of Bengal)이 이 데이터에서 추출되었습니다.


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