pyParaOcean、海洋データの視覚的分析システム: 概要と紹介

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• 概要と序文
• 海洋データ
• pyParaOcean: アーキテクチャ
• pyParaOcean: 機能
• ケーススタディ: ベンガル湾
• 結論
• 謝辞と参考文献

抽象的な

視覚分析は、海洋学の分野では、モデルシミュレーションの分析、さまざまな現象やイベントの検出、動的プロセスの追跡に広く採用されています。データサイズの増加と多変量動的データの可用性に伴い、視覚化と対話型探索のためのスケーラブルで拡張可能なツールの必要性が高まっています。ここでは、海洋データの視覚分析で日常的に使用されるいくつかのタスクをサポートする視覚化システムである pyParaOcean について説明します。このシステムは Paraview のプラグインとして利用できるため、分散コンピューティング機能と、汎用分析および視覚化機能の豊富なセットを活用できます。pyParaOcean は、渦の識別や塩分移動の追跡など、海洋データに固有のさまざまな視覚分析タスクをサポートするモジュールを提供します。これらのモジュールは Paraview フィルターとして利用でき、このシームレスな統合により、インストールと使用が簡単なシステムになります。ベンガル湾のケーススタディは、海洋の現象とプロセスの研究におけるシステムの有用性を示しています。

1. はじめに

海洋データを理解することは、ハリケーンや津波などの異常気象を予測し、地球温暖化などの地球規模のプロセスをより深く理解し、海洋資源と海洋生物を持続的に管理・保全するために最も重要です。海洋データの視覚化は、時間とともに変化する複数のフィールドとパラメーターが存在するため困難です。海流は、海洋大気システムの熱バランスを維持し、鉱物や塩分の動きに影響を与える最大の要因であることは間違いありません。直径が数十から数百キロメートルに及び、寿命が数日から数ヶ月に及ぶ中規模渦[RR10]は、海洋のいたるところに存在します。中規模渦は、海洋内で熱と質量を輸送する上で大きな役割を果たしています[McW08]。また、海洋の生態系や生物地球化学的プロセスにも大きな影響を与えています[MJD∗ 99,BNBD∗ 07]。

海洋データの収集と生成の進歩に伴い[FD06、Ros89]、データの効果的な視覚化をサポートし、海洋データセットの解像度とサイズの拡大に対応できるスケーラブルなツールが必要になっています。

1.1. 関連研究

海洋学における可視化は、データの急速な増加、データの異質性と多変量性、海洋現象の固有の複雑さのため、難しい研究分野です。Matlab、Tecplot、AVS、Paraview などの汎用分析および可視化ソフトウェアの使用は、コミュニティで普及しています。ただし、海洋学者は、Ferret [Fer23]、pyFerret [pyF23]、Copernicus MyOcean [myO23] など、海洋データ専用に開発されたツールを使用することがよくあります。これらの専用ツールは、複数の機能を提供し、データの 2D ビューを生成します。

可視化コミュニティ内で開発されたいくつかのソフトウェアフレームワークは、2D および 3D のデータ可視化機能を提供します。COVE [GSK∗ 08] は、Web 上で海洋モデルのインタラクティブな分析をサポートする共同海洋可視化環境です。RedSeaAtlas [AGT∗ 19] は、2D マップでの領域の選択をサポートし、紅海の風、波、潮汐、クロロフィルなどの探索ビューを提供します。OceanPaths [NL15] は、海流をトレースする経路を計算し、経路に沿ってさまざまな高次元データをプロットする多変量データ可視化ツールです。これにより、さまざまな海洋学的特徴間の相関関係を研究できます。

海洋学者の分析ワークフローには、温度と塩分の分布と垂直断面の検査、最近測定された塩分データとモデルデータの比較、流れデータに基づく現在の渦度と循環の検査と分析、極端なイベントの分析など、いくつかの一般的なタスクが含まれています [GSK∗ 08]。等値面とボリュームレンダリングは、3D温度と塩分分布の視覚化のための自然な選択です [DAN12、PBI04]。ただし、動的に変化する分布の視覚化は困難です。VAPOR [LJP∗ 19]は、海洋学と大気科学アプリケーションに効率的な3D視覚化を提供する数少ないツールの1つです。VAPORデータ収集（VDC）データモデルは、最新のGPUとコモディティハードウェア上での大規模データのインタラクティブな視覚分析をサポートします。

Xie et al. [XLWD19] と Afzal et al. [AHG∗ 19] は、海洋データ用に開発された視覚分析方法とツールの調査結果を発表しています。Xie et al. は、視覚分析タスクを、さまざまな環境変数の研究、海洋現象の識別と追跡、パターンと相関関係の発見、アンサンブルと不確実性の視覚化の 4 つのカテゴリに分類しています。さらに、彼らは、データの処理と管理のための効率的でスケーラブルな方法、複数のスケールでの特徴の識別、没入型プラットフォームなど、将来の作業のためのさまざまな機会と未開拓の領域を特定しています。海洋学の視覚化にはいくつかの方法があることは認識していますが、それらは多くの場合、スタンドアロンのソリューションであることに注意してください。私たちは、Paraview に実装されている視覚化技術の大幅な進歩を活用しながら、海洋データに固有の機能とビューを提供することを目指しています。

1.2. 貢献

海洋データのインタラクティブな探索と視覚的分析のためのシステムであるpyParaOceanを紹介します。このシステムはParaview [AGL05]のパワーを活用し、海洋モデルから得られるデータのスケーラブルな視覚化を可能にすると同時に、海洋学に特化した多数のタスクと機能をサポートします。pyParaOceanの視覚化機能は、プラグインを使用してParaviewにシームレスに統合することで利用できます。システムの主な機能は次のとおりです。

• 動的に変化する等容積の表示と調査をサポートする、塩分濃度と温度の分布を調査するための 3D フィールド視覚化。

• 流線と経路線のさまざまなシード戦略をサポートする海流の視覚化。

• データのインタラクティブな選択とスライスをサポートする垂直断面図と平行座標プロット。

• 表面前線の抽出による塩分移動の識別と追跡。 • 渦の特徴の視覚化と追跡。

• Paraview にフィルターとして新しい機能を組み込むことをサポートする拡張可能な設計。

システムの有用性を示すケーススタディとして、海洋学者と共同で実施したベンガル湾の探査結果を紹介します。