Autoren:  (1) Toshit Jain, Indian Institute of Science Bangalore, Indien;  (2) Varun Singh, Indian Institute of Science Bangalore, Indien;  (3) Vijay Kumar Boda, Indian Institute of Science Bangalore, Indien;  (4) Upkar Singh, Indian Institute of Science Bangalore, Indien;  (5) Ingrid Hotz, Indian Institute of Science Bangalore, Indien und Department of Science and Technology (ITN), Universität Linköping, Norrköping, Schweden;  (6) PN Vinayachandran, Indian Institute of Science Bangalore, Indien;  (7) Vijay Natarajan, Indian Institute of Science Bangalore, Indien.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Ozeandaten   pyParaOcean: Architektur   pyParaOcean: Funktionalitäten   Fallstudie: Bucht von Bengalen   Abschluss   Danksagungen und Referenzen  4. pyParaOcean: Funktionalitäten  Wir listen nun die verschiedenen Funktionen auf und beschreiben sie, die im pyParaOcean-Plugin implementiert und als Paraview-Filter verfügbar gemacht werden. Abbildung 2 und das Video im Zusatzmaterial zeigen die verschiedenen Filter in pyParaOcean und die Benutzeroberfläche.  4.1. Isovolumen-Visualisierung  Die Volumendarstellung ist eine naheliegende Wahl zur Visualisierung der 3D-Skalarfelder in den Ozeandaten, da sie einen schnellen Überblick über die Verteilung bietet (Abbildung 2(D)). Animationen mit einer festen Übertragungsfunktion ermöglichen die Visualisierung des Skalarfelds im Zeitverlauf. Der Volumendarstellungsfilter in Paraview kann so eingestellt werden, dass er die interessierenden Teilvolumina visualisiert, indem ein Intervall innerhalb des Bereichs des Skalarfelds gewählt wird. Insbesondere ein Isovolumen, das den mittleren Salzgehalt-/Temperaturwert innerhalb des interessierenden räumlichen Bereichs enthält, oder ein Isovolumen, das Wasser mit hohem Salzgehalt erfasst, bieten einen guten Überblick über das 3D-Feld.  4.2. Saatgutablage und Feldlinien  Feldlinien, einschließlich Stromlinien und Bahnlinien, bieten einen guten Überblick über ein 3D-Vektorfeld. pyParaOcean bietet einen Filter, der mehrere Seeding-Strategien zum Starten der Berechnung von Stromlinien und Bahnlinien implementiert und es dem Benutzer ermöglicht, eine auszuwählen. Mit diesem Filter generierte Seeds werden als Eingabe an den benutzerdefinierten Quellstromlinienintegrator oder Partikeltracer in Paraview weitergeleitet (Abbildung 2 (G, H)).  Stromlinien sind eine Reihe von Integralkurven, die an jedem Punkt im Raum tangential zur Geschwindigkeit verlaufen. Sie stellen momentane Strömungslinien dar, die wichtige ozeanografische Phänomene wie Wirbel, Strömungen und Filamente charakterisieren. Bahnlinien verlaufen tangential zur Geschwindigkeit, während sie sich im Laufe der Zeit entwickelt. Eine Bahnlinie beschreibt den Weg, den ein masseloses virtuelles Teilchen ausgehend von dem zu einem bestimmten Zeitpunkt positionierten Keim nehmen würde. Bahnlinien sind nützlich, um Transporte wie Salzgehaltsadvektion und Trümmeransammlung zu verstehen. Sie sind rechenintensiver als Stromlinien.  Der Seeding-Filter steuert die Anzahl der Seeds und wie der Bereich für die Seed-Platzierung abgetastet wird, siehe Abbildung 2 (C)). Die Abtastung kann (a) gleichmäßig erfolgen, (b) nach Fließgeschwindigkeit, Rotation, Wirbelstärke oder dem Okubo-Weiss-Kriterium [Oku70] gewichtet oder (c) nach benutzerdefinierten Skalarfeldern gewichtet werden, die früher in der Pipeline berechnet werden. Ein Benutzer kann die Linienintegrationsparameter und die Abtastoptionen anpassen, um visuelle Unordnung zu reduzieren, die Berechnung auf interessante Bereiche zu konzentrieren, die Abdeckung des Bereichs zu maximieren und interessante Strömungsmerkmale hervorzuheben. Beispielsweise erzeugt das Rendern dünner Stromlinien in Bereichen mit hoher Wirbelstärke geschlossene Schleifen um Wirbel mit einer gewissen zeitlichen Kohärenz über die Frames hinweg (Abbildung 7).  Darüber hinaus kann jede Komponente des Vektorfelds, auf das der Seeding-Filter angewendet wird, als separates Skalarfeld angegeben werden. Dies erleichtert die Durchführung anderer nachgelagerter Operationen, wie das Ignorieren der vertikalen Geschwindigkeitskomponente oder das Anpassen des Maßstabs entlang jeder Achse.   4.3. Interaktive Partikelpfade  Dieser Filter erleichtert Wärme- und Massentransportabfragen in Ozeandaten mit einer interaktiven Seeding-Erweiterung für den Partikeltracer von Paraview. Er zeigt ein verknüpftes paralleles Koordinatendiagramm an, in dem der Benutzer Skalarbereiche wie Temperatur und Salzgehalt auswählen und so das Seeding auf Isovolumina beschränken kann. Aus diesen Teilvolumina entnommene Punkte dienen als Seeds für die Pfadlinienberechnung (Abbildung 2(H)).  4.4. Tiefenprofilansicht  Mit diesem Filter kann der Benutzer eine vertikale Säule des Ozeans untersuchen, die durch ein Längen- und Breitengradpaar angegeben wird. Er lässt eine „Nadel“ in den Ozean fallen und nimmt entlang dieser Linie Punkte in unterschiedlichen Tiefenwerten auf (Abbildung 2(D)). Er zeigt ein verknüpftes Parallelkoordinatendiagramm an, das ein Tiefenprofil aller Skalare angibt, die entlang der vertikalen Säule abgetastet wurden. Eine Liniendiagrammansicht des ausgewählten Skalars gegenüber der Tiefe (Abbildung 2(E)) wird angezeigt. Optional wird das Skalarfeld, das einem vertikalen Schnitt am ausgewählten Längengrad zugeordnet ist, im Volumendarstellungsfenster angezeigt. Der Benutzer kann eine Teilmenge der Punkte in der vertikalen Säule aus dem Parallelkoordinatendiagramm auswählen und hervorheben (Abbildung 2(F)) und sie im Zeitverlauf in allen Ansichten verfolgen. Dies ist nützlich für die Untersuchung des vertikalen Massentransports, insbesondere des Auf- oder Abtriebs durch Ekman-Transport [Sar13] in Wirbelzentren, und zur Untersuchung der Senkung von Isothermen, die eine Umverteilung von Wärme anzeigen [KNR∗ 07]. Die Untersuchung dieser Veränderungen ist wichtig, um das Leben im Meer zu verstehen, da sie die Phytoplanktonblüte und den Nährstofftransport fördern.  4.5. Wirbelidentifikation und Visualisierung  Zur zuverlässigen und automatischen Wirbelerkennung wurden verschiedene Algorithmen entwickelt [AHG∗ 19]. McWilliam [McW90] entwickelte eine 2D-Methode mit der Wirbelstärke ω als physikalischem Parameter, deren lokale Minima und Maxima die Zentren potentieller Wirbel lokalisieren und deren Wirbelstärkenwerte in der Umgebung relativ zum Zentrum helfen, die Wirbelgrenze zu bestimmen. Okubo [Oku70] verwendet einen speziellen Okubo-Weiss-Parameter auf Basis von Scher- und Dehnungsverformung und der vertikalen Komponente der Wirbelstärke, um die Rotation zu messen und so potentielle Wirbel zu erkennen. Zur Verbesserung der Ergebnisse kann nach dem Okubo-Weiss-Kriterium ein Zirkularitätskriterium angewendet werden [WHP∗ 11]. Meeresoberflächenhöhe und Geschwindigkeitsprofil wurden ebenfalls zur Wirbelerkennung verwendet [MAIS16]. Das Windungswinkelkriterium hilft zusammen mit einer Stromlinienclusterung bei der Wirbelerkennung in 3D [FFH21].   Der Wirbelidentifikationsfilter in pyParaOcean konzentriert sich auf mesoskalige Wirbel [AMM17]. Er verwendet nur das Geschwindigkeitsfeld in einzelnen Zeitschritten und berechnet keine abgeleiteten Felder. Dieses 3D-Erkennungsschema kann parallel über Zeitschritte und über Tiefenschnitte hinweg angewendet werden, da die vertikale Geschwindigkeit nicht verwendet wird.  Die Fließgeschwindigkeit wirbelnder Flüssigkeit nimmt radial nach innen zum Rotationszentrum hin ab. Der Filter untersucht lokale Minima der Fließgeschwindigkeit, um potentielle Wirbelzentren zu identifizieren. Die vertikale Geschwindigkeit wird ignoriert, um die Auf- oder Abwärtsbewegung in Wirbelkernen außer Acht zu lassen, wodurch die entsprechenden Strömungsminima verstärkt werden. Rauschen und weniger signifikante Minima werden durch Anwendung einer topologischen Vereinfachung entfernt, die sich am Konzept der Persistenz orientiert [TFL∗ 17]. Als nächstes verwendet die Methode eine Näherung des Wicklungswinkelkriteriums [FFH21], indem geprüft wird, ob die Stromlinie alle vier Quadranten einer XY-Ebene kreuzt, deren Mittelpunkt das Minimum ist [GEP04]. Diese Methode ist in Regionen mit relativ stationären Wirbelzentren wie dem Roten Meer und dem Golf von Aden effektiver. Abbildung 3 zeigt die Menge der potentiellen Wirbelzentren, die im Roten Meer mit diesem Filter identifiziert wurden.  Stromlinien, die in der Nähe des Wirbelkerns entstehen, bilden Spiralen oder geschlossene Schleifen. Die Grenze eines Wirbels wird mithilfe einer binären Suche entlang der radialen Achsen bestimmt. Die Suche hilft dabei, den Keim zu lokalisieren, der am weitesten vom Wirbelzentrum entfernt ist, führt jedoch zu einer spiralförmigen oder nahezu geschlossenen Stromlinie. Der Filter zeigt alle Stromlinien an, die in der Nähe des erkannten Wirbelkerns entstehen, und stellt somit ein 3D-Profil des Wirbels dar (Abbildung 2 (I)). Er kann erweitert werden, um andere Wirbelerkennungsmethoden [MAIS16, FFH21] zu unterstützen, die über die Schnittstelle ausgewählt werden können.  4.6. Oberflächenfrontverfolgung und Visualisierung des Salzgehalts  Ozeanographen interessieren sich häufig für Wassermassen, die Masse oder Wärme transportieren. Dabei handelt es sich um bewegte Wassermengen mit ausgeprägten Temperatur- oder Salzgehaltseigenschaften. Der Oberflächenfront-Tracking-Filter berechnet verbundene Komponenten der Grenze eines Skalarfeld-Isovolumens (Oberflächenfront genannt), verfolgt sie im Laufe der Zeit und generiert ein Track-Diagramm, das die Bewegung aller Oberflächenfronten zusammenfasst. Eine Teilmenge der aus diesem Diagramm extrahierten Tracks wird zur visuellen Analyse dargestellt. Oberflächenfronten haben sich als gute Repräsentanten von Wassermassen mit hohem Salzgehalt erwiesen [SDVN22]. Er wurde verwendet, um den Weg des hochsalzhaltigen Kerns (HSC) zu verfolgen, der aus dem Arabischen Meer in die Bucht von Bengalen gelangt (Abbildung 2(J)).   Dieses Dokument ist   . auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar

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