pyParaOcean、海洋データの視覚的分析システム: 謝辞と参考文献

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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

謝辞

この研究は、インド政府SERBからの助成金（CRG/2021/005278）、DST国家スーパーコンピューティングミッションからの部分的な支援、インド政府DSTSERBから授与されたJC Boseフェローシップ、EECSにおけるDr. Ram Kumar IISc著名客員教授職、およびインド政府MoEからの奨学金によって資金提供を受けました。この研究の一部は、BITS Pilaniでの論文要件の部分的な履行に向けて実施されました。

参考文献

[AGL05] AHRENS J., GEVECI B., LAW C.: Paraview: 大規模データ可視化のためのエンドユーザーツール。可視化ハンドブック 717 (2005). 2 [AGT∗19] AFZAL S., GHANI S., TISSINGTON G., LANGODAN S.,

[AGT∗19] AFZAL S.、GHANI S.、TISSINGTON G.、LANGODAN S.、DASARI HP、RAITSOS DE、GITTINGS JA、JAMIL T.、SRINIVASAN M.、HOTEIT I.: RedSeaAtlas: 紅海の時空間多変量データの視覚分析ツール。EnvirVis: 環境科学の視覚化に関するワークショップ (EnvirVis2019) (2019)、pp. 25–32。1

[AHG∗19] AFZAL S.、HITTAWE MM、GHANI S.、JAMIL T.、KNIO O.、HADWIGER M.、HOTEIT I.:海洋および大気データセットの視覚分析アプローチの最新状況。コンピュータグラフィックスフォーラム38、3（2019）、881–907。1、4

[AMM17] AMORES A.、MELNICHENKO O.、MAXIMENKO N.：北大西洋亜熱帯環流におけるコヒーレントな中規模渦：塩分極大への応用を考慮した3次元構造と輸送。Journal of Geophysical Research：Oceans 122、1（2017）、23–41。5

[BNBD∗07] BENITEZ-NELSON CR, BIDIGARE RR, DICKEY TD, LANDRY MR, LEONARD CL, BROWN SL, NENCIOLI F., RII YM, MAITI K., BECKER JW, ET AL.: 中規模渦が亜熱帯太平洋におけるシリカ輸出量の増加を引き起こす。Science 316, 5827 (2007), 1017–1021. 1

[DAN12] DINESHA V.、ADABALA N.、NATARAJAN V.: HDRボリュームレンダリングを使用した不確実性の可視化。The Visual Computer 28 (2012)、265–278。1

[FD06] FRASER S.、DICKSON B.: 自己組織化マップを使用した地球科学データセットのデータマイニング。地球環境科学におけるデータ爆発の克服、Extended Abstracts (2006)、5–7。1

[Fer23] Ferret. https://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret/, 2023. [オンライン; 2023年4月28日アクセス]. 1

[FFH21] FRIEDERICI A.、FALK M.、HOTZ I.: 海洋アンサンブルシミュレーションにおける渦輸送の追跡と探索のための巻き角フレームワーク。EnvirVis: ワークショップ

[GEP04] GUO D.、EVANGELINOS C.、PATRIKALAKIS N.: 海洋可視化における流れの特徴抽出。コンピュータグラフィックス国際会議論文集 (2004 年 7 月)、pp. 162–173。doi:10. 1109/CGI.2004.1309207. 5

[GSK∗08] GROCHOW K., STOERMER M., KELLEY D., DELANEY J., LAZOWSKA E.: COVE: 海洋観測所設計のための視覚環境。Journal of Physics: Conference Series 125, 1 (2008), 012092。1

[KNR∗07] KUMAR SP、NUNCIO M.、RAMAIAH N.、SARDESAI S.、NARVEKAR J.、FERNANDES V.、PAUL JT：「秋季および春季インターモンスーン期のベンガル湾における渦を介した生物生産性」深海研究第1部：海洋学研究論文54、9（2007）、1619–1640。4

[LJP∗19] LI S.、JAROSZYNSKI S.、PEARSE S.、ORF L.、CLYNE J.：蒸気：地球システム科学におけるシミュレーションデータの分析に適した可視化パッケージ。大気10、9（2019）、488。1

[Mad08] MADEC G.: NEMO海洋エンジン。モデリングの極ノート、ピエール・シモン・ラプラス研究所（IPSL）、フランス、第27号、ISSN番号1288-1619、2008年。2

[MAIS16] 松岡 大輔, 荒木 文雄, 井上 雄一, 佐々木 秀次: 海洋渦の検出、追跡、およびイベント可視化への新しいアプローチ - 北西太平洋への適用- Procedia Computer Science 80 (2016), 1601–1611. 5

[McW90] MCWILLIAMS JC: 2次元乱流の渦。流体力学ジャーナル219 (1990), 361–385. 4

[McW08] MCWILLIAMS JC: 海洋渦の性質と影響。渦流域における海洋モデリング 177 (2008), 5–15. 1

[MJD∗99] MCNEIL J., JANNASCH H., DICKEY T., MCGILLICUDDY D., BRZEZINSKI M., SAKAMOTO C.: バミューダ沖中規模渦の通過に対する海洋表層の反応に関する新たな化学的、生物光学的、物理的観測。Journal of Geophysical Research: Oceans 104, C7 (1999), 15537–15548. 1

[myO23] Copernicus myOcean. https://marine.copernicus. eu/access-data/ocean-visualisation-tools, 2023. [オンライン; 2023年4月28日アクセス]. 1

[NL15] NOBRE C.、LEX A.：OceanPaths：多変量海洋データの視覚化。Eurographics Conference on Visualization（EuroVis 2015）の議事録 - ショートペーパー（2015）、Eurographics Association。doi：10.2312/eurovisshort.20151124。1

[奥70] 大久保明：収束点などの速度特異点付近における浮遊性粒子の水平拡散深海研究と海洋学抄録17、3（1970）、445-454。4

[PBI04] PARK S.、BAJAJ C.、IHM I.: 非常に大規模な海洋学の時間変動ボリュームデータセットの視覚化。計算科学-ICCS 2004: 第4回国際会議、ポーランド、クラクフ、2004年6月6日～9日、議事録、パートII 4 (2004)、Springer、pp. 419～426。1

[pyF23] pyferret. https://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret/, 2023. [オンライン; 2023年4月28日アクセス]. 1

[Ros89] ROSENBLUM LJ: 海洋データの視覚化IEEEコンピュータグラフィックスとアプリケーション9、3（1989）、14–19。1

[RR10] ROBINSON IS、ROBINSON IS：中規模海洋の特徴：渦。宇宙から海洋を発見：衛星海洋学のユニークな応用（2010）、69-114。1

[Sar13] SARMIENTO JL: 海洋生物地球化学ダイナミクス。海洋生物地球化学ダイナミクス。プリンストン大学出版局、2013年。4

[SDVN22] SINGH U.、DHIPU TM、VINAYACHANDRAN PN、NATARAJAN V.：海洋における塩分伝播を追跡するためのフロントおよびスケルトン特徴ベースの方法。Computers & Geosciences 159 (2022)、104993。doi：https://doi.org/10.1016/j.cageo。2021.104993。5

[TFL∗17] TIERNY J., FAVELIER G., LEVINE JA, GUEUNET C., MICHAUX M.: トポロジーツールキット。IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 24, 1 (2017), 832–842. 5

[TZG∗17] TOYE H., ZHAN P., GOPALAKRISHNAN G., KARTADIKARIA AR, HUANG H., KNIO O., HOTEIT I.: 紅海におけるアンサンブルデータ同化: アンサンブル選択と大気強制に対する感度。海洋ダイナミクス 67, 7 (2017年7月), 915–933. doi:10.1007/ s10236-017-1064-1. 2

[VCMN04] VINAYACHANDRAN PN、CHAUHAN P.、MOHAN M.、NAYAK S.：スリランカ周辺の海域における夏季モンスーンに対する生物学的反応。地球物理学研究論文集 31、1（2004）。6

[VY98] VINAYACHANDRAN PN、YAMAGATA T.: スリランカ周辺の海域のモンスーン応答: サーマルドームと高気圧渦の発生。Journal of Physical Oceanography 28, 10 (1998), 1946–1960. 5, 6

[WHP∗11] WILLIAMS S., HECHT M., PETERSEN M., STRELITZ R., MALTRUD M., AHRENS J., HLAWITSCHKA M., HAMANN B.: 全球海洋シミュレーションにおける渦の可視化と解析. コンピュータグラフィックスフォーラム 30, 3 (2011), 991–1000. 5

[XLWD19] XIE C., LI M., WANG H., DONG J.: 海洋データの視覚的分析に関する調査。ビジュアルインフォマティクス3, 3 (2019), 113–128. 1, 2