pyParaOcean, महासागर डेटा के दृश्य विश्लेषण के लिए एक प्रणाली: महासागर डेटा

द्वारा Oceanography: Everything You Need to Study the Ocean3m2024/05/30

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इस शोधपत्र में, शोधकर्ताओं ने pyParaOcean का परिचय दिया है, जो गतिशील प्रक्रिया ट्रैकिंग और घटना का पता लगाने के लिए पैराव्यू में महासागर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को बढ़ाता है।

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लेखक:

(1) तोषित जैन, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत;

(2) वरुण सिंह, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत;

(3) विजय कुमार बोडा, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत;

(4) उपकार सिंह, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत;

(5) इंग्रिड होट्ज़, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत और विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग (आईटीएन), लिंकोपिंग विश्वविद्यालय, नॉरकोपिंग, स्वीडन;

(6) पीएन विनयचंद्रन, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत;

(7) विजय नटराजन, भारतीय विज्ञान संस्थान बैंगलोर, भारत।

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2. महासागर डेटा

समुद्र विज्ञानी आम तौर पर बड़े बहुभिन्नरूपी स्थानिक-समय डेटासेट से निपटते हैं - तीन आयामी क्षेत्र में समय-भिन्न स्केलर या वेक्टर फ़ील्ड। डेटा सिमुलेशन, सैटेलाइट इमेजरी, बोय पर सेंसर या इन-सीटू भौतिक अवलोकनों का उपयोग करके तैयार किया जाता है। उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग, उच्च रिज़ॉल्यूशन सैंपलिंग और अवलोकन योग्य वस्तुओं की बढ़ती संख्या के साथ, ऐसे डेटासेट का आकार तेज़ी से बढ़ रहा है। पुनर्विश्लेषण डेटासेट एक संख्यात्मक सिमुलेशन मॉडल को अवलोकन इनपुट के साथ जोड़ता है ताकि डेटा प्रदान किया जा सके जो स्थानिक-समय के अनुसार सुसंगत हो। महासागर डेटा में बहु-स्तरीय संस्थाओं के बीच जटिल अंतःक्रियाओं को शामिल करने वाली मजबूत लौकिक और स्थानिक प्रक्रियाएँ होती हैं [XLWD19]। इसका विश्लेषण विभिन्न पैमानों पर किया जाता है, छोटे पैमाने की विशेषताओं जैसे कि भँवर और मोर्चों से लेकर बड़े पैमाने की विशेषताओं जैसे कि महासागर बेसिन और परिसंचरण पैटर्न तक।

इस पेपर में सभी दृश्य दो डेटासेट, लाल सागर और बंगाल की खाड़ी का उपयोग करके तैयार किए गए हैं।

लाल सागर: यह डेटासेट [TZG∗ 17] IEEE SciVis 2020 प्रतियोगिता के एक भाग के रूप में उपलब्ध कराया गया था। यह त्रि-आयामी स्केलर और वेग क्षेत्रों का 50 सदस्यों वाला समूह है। डेटा को नियमित रूप से 500 × 500 × 50 ग्रिड पर 60 समय चरणों में सैंपल किया जाता है, जो पूरे महीने के सिमुलेशन समय को कवर करता है। समूह अलग-अलग मापदंडों और प्रारंभिक स्थितियों के साथ सिम्युलेटेड मॉडल के आउटपुट हैं, और वे पैरामीटर मानों में एक छोटे से बदलाव के साथ भी काफी भिन्न हो सकते हैं। सदस्य 30◦E - 50◦E और 10◦N - 30◦N डोमेन के लिए कॉन्फ़िगर किए गए MITgcm सेटअप से पूर्वानुमान हैं जो पूरे लाल सागर में फैले हुए हैं। इन्हें 0.04◦ × 0.04◦ (4 किमी) के क्षैतिज रिज़ॉल्यूशन और 50 ऊर्ध्वाधर परतों के साथ कार्टेशियन निर्देशांक में लागू किया गया है, जिसमें सतह की दूरी 4 मीटर और नीचे की दूरी 300 मीटर है। डेटासेट नेटसीडीएफ प्रारूप में उपलब्ध है।

बंगाल की खाड़ी: यह डेटासेट एक पुनर्विश्लेषण उत्पाद द्वारा तैयार किया गया है और न्यूक्लियस फॉर यूरोपियन मॉडलिंग ऑफ़ द ओशन (NEMO) रिपॉजिटरी [Mad08] से उपलब्ध है, जिसमें जुलाई-अगस्त 2020 के महीनों में कुल 62 समय चरण शामिल हैं। डेटा 1/12◦ अक्षांश-देशांतर रिज़ॉल्यूशन के साथ NetCDF प्रारूप में उपलब्ध है। लवणता माप 50 ऊर्ध्वाधर स्तरों पर उपलब्ध हैं, जो सतह के पास 1 मीटर रिज़ॉल्यूशन से लेकर समुद्र तल की ओर 450 मीटर रिज़ॉल्यूशन तक हैं, जिसमें ऊपरी 100 मीटर में 22 नमूने शामिल हैं। बंगाल की खाड़ी, एक भौगोलिक क्षेत्र जो 75◦E और 96◦E देशांतरों और 5◦ S से 30◦N अक्षांशों तक सीमित है, जिसकी गहराई 200 मीटर तक है, को इस डेटा से निकाला गया है।