pyParaOcean, একটি সিস্টেম ফর ভিজ্যুয়াল অ্যানালাইসিস অফ ওশান ডেটা: pyParaOcean: কার্যকারিতা

লিঙ্কের টেবিল

• বিমূর্ত এবং ভূমিকা
• মহাসাগরের তথ্য
• pyParaOcean: আর্কিটেকচার
• pyParaOcean: কার্যকারিতা
• কেস স্টাডি: বঙ্গোপসাগর
• উপসংহার
• স্বীকৃতি এবং রেফারেন্স

4. pyParaOcean: কার্যকারিতা

আমরা এখন pyParaOcean প্লাগইনে প্রয়োগ করা এবং প্যারাভিউ ফিল্টার হিসাবে উপলব্ধ বিভিন্ন ফাংশনগুলির তালিকা এবং বর্ণনা করি। চিত্র 2 এবং সম্পূরক উপাদানের ভিডিও pyParaOcean এবং ইউজার ইন্টারফেসের বিভিন্ন ফিল্টার দেখায়।

4.1। আইসোভলিউম ভিজ্যুয়ালাইজেশন

সমুদ্রের ডেটাতে 3D স্কেলার ক্ষেত্রগুলিকে কল্পনা করার জন্য ভলিউম রেন্ডারিং একটি প্রাকৃতিক পছন্দ কারণ এটি বিতরণের একটি দ্রুত ওভারভিউ প্রদান করে (চিত্র 2(D))৷ একটি নির্দিষ্ট স্থানান্তর ফাংশন সহ অ্যানিমেশন সময়ের সাথে স্কেলার ক্ষেত্রের ভিজ্যুয়ালাইজেশনের অনুমতি দেয়। প্যারাভিউ-এর মধ্যে ভলিউম রেন্ডারিং ফিল্টারটি স্কেলার ক্ষেত্রের সীমার মধ্যে একটি ব্যবধান বেছে নিয়ে আগ্রহের সাবভলিউমগুলি কল্পনা করতে টিউন করা যেতে পারে। বিশেষত, আগ্রহের স্থানিক অঞ্চলের মধ্যে গড় লবণাক্ততা/তাপমাত্রার মান ধারণকারী একটি আইসোভলিউম বা উচ্চ লবণাক্ততার জল ক্যাপচার করে এমন একটি আইসোভলিউম 3D ক্ষেত্রের একটি ভাল ওভারভিউ প্রদান করে।

4.2। বীজ বসানো এবং ক্ষেত্র লাইন

স্ট্রীমলাইন এবং পাথলাইন সহ ফিল্ড লাইনগুলি একটি 3D ভেক্টর ক্ষেত্রের একটি ভাল ওভারভিউ প্রদান করে। pyParaOcean একটি ফিল্টার প্রদান করে যা স্ট্রীমলাইন এবং পাথলাইনগুলির গণনা শুরু করার জন্য একাধিক বীজ বপনের কৌশল প্রয়োগ করে এবং ব্যবহারকারীকে একটি বেছে নেওয়ার অনুমতি দেয়। এই ফিল্টার ব্যবহার করে উৎপন্ন বীজগুলিকে প্যারাভিউতে কাস্টম সোর্স স্ট্রিমলাইন ইন্টিগ্রেটর বা কণা ট্রেসারে ইনপুট হিসাবে খাওয়ানো হয় (চিত্র 2(G,H))৷

স্ট্রীমলাইনগুলি স্থানের প্রতিটি বিন্দুতে বেগের স্পর্শক অবিচ্ছেদ্য বক্ররেখাগুলির একটি সেট। তারা প্রবাহের তাত্ক্ষণিক রেখাগুলি চিত্রিত করে যা গুরুত্বপূর্ণ মহাসাগরীয় ঘটনা যেমন এডি, স্রোত এবং ফিলামেন্টগুলিকে চিহ্নিত করে। সময়ের সাথে বিকশিত হওয়ার কারণে পাথলাইনগুলি বেগের স্পর্শক। একটি পাথলাইন বর্ণনা করে যে একটি ভরবিহীন ভার্চুয়াল কণা একটি নির্দিষ্ট টাইমস্টেপে অবস্থিত বীজ থেকে শুরু করবে। পাথলাইন পরিবহন বোঝার জন্য উপযোগী, যেমন লবণাক্ততা অ্যাডভেকশন এবং ধ্বংসাবশেষ সংগ্রহ। তারা স্ট্রীমলাইনের চেয়ে বেশি গণনা-নিবিড়।

সিডিং ফিল্টার বীজের সংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করে এবং কীভাবে বীজ বসানোর জন্য ডোমেনটি নমুনা করা হয়, চিত্র 2 (C) দেখুন)। স্যাম্পলিং হতে পারে (ক) ইউনিফর্ম, (খ) প্রবাহের গতি, কার্ল, ভোর্টিসিটি, বা ওকুবো-ওয়েইস মানদণ্ড [Oku70], বা (c) ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত স্কেলার ক্ষেত্র দ্বারা ওজন করা যা পাইপলাইনে আগে গণনা করা হয়েছে। একজন ব্যবহারকারী লাইন ইন্টিগ্রেশন প্যারামিটার এবং স্যাম্পলিং বিকল্পগুলিকে ভিজ্যুয়াল বিশৃঙ্খল কমাতে, আগ্রহের অঞ্চলগুলিতে গণনা ফোকাস করতে, ডোমেনের কভারেজ সর্বাধিক করতে এবং আকর্ষণীয় প্রবাহ বৈশিষ্ট্যগুলি হাইলাইট করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ ভোর্টিসিটি অঞ্চলে বিশুদ্ধ স্ট্রীমলাইন রেন্ডার করা ফ্রেম জুড়ে কিছু সাময়িক সংগতি সহ এডিগুলির চারপাশে বন্ধ লুপ তৈরি করে (চিত্র 7)।

অতিরিক্তভাবে, ভেক্টর ক্ষেত্রের প্রতিটি উপাদান যেখানে সিডিং ফিল্টার প্রয়োগ করা হয় একটি পৃথক স্কেলার ক্ষেত্র হিসাবে নির্দিষ্ট করা যেতে পারে। এটি উল্লম্ব বেগের উপাদান উপেক্ষা করা বা প্রতিটি অক্ষ বরাবর স্কেল সামঞ্জস্য করার মতো অন্যান্য ডাউনস্ট্রিম অপারেশনগুলি করা সহজ করে তোলে।

4.3। ইন্টারেক্টিভ কণা পাথ

এই ফিল্টারটি প্যারাভিউ থেকে কণা ট্রেসারে একটি ইন্টারেক্টিভ সিডিং এক্সটেনশন সহ সমুদ্রের ডেটাতে তাপ এবং ভর পরিবহনের প্রশ্নগুলি সহজতর করে। এটি একটি লিঙ্কযুক্ত সমান্তরাল স্থানাঙ্ক প্লট প্রদর্শন করে, যেখানে ব্যবহারকারী তাপমাত্রা এবং লবণাক্ততার মতো স্কেলারের রেঞ্জ নির্বাচন করতে ব্রাশ করতে পারে এবং তাই বীজকে আইসোভলিউমগুলিতে সীমাবদ্ধ করে। এই সাবভলিউমগুলি থেকে নমুনা করা পয়েন্টগুলি পাথলাইন গণনার জন্য বীজ হিসাবে কাজ করে (চিত্র 2(H))।

4.4। গভীরতা প্রোফাইল ভিউ

এই ফিল্টারটি ব্যবহারকারীকে সমুদ্রের একটি উল্লম্ব কলাম পরিদর্শন করতে সক্ষম করে, যা একটি দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশ জোড়া দ্বারা নির্দিষ্ট করা হয়েছে৷ এটি সমুদ্রের মধ্যে একটি "সুই" ফেলে দেয় এবং গভীরতার বিভিন্ন মান (চিত্র 2(ডি)) এ এই লাইন বরাবর নমুনা বিন্দু দেয়। এটি একটি লিঙ্কযুক্ত সমান্তরাল স্থানাঙ্ক প্লট প্রদর্শন করে যা উল্লম্ব কলাম বরাবর নমুনাযুক্ত সমস্ত স্কেলারগুলির একটি গভীরতা প্রোফাইল দেয়। গভীরতার বিপরীতে নির্বাচিত স্কেলারের একটি লাইন প্লট ভিউ (চিত্র 2(E)) প্রদর্শিত হয়। ঐচ্ছিকভাবে, নির্বাচিত দ্রাঘিমাংশে একটি উল্লম্ব স্লাইসে ম্যাপ করা স্কেলার ক্ষেত্রটি ভলিউম রেন্ডার উইন্ডোতে দেখানো হয়। ব্যবহারকারী সমান্তরাল স্থানাঙ্ক প্লট (চিত্র 2(F)) থেকে উল্লম্ব কলামের পয়েন্টগুলির একটি উপসেট নির্বাচন এবং হাইলাইট করতে পারে এবং সমস্ত দৃশ্যে সময় জুড়ে সেগুলি ট্র্যাক করতে পারে। এটি উল্লম্ব ভর পরিবহন অধ্যয়ন করার জন্য, বিশেষ করে এডি সেন্টারে একম্যান পরিবহন [Sar13] এর মাধ্যমে উর্ধ্বগতি বা ডাউনওয়েলিং অধ্যয়ন করার জন্য এবং তাপের পুনঃবণ্টন নির্দেশকারী আইসোথার্মের বিষণ্নতা অধ্যয়ন করার জন্য দরকারী [KNR∗ 07]। সামুদ্রিক জীবন বোঝার জন্য এই পরিবর্তনগুলি অধ্যয়ন করা গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা ফাইটোপ্ল্যাঙ্কটন ফুল এবং পুষ্টির পরিবহন চালায়

4.5। এডি সনাক্তকরণ এবং দৃশ্যায়ন

eddies [AHG∗ 19] এর নির্ভরযোগ্য এবং স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণের জন্য বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়েছে। ম্যাকউইলিয়াম [McW90] ভর্টিসিটি ω ব্যবহার করে একটি ভৌতিক প্যারামিটার হিসাবে একটি 2D পদ্ধতি তৈরি করেছেন, যার স্থানীয় মিনিমা এবং ম্যাক্সিমা সম্ভাব্য এডিগুলির কেন্দ্রগুলি সনাক্ত করে এবং কেন্দ্রের সাপেক্ষে আশেপাশে ঘূর্ণির মানগুলি এডি সীমানা নির্ধারণে সহায়তা করে। Okubo [Oku70] একটি বিশেষ ওকুবো-ওয়েইস প্যারামিটার ব্যবহার করে যা শিয়ার এবং স্ট্রেন বিকৃতির উপর ভিত্তি করে এবং ঘূর্ণন পরিমাপের জন্য উল্লম্ব উপাদানের উপর ভিত্তি করে এবং তাই সম্ভাব্য এডিগুলি সনাক্ত করে। ফলাফলের উন্নতির জন্য ওকুবো-ওয়েইস মানদণ্ডের পরে একটি বৃত্তাকার মানদণ্ড প্রয়োগ করা যেতে পারে [WHP∗ 11]। এডি সনাক্তকরণের জন্য সমুদ্র পৃষ্ঠের উচ্চতা এবং বেগ প্রোফাইলও ব্যবহার করা হয়েছে [MAIS16]। উইন্ডিং অ্যাঙ্গেল মাপদণ্ড, স্ট্রীমলাইন ক্লাস্টারিং সহ, 3D [FFH21] এ এডি শনাক্ত করতে সাহায্য করে।

pyParaOcean এ এডি আইডেন্টিফিকেশন ফিল্টারটি মেসোস্কেল এডিজ [AMM17] এর উপর ফোকাস করে। এটি পৃথক সময় ধাপে শুধুমাত্র বেগ ক্ষেত্র ব্যবহার করে এবং কোনো প্রাপ্ত ক্ষেত্র গণনা করে না। এই 3D সনাক্তকরণ স্কিমটি টাইমস্টেপ এবং গভীরতার স্লাইস জুড়ে সমান্তরালভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে যেহেতু উল্লম্ব বেগ ব্যবহার করা হয় না।

ঘূর্ণায়মান তরলের প্রবাহের গতি ঘূর্ণনের কেন্দ্রের দিকে তেজস্ক্রিয়ভাবে ভিতরের দিকে হ্রাস পায়। ফিল্টার সম্ভাব্য এডি কেন্দ্রগুলি সনাক্ত করতে প্রবাহের গতির স্থানীয় মিনিমাম পরিদর্শন করে। উল্লম্ব বেগ উপেক্ষা করা হয় ঘূর্ণি কোরে আপওয়েলিং বা ডাউনওয়েলিং এর গতি কমানোর জন্য, এইভাবে সংশ্লিষ্ট প্রবাহ মিনিমাম বৃদ্ধি করে। অধ্যবসায়ের ধারণা দ্বারা নির্দেশিত টপোলজিকাল সরলীকরণ প্রয়োগ করে শব্দ এবং কম উল্লেখযোগ্য মিনিমা অপসারণ করা হয় [TFL∗ 17]। এর পরে, পদ্ধতিটি ন্যূনতম [GEP04] কেন্দ্রিক XY সমতলের চারটি চতুর্ভুজের মধ্যে স্ট্রীমলাইন ক্রস করে কিনা তা পরীক্ষা করে উইন্ডিং অ্যাঙ্গেল মানদণ্ড [FFH21] এর একটি আনুমানিক নিযুক্ত করে। লোহিত সাগর এবং এডেন উপসাগরের মতো তুলনামূলকভাবে স্থির এডি কেন্দ্র সহ অঞ্চলগুলিতে এই পদ্ধতিটি আরও কার্যকর। চিত্র 3 এই ফিল্টার ব্যবহার করে লোহিত সাগরে চিহ্নিত সম্ভাব্য এডি কেন্দ্রগুলির সেট দেখায়।

একটি এডি ফর্ম সর্পিল বা বন্ধ loops মূল কাছাকাছি স্ট্রীমলাইন বীজ. রেডিয়াল অক্ষ বরাবর বাইনারি অনুসন্ধান ব্যবহার করে এডির সীমানা নির্ধারণ করা হয়। অনুসন্ধানটি বীজটি সনাক্ত করতে সহায়তা করে যা এডি কেন্দ্র থেকে সবচেয়ে দূরে তবে এর ফলে একটি সর্পিল বা প্রায় বন্ধ লুপ স্ট্রীমলাইন হয়। ফিল্টারটি সনাক্ত করা ঘূর্ণি কোরের কাছাকাছি উদ্ভূত সমস্ত স্ট্রীমলাইন প্রদর্শন করে এবং তাই এডির একটি 3D প্রোফাইল উপস্থাপন করে (চিত্র 2(I))। এটি অন্যান্য এডি সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলিকে সমর্থন করার জন্য প্রসারিত হতে পারে [MAIS16, FFH21] যা ইন্টারফেসের মাধ্যমে নির্বাচিত হতে পারে।

4.6। সারফেস ফ্রন্ট ট্র্যাকিং এবং লবণাক্ততা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

সমুদ্রবিজ্ঞানীরা প্রায়ই জলের পার্সেলগুলিতে আগ্রহী হন যা ভর বা তাপ পরিবহন করে। এগুলি স্বতন্ত্র তাপমাত্রা বা লবণাক্ততার বৈশিষ্ট্য সহ জলের চলমান ভলিউম। সারফেস ফ্রন্ট ট্র্যাকিং ফিল্টার একটি স্কেলারফিল্ড আইসোভলিউম (যাকে সারফেস ফ্রন্ট বলা হয়) এর সীমানার সংযুক্ত উপাদানগুলি গণনা করে, সময়ের সাথে সাথে সেগুলিকে ট্র্যাক করে এবং একটি ট্র্যাক গ্রাফ তৈরি করে যা সমস্ত পৃষ্ঠের ফ্রন্টের গতিবিধি সংক্ষিপ্ত করে। এই গ্রাফ থেকে বের করা ট্র্যাকগুলির একটি উপসেট ভিজ্যুয়াল বিশ্লেষণের জন্য রেন্ডার করা হয়। সারফেস ফ্রন্টগুলি উচ্চ লবণাক্ত জলের ভরের একটি ভাল প্রতিনিধি হিসাবে দেখানো হয়েছে [SDVN22]। এটি আরব সাগর থেকে বঙ্গোপসাগরে প্রবেশকারী উচ্চ লবণাক্ততা কোর (HSC) এর পথ চিহ্নিত করতে ব্যবহার করা হয়েছে (চিত্র 2(J))।