저자:  (1) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Toshit Jain;  (2) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Varun Singh;  (3) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Vijay Kumar Boda;  (4) Upkar Singh, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소;  (5) Ingrid Hotz, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소 및 스웨덴 노르셰핑 린셰핑 대학교 과학 기술부(ITN);  (6) PN Vinayachandran, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소;  (7) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Vijay Natarajan.  링크 표   초록 및 소개   해양 데이터   pyParaOcean: 아키텍처   pyParaOcean: 기능   사례 연구: 벵골만   결론   감사의 말과 참고자료  4. pyParaOcean: 기능  이제 pyParaOcean 플러그인에서 구현되고 Paraview 필터로 사용할 수 있는 다양한 기능을 나열하고 설명합니다. 그림 2와 보충 자료의 비디오는 pyParaOcean의 다양한 필터와 사용자 인터페이스를 보여줍니다.  4.1. 등량 시각화  볼륨 렌더링은 분포에 대한 빠른 개요를 제공하므로 해양 데이터의 3D 스칼라 필드를 시각화하기 위한 자연스러운 선택입니다(그림 2(D)). 고정 전달 함수가 있는 애니메이션을 사용하면 시간 경과에 따른 스칼라 필드를 시각화할 수 있습니다. Paraview 내의 볼륨 렌더링 필터는 스칼라 필드 범위 내에서 간격을 선택하여 관심 있는 하위 볼륨을 시각화하도록 조정할 수 있습니다. 특히, 관심 공간 영역 내의 평균 염도/온도 값을 포함하는 등부피 또는 염도가 높은 물을 포착하는 등부피는 3D 필드에 대한 좋은 개요를 제공합니다.  4.2. 시드 배치 및 필드 라인  유선형과 경로선을 포함한 필드 라인은 3D 벡터 필드에 대한 좋은 개요를 제공합니다. pyParaOcean은 유선 및 경로선 계산을 시작하기 위해 여러 시딩 전략을 구현하고 사용자가 하나를 선택할 수 있도록 하는 필터를 제공합니다. 이 필터를 사용하여 생성된 시드는 Paraview의 맞춤형 소스 합리화 통합기 또는 입자 추적기에 입력으로 공급됩니다(그림 2(G,H)).  유선형은 공간의 모든 지점에서 속도에 접하는 일련의 적분 곡선입니다. 그들은 소용돌이, 해류, 필라멘트와 같은 중요한 해양 현상을 특징짓는 순간적인 흐름선을 묘사합니다. 경로선은 시간이 지남에 따라 속도가 변화함에 따라 속도와 접선을 이룹니다. 경로선은 질량이 없는 가상 입자가 특정 시간 간격에 위치한 시드에서 시작하여 취하는 경로를 설명합니다. 경로선은 염분 이류 및 잔해 수집과 같은 이동을 이해하는 데 유용합니다. 합리화보다 컴퓨팅 집약적입니다.  시드 필터는 시드 수와 시드 배치를 위해 도메인을 샘플링하는 방법을 제어합니다(그림 2(C) 참조). 샘플링은 (a) 균일하거나, (b) 유속, 컬, 와도 또는 Okubo-Weiss 기준[Oku70]에 따라 가중치가 부여되거나, (c) 파이프라인에서 이전에 계산된 사용자 정의 스칼라 필드에 의해 가중치가 부여될 수 있습니다. 사용자는 라인 통합 매개변수와 샘플링 옵션을 조정하여 시각적 혼란을 줄이고, 관심 영역에 계산을 집중하고, 도메인 범위를 최대화하고, 흥미로운 흐름 특징을 강조할 수 있습니다. 예를 들어, 소용돌이도가 높은 영역에서 희미한 유선형을 렌더링하면 프레임 전체에 걸쳐 시간적 일관성이 있는 소용돌이 주위에 닫힌 루프가 생성됩니다(그림 7).  또한 시딩 필터가 적용되는 벡터 필드의 각 구성 요소를 별도의 스칼라 필드로 지정할 수 있습니다. 이를 통해 수직 속도 구성요소를 무시하거나 각 축을 따라 스케일을 조정하는 등의 다른 다운스트림 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.   4.3. 대화형 입자 경로  이 필터는 Paraview의 입자 추적기에 대한 대화형 씨뿌리기 확장을 통해 해양 데이터에 대한 열 및 물질 이동 쿼리를 용이하게 합니다. 이는 연결된 평행 좌표 플롯을 표시하며, 여기서 사용자는 온도 및 염도와 같은 스칼라 범위를 선택하여 시딩을 등량체로 제한할 수 있습니다. 이러한 하위 볼륨에서 샘플링된 포인트는 경로선 계산을 위한 시드 역할을 합니다(그림 2(H)).  4.4. 깊이 프로필 보기  이 필터를 사용하면 사용자는 경도와 위도 쌍으로 지정된 바다의 수직 기둥을 검사할 수 있습니다. 바다에 "바늘"을 떨어뜨리고 이 선을 따라 다양한 깊이 값의 지점을 샘플링합니다(그림 2(D)). 수직 열을 따라 샘플링된 모든 스칼라의 깊이 프로파일을 제공하는 연결된 평행 좌표 플롯을 표시합니다. 깊이에 대해 선택한 스칼라의 선 플롯 보기(그림 2(E))가 표시됩니다. 선택적으로 선택한 경도의 수직 슬라이스에 매핑된 스칼라 필드가 볼륨 렌더링 창에 표시됩니다. 사용자는 평행 좌표 플롯(그림 2(F))에서 수직 열에 있는 점의 하위 집합을 선택하고 강조 표시할 수 있으며 모든 보기에서 시간에 따라 추적할 수 있습니다. 이는 특히 소용돌이 중심에서 에크만 수송[Sar13]을 통한 수직 물질 수송을 연구하고 열 재분배를 나타내는 등온선의 저하를 연구하는 데 유용합니다[KNR* 07]. 이러한 변화를 연구하는 것은 식물성 플랑크톤의 번식과 영양분 수송을 주도하는 해양 생물을 이해하는 데 중요합니다.  4.5. Eddy 식별 및 시각화  소용돌이의 신뢰성 있고 자동 식별을 위해 여러 알고리즘이 고안되었습니다[AHG* 19]. McWilliam [McW90]은 와도(vorticity) 를 물리적 매개변수로 사용하는 2D 방법을 개발했습니다. 이 방법의 로컬 최소값과 최대값은 잠재적 소용돌이의 중심을 찾고 중심을 기준으로 인근의 와도 값이 와동 경계를 결정하는 데 도움이 됩니다. Okubo [Oku70]는 회전을 측정하고 잠재적인 소용돌이를 식별하기 위해 전단 및 변형 변형과 와도의 수직 구성 요소를 기반으로 하는 특별한 Okubo-Weiss 매개변수를 사용합니다. 결과를 개선하기 위해 Okubo-Weiss 기준 이후에 순환성 기준을 적용할 수 있습니다[WHP* 11]. 해수면 높이와 속도 프로파일도 와류 감지에 사용되었습니다[MAIS16]. 권선 각도 기준은 유선형 클러스터링과 함께 3D에서 소용돌이를 식별하는 데 도움이 됩니다[FFH21].   pyParaOcean의 맴돌이 식별 필터는 중규모 맴돌이에 초점을 맞춥니다[AMM17]. 개별 시간 단계의 속도 필드만 사용하며 파생 필드는 계산하지 않습니다. 이 3D 감지 방식은 수직 속도가 사용되지 않으므로 시간 단계와 깊이 슬라이스에 걸쳐 병렬로 적용될 수 있습니다.  소용돌이치는 유체의 유속은 회전 중심을 향해 반경 방향 안쪽으로 감소합니다. 필터는 유속의 국소 최소값을 검사하여 잠재적인 소용돌이 중심을 식별합니다. 소용돌이 코어의 상승 또는 하강 운동을 무시하기 위해 수직 속도를 무시하여 해당 흐름 최소값을 향상시킵니다. 잡음과 덜 중요한 최소값은 지속성 개념에 따른 위상적 단순화를 적용하여 제거됩니다[TFL* 17]. 다음으로, 이 방법은 유선이 최소값을 중심으로 하는 XY 평면의 4개 사분면 모두를 통과하는지 확인하여 권선 각도 기준 [FFH21]의 근사치를 사용합니다[GEP04]. 이 방법은 홍해나 아덴만과 같이 소용돌이 중심이 상대적으로 고정되어 있는 지역에서 더 효과적입니다. 그림 3은 이 필터를 사용하여 홍해에서 식별된 잠재적 소용돌이 중심 세트를 보여줍니다.  소용돌이 중심 근처에 파종된 유선형은 나선형 또는 닫힌 고리를 형성합니다. 소용돌이의 경계는 방사형 축을 따라 이진 검색을 사용하여 결정됩니다. 검색은 소용돌이 중심에서 가장 멀리 있는 시드를 찾는 데 도움이 되지만 결과적으로 나선형 또는 거의 닫힌 루프 유선형이 됩니다. 필터는 감지된 와류 코어 근처에서 발생하는 모든 유선을 표시하므로 소용돌이의 3D 프로파일을 제공합니다(그림 2(I)). 인터페이스를 통해 선택할 수 있는 다른 와류 감지 방법[MAIS16, FFH21]을 지원하도록 확장될 수 있습니다.  4.6. 표면 전면 추적 및 염분 시각화  해양학자들은 종종 질량이나 열을 운반하는 물 덩어리에 관심이 있습니다. 이는 독특한 온도나 염분 특성을 지닌 물의 이동량입니다. 표면 전면 추적 필터는 스칼라필드 등량체적(표면 전면이라고 함) 경계의 연결된 구성 요소를 계산하고 시간 경과에 따라 추적하며 모든 표면 전면의 움직임을 요약하는 추적 그래프를 생성합니다. 이 그래프에서 추출된 트랙의 하위 집합은 시각적 분석을 위해 렌더링됩니다. 표면 전선은 염도가 높은 수괴를 잘 대표하는 것으로 나타났습니다[SDVN22]. 이는 아라비아해에서 벵골만으로 들어가는 고염분 코어(HSC)의 경로를 추적하는 데 사용되었습니다(그림 2(J)).   이 문서는 CC 4.0 라이선스에 따라   있습니다. arxiv에서 볼 수

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