pyParaOcean、海洋データの視覚的分析システム: pyParaOcean: 機能

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• pyParaOcean: 機能
• ケーススタディ: ベンガル湾
• 結論
• 謝辞と参考文献

4. pyParaOcean: 機能

ここでは、pyParaOcean プラグインに実装され、Paraview フィルターとして利用できるさまざまな関数をリストして説明します。図 2 と補足資料のビデオは、pyParaOcean のさまざまなフィルターとユーザー インターフェイスを示しています。

4.1. 等体積可視化

ボリューム レンダリングは、分布の概要をすばやく把握できるため、海洋データの 3D スカラー フィールドを視覚化するための自然な選択です (図 2(D))。固定伝達関数を使用したアニメーションにより、時間の経過に伴うスカラー フィールドの視覚化が可能になります。Paraview 内のボリューム レンダリング フィルターは、スカラー フィールドの範囲内の間隔を選択することで、対象のサブボリュームを視覚化するように調整できます。具体的には、対象の空間領域内の平均塩分/温度値を含む等体積、または高塩分水を捉える等体積により、3D フィールドの概要を把握できます。

4.2. 種子の配置と圃場ライン

流線やパスラインなどのフィールド ラインは、3D ベクトル フィールドの概要を把握するのに役立ちます。pyParaOcean は、流線やパスラインの計算を開始するための複数のシード戦略を実装するフィルターを提供し、ユーザーがその中から 1 つを選択できるようにします。このフィルターを使用して生成されたシードは、Paraview のカスタム ソース 流線インテグレーターまたは粒子トレーサーへの入力として供給されます (図 2(G、H))。

流線は、空間内のあらゆる点で速度に接する積分曲線のセットです。流線は、渦、流れ、糸状体などの重要な海洋現象を特徴付ける瞬間的な流れの線を表します。パスラインは、時間の経過とともに変化する速度に接します。パスラインは、特定のタイムステップに配置されたシードから始まる、質量のない仮想粒子がたどる経路を表します。パスラインは、塩分移流やデブリ収集などの輸送を理解するのに役立ちます。パスラインは、流線よりも計算集約的です。

シーディング フィルタは、シードの数と、シード配置のためにドメインをサンプリングする方法を制御します (図 2 (C) を参照)。サンプリングは、(a) 均一、(b) 流速、カール、渦度、または Okubo-Weiss 基準 [Oku70] によって重み付け、または (c) パイプラインの早い段階で計算されるユーザー定義のスカラー フィールドによって重み付けすることができます。ユーザーは、ライン積分パラメータとサンプリング オプションを調整して、視覚的な乱雑さを減らし、計算を関心領域に集中させ、ドメインのカバレッジを最大化し、興味深いフローの特徴を強調することができます。たとえば、渦度の高い領域で細い流線をレンダリングすると、フレーム間である程度の時間的一貫性を持つ渦の周囲に閉じたループが生成されます (図 7)。

さらに、シーディング フィルターが適用されるベクトル フィールドの各コンポーネントは、個別のスカラー フィールドとして指定できます。これにより、垂直速度コンポーネントを無視したり、各軸に沿ってスケールを調整したりするなど、他の下流操作を簡単に実行できるようになります。

4.3. インタラクティブな粒子パス

このフィルターは、Paraview の粒子トレーサーへのインタラクティブなシーディング拡張機能を使用して、海洋データに対する熱および質量輸送クエリを容易にします。リンクされた平行座標プロットが表示され、ユーザーはブラシを使用して温度や塩分などのスカラーの範囲を選択し、シーディングを等体積に制限できます。これらのサブボリュームからサンプリングされたポイントは、パスライン計算のシードとして機能します (図 2(H))。

4.4. 深度プロファイルビュー

このフィルターを使用すると、経度と緯度のペアで指定された海洋の垂直柱を調べることができます。海洋に「針」を落とし、この線に沿ってさまざまな深度でポイントをサンプリングします (図 2(D))。リンクされた平行座標プロットが表示され、垂直柱に沿ってサンプリングされたすべてのスカラーの深度プロファイルが表示されます。選択したスカラーと深度の線プロット ビュー (図 2(E)) が表示されます。オプションで、選択した経度の垂直スライスにマッピングされたスカラー フィールドがボリューム レンダリング ウィンドウに表示されます。ユーザーは、平行座標プロット (図 2(F)) から垂直柱のポイントのサブセットを選択して強調表示し、すべてのビューで時間経過に沿って追跡できます。これは、特に渦中心でのエクマン輸送 [Sar13] による湧昇または沈降などの垂直質量輸送の研究や、熱の再分配を示す等温線の降下 [KNR∗ 07] の研究に役立ちます。これらの変化を研究することは、植物プランクトンの繁殖と栄養素の輸送を促進する海洋生物を理解する上で重要である。

4.5. 渦の識別と可視化

信頼性が高く自動的に渦を識別するためのアルゴリズムがいくつか考案されている [AHG∗ 19]。McWilliam [McW90] は、渦度 ω を物理パラメータとして使用する 2D 手法を開発した。この手法の極小値と極大値は潜在的渦の中心を示し、中心に対する近傍の渦度の値は渦の境界を決定するのに役立つ。Okubo [Oku70] は、せん断変形とひずみ変形に基づく特別な Okubo-Weiss パラメータと渦度の垂直成分を使用して回転を測定し、潜在的渦を識別している。Okubo-Weiss 基準の後に円形基準を適用して結果を向上させることができる [WHP∗ 11]。海面の高さと速度プロファイルも渦の検出に使用されている [MAIS16]。巻き角基準は、流線クラスタリングとともに、3D での渦の識別に役立つ [FFH21]。

pyParaOceanの渦識別フィルタは、中規模渦[AMM17]に焦点を当てています。個々の時間ステップの速度場のみを使用し、派生場は計算しません。この3D検出スキームは、垂直速度が使用されないため、時間ステップ全体および深度スライス全体に並列に適用できます。

旋回流体の流速は、回転中心に向かって放射状に内側に減少します。フィルターは流速の極小値を検査して、潜在的な渦中心を特定します。渦核の湧昇または沈降の動きを除外するために垂直速度は無視され、対応する流れの極小値が強調されます。ノイズとそれほど重要でない極小値は、持続性の概念によって指示される位相的単純化を適用することによって除去されます [TFL∗ 17]。次に、この方法では、流線が極小値 [GEP04] を中心とする XY 平面の 4 つの象限すべてに交差するかどうかをチェックすることによって、巻き角基準 [FFH21] の近似を使用します。この方法は、紅海やアデン湾のように渦中心が比較的静止している地域でより効果的です。図 3 は、このフィルターを使用して紅海で特定された潜在的な渦中心のセットを示しています。

渦の中心近くにシードされた流線は、らせん状または閉じたループを形成します。渦の境界は、放射軸に沿ったバイナリ検索を使用して決定されます。この検索により、渦の中心から最も遠いシードが見つかりますが、その結果はらせん状またはほぼ閉じたループの流線になります。フィルターは、検出された渦の中心近くから発生するすべての流線を表示し、渦の 3D プロファイルを示します (図 2(I))。このフィルターを拡張して、インターフェイスを介して選択できる他の渦検出方法 [MAIS16、FFH21] をサポートすることもできます。

4.6. 表面前線の追跡と塩分濃度の可視化

海洋学者は、質量や熱を輸送する水塊に関心を持つことが多い。これらは、独特の温度や塩分特性を持つ水の移動量である。表面前面追跡フィルターは、スカラー場等体積の境界の接続成分（表面前面と呼ばれる）を計算し、それらを時間とともに追跡し、すべての表面前面の動きをまとめたトラックグラフを生成する。このグラフから抽出されたトラックのサブセットは、視覚的な分析のためにレンダリングされる。表面前面は、高塩分水塊の優れた代表であることがわかっている [SDVN22]。これは、アラビア海からベンガル湾に流入する高塩分コア（HSC）の経路を追跡するために使用されている（図2（J））。