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

लिंक की तालिका

• सार और परिचय
• महासागर डेटा
• pyParaOcean: वास्तुकला
• pyParaOcean: कार्यक्षमताएँ
• केस स्टडी: बंगाल की खाड़ी
• निष्कर्ष
• आभार और संदर्भ

4. pyParaOcean: कार्यक्षमताएँ

अब हम pyParaOcean प्लगइन में लागू किए गए विभिन्न कार्यों को सूचीबद्ध और वर्णित करते हैं और उन्हें पैराव्यू फ़िल्टर के रूप में उपलब्ध कराते हैं। चित्र 2 और पूरक सामग्री में वीडियो pyParaOcean और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में विभिन्न फ़िल्टर दिखाते हैं।

4.1. आइसोवॉल्यूम विज़ुअलाइज़ेशन

महासागर डेटा में 3D स्केलर फ़ील्ड को विज़ुअलाइज़ करने के लिए वॉल्यूम रेंडरिंग एक स्वाभाविक विकल्प है क्योंकि यह वितरण का त्वरित अवलोकन प्रदान करता है (चित्र 2(D))। एक निश्चित ट्रांसफ़र फ़ंक्शन वाला एनिमेशन समय के साथ स्केलर फ़ील्ड को विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। पैराव्यू के भीतर वॉल्यूम रेंडरिंग फ़िल्टर को स्केलर फ़ील्ड की सीमा के भीतर एक अंतराल चुनकर रुचि के सबवॉल्यूम को विज़ुअलाइज़ करने के लिए ट्यून किया जा सकता है। विशेष रूप से, रुचि के स्थानिक क्षेत्र के भीतर औसत लवणता/तापमान मान वाला एक आइसोवॉल्यूम या उच्च लवणता वाले पानी को कैप्चर करने वाला आइसोवॉल्यूम 3D फ़ील्ड का एक अच्छा अवलोकन प्रदान करता है।

4.2. बीज की स्थापना और फील्ड लाइन्स

स्ट्रीमलाइन और पाथलाइन सहित फ़ील्ड लाइन्स, 3D वेक्टर फ़ील्ड का एक अच्छा अवलोकन प्रदान करती हैं। pyParaOcean एक फ़िल्टर प्रदान करता है जो स्ट्रीमलाइन और पाथलाइन की गणना शुरू करने के लिए कई सीडिंग रणनीतियों को लागू करता है, और उपयोगकर्ता को एक चुनने की अनुमति देता है। इस फ़िल्टर का उपयोग करके उत्पन्न किए गए बीजों को पैराव्यू (चित्र 2 (जी, एच)) में कस्टम स्रोत स्ट्रीमलाइन इंटीग्रेटर या पार्टिकल ट्रेसर में इनपुट के रूप में खिलाया जाता है।

धारा रेखाएं अंतरिक्ष में हर बिंदु पर वेग के स्पर्शरेखा वाले अभिन्न वक्रों का एक समूह हैं। वे प्रवाह की तात्कालिक रेखाओं को चित्रित करते हैं जो भंवर, धाराओं और तंतुओं जैसी महत्वपूर्ण समुद्र संबंधी घटनाओं की विशेषता रखते हैं। पथरेखाएँ समय के साथ विकसित होने वाले वेग के लिए स्पर्शरेखा होती हैं। एक पथरेखा उस पथ का वर्णन करती है जो एक द्रव्यमान रहित आभासी कण किसी विशेष समय-चरण पर स्थित बीज से शुरू होकर लेगा। पथरेखाएँ परिवहन को समझने के लिए उपयोगी होती हैं, जैसे लवणता संवहन और मलबा संग्रह। वे धारा रेखाओं की तुलना में अधिक गणना-गहन हैं।

सीडिंग फ़िल्टर बीजों की संख्या को नियंत्रित करता है और यह भी कि डोमेन को बीज प्लेसमेंट के लिए कैसे सैंपल किया जाता है, चित्र 2 (C) देखें। सैंपलिंग (a) एकसमान हो सकती है, (b) फ्लो स्पीड, कर्ल, वोर्टिसिटी या ओकुबो-वेइस मानदंड [Oku70] द्वारा भारित हो सकती है, या (c) उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित स्केलर फ़ील्ड द्वारा भारित हो सकती है, जिनकी गणना पाइपलाइन में पहले की जाती है। एक उपयोगकर्ता दृश्य अव्यवस्था को कम करने, रुचि के क्षेत्रों पर गणना को केंद्रित करने, डोमेन के कवरेज को अधिकतम करने और दिलचस्प प्रवाह सुविधाओं को हाइलाइट करने के लिए लाइन एकीकरण मापदंडों और सैंपलिंग विकल्पों को ट्यून कर सकता है। उदाहरण के लिए, उच्च वोर्टिसिटी के क्षेत्रों में पतली स्ट्रीमलाइनों को प्रस्तुत करने से फ्रेम में कुछ अस्थायी समरूपता के साथ भंवरों के चारों ओर बंद लूप उत्पन्न होते हैं (चित्र 7)।

इसके अतिरिक्त, वेक्टर फ़ील्ड के प्रत्येक घटक जिस पर सीडिंग फ़िल्टर लागू किया जाता है, उसे एक अलग स्केलर फ़ील्ड के रूप में निर्दिष्ट किया जा सकता है। इससे अन्य डाउनस्ट्रीम ऑपरेशन करना आसान हो जाता है जैसे ऊर्ध्वाधर वेग घटक को अनदेखा करना या प्रत्येक अक्ष के साथ स्केल को समायोजित करना।

4.3. इंटरएक्टिव कण पथ

यह फ़िल्टर पैराव्यू से पार्टिकल ट्रेसर के लिए एक इंटरैक्टिव सीडिंग एक्सटेंशन के साथ महासागर डेटा पर गर्मी और द्रव्यमान परिवहन क्वेरी की सुविधा प्रदान करता है। यह एक लिंक किए गए समानांतर निर्देशांक प्लॉट को प्रदर्शित करता है, जहाँ उपयोगकर्ता तापमान और लवणता जैसे स्केलर की श्रेणियों का चयन करने के लिए ब्रश कर सकता है और इस प्रकार सीडिंग को आइसोवॉल्यूम तक सीमित कर सकता है। इन सबवॉल्यूम से सैंपल किए गए पॉइंट पाथलाइन कंप्यूटेशन के लिए बीज के रूप में काम करते हैं (चित्र 2 (एच))।

4.4. गहराई प्रोफ़ाइल दृश्य

यह फ़िल्टर उपयोगकर्ता को देशांतर और अक्षांश युग्म द्वारा निर्दिष्ट महासागर के एक ऊर्ध्वाधर स्तंभ का निरीक्षण करने में सक्षम बनाता है। यह महासागर में एक "सुई" गिराता है और इस रेखा के साथ गहराई के विभिन्न मानों पर बिंदुओं का नमूना लेता है (चित्र 2(D))। यह एक लिंक किए गए समानांतर निर्देशांक प्लॉट को प्रदर्शित करता है जो ऊर्ध्वाधर स्तंभ के साथ नमूने लिए गए सभी स्केलरों की गहराई प्रोफ़ाइल देता है। गहराई के विरुद्ध चुने गए स्केलर का एक लाइन प्लॉट दृश्य (चित्र 2(E)) प्रदर्शित किया जाता है। वैकल्पिक रूप से, चुने गए देशांतर पर एक ऊर्ध्वाधर स्लाइस पर मैप किए गए स्केलर फ़ील्ड को वॉल्यूम रेंडर विंडो में दिखाया जाता है। उपयोगकर्ता समानांतर निर्देशांक प्लॉट (चित्र 2(F)) से ऊर्ध्वाधर स्तंभ में बिंदुओं के एक सबसेट का चयन और हाइलाइट कर सकता है, और सभी दृश्यों में समय के साथ उन्हें ट्रैक कर सकता है। यह ऊर्ध्वाधर द्रव्यमान परिवहन का अध्ययन करने के लिए उपयोगी है, विशेष रूप से एकमैन परिवहन [Sar13] के माध्यम से भंवर केंद्रों में अपवेलिंग या डाउनवेलिंग, और गर्मी के पुनर्वितरण का संकेत देने वाले आइसोथर्म के अवसाद का अध्ययन करने के लिए [KNR∗ 07]। इन परिवर्तनों का अध्ययन समुद्री जीवन को समझने के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि वे फाइटोप्लांकटन के विकास और पोषक तत्वों के परिवहन को संचालित करते हैं

4.5. एडी पहचान और दृश्यीकरण

भंवरों की विश्वसनीय और स्वचालित पहचान के लिए कई एल्गोरिदम तैयार किए गए हैं [AHG∗ 19]। मैकविलियम [McW90] ने भौतिक पैरामीटर के रूप में वोर्टिसिटी ω का उपयोग करके एक 2D विधि विकसित की, जिसके स्थानीय न्यूनतम और अधिकतम संभावित भंवरों के केंद्रों का पता लगाते हैं और केंद्र के सापेक्ष पड़ोस में वोर्टिसिटी के मान भंवर की सीमा निर्धारित करने में मदद करते हैं। ओकुबो [Oku70] रोटेशन को मापने और इस प्रकार संभावित भंवरों की पहचान करने के लिए कतरनी और तनाव विरूपण और वोर्टिसिटी के ऊर्ध्वाधर घटक पर आधारित एक विशेष ओकुबो-वीस पैरामीटर का उपयोग करता है। परिणामों को बेहतर बनाने के लिए ओकुबो-वीस मानदंड के बाद एक गोलाकार मानदंड लागू किया जा सकता है [WHP∗ 11]। भंवर का पता लगाने के लिए समुद्र की सतह की ऊंचाई और वेग प्रोफ़ाइल का भी उपयोग किया गया है

pyParaOcean में एडी पहचान फ़िल्टर मेसोस्केल एडीज़ [AMM17] पर केंद्रित है। यह व्यक्तिगत समय चरणों में केवल वेग क्षेत्र का उपयोग करता है और किसी भी व्युत्पन्न फ़ील्ड की गणना नहीं करता है। इस 3D पहचान योजना को समय चरणों और गहराई स्लाइस में समानांतर रूप से लागू किया जा सकता है क्योंकि ऊर्ध्वाधर वेग का उपयोग नहीं किया जाता है।

घूमते हुए द्रव की प्रवाह गति घूर्णन के केंद्र की ओर रेडियल रूप से अंदर की ओर घटती है। फ़िल्टर संभावित भंवर केंद्रों की पहचान करने के लिए प्रवाह गति के स्थानीय न्यूनतम का निरीक्षण करता है। भंवर कोर में अपवेलिंग या डाउनवेलिंग की गति को कम करने के लिए ऊर्ध्वाधर वेग को अनदेखा किया जाता है, इस प्रकार संबंधित प्रवाह न्यूनतम को बढ़ाया जाता है। दृढ़ता की धारणा [TFL∗ 17] द्वारा निर्देशित टोपोलॉजिकल सरलीकरण को लागू करके शोर और कम महत्वपूर्ण न्यूनतम को हटा दिया जाता है। इसके बाद, विधि घुमावदार कोण मानदंड [FFH21] के एक अनुमान को नियोजित करती है, यह जाँच करके कि क्या स्ट्रीमलाइन न्यूनतम [GEP04] पर केंद्रित XY समतल के सभी चार चतुर्भुजों को पार करती है। यह विधि लाल सागर और अदन की खाड़ी जैसे अपेक्षाकृत स्थिर भंवर केंद्रों वाले क्षेत्रों में अधिक प्रभावी है। चित्र 3 इस फ़िल्टर का उपयोग करके लाल सागर में पहचाने गए संभावित भंवर केंद्रों के समूह को दर्शाता है।

भंवर के केंद्र के पास बीजित धारा रेखाएं सर्पिल या बंद लूप बनाती हैं। भंवर की सीमा रेडियल अक्षों के साथ बाइनरी खोज का उपयोग करके निर्धारित की जाती है। खोज भंवर केंद्र से सबसे दूर स्थित बीज का पता लगाने में मदद करती है, लेकिन इसका परिणाम सर्पिल या लगभग बंद लूप धारा रेखा में होता है। फ़िल्टर पता लगाए गए भंवर कोर के पास उत्पन्न होने वाली सभी धारा रेखाओं को प्रदर्शित करता है और इस प्रकार भंवर की 3D प्रोफ़ाइल प्रस्तुत करता है (चित्र 2(I))। इसे अन्य भंवर पहचान विधियों [MAIS16, FFH21] का समर्थन करने के लिए बढ़ाया जा सकता है जिन्हें इंटरफ़ेस के माध्यम से चुना जा सकता है।

4.6. सतही अग्रभाग ट्रैकिंग और लवणता दृश्य

समुद्र विज्ञानी अक्सर पानी के उन हिस्सों में रुचि रखते हैं जो द्रव्यमान या गर्मी का परिवहन करते हैं। ये विशिष्ट तापमान या लवणता विशेषताओं वाले पानी की चलती मात्राएँ हैं। सरफेस फ्रंट ट्रैकिंग फ़िल्टर स्केलरफ़ील्ड आइसोवॉल्यूम (जिसे सरफेस फ्रंट कहा जाता है) की सीमा के जुड़े घटकों की गणना करता है, समय के साथ उन्हें ट्रैक करता है, और एक ट्रैक ग्राफ़ बनाता है जो सभी सरफेस फ्रंट की गति को सारांशित करता है। इस ग्राफ़ से निकाले गए ट्रैक के एक उपसमूह को दृश्य विश्लेषण के लिए प्रस्तुत किया जाता है। सरफेस फ्रंट को उच्च लवणता वाले जल द्रव्यमान का एक अच्छा प्रतिनिधि दिखाया गया है [SDVN22]। इसका उपयोग अरब सागर से बंगाल की खाड़ी में प्रवेश करने वाले उच्च लवणता वाले कोर (HSC) के मार्ग का पता लगाने के लिए किया गया है (चित्र 2(J))।