pyParaOcean, система визуального анализа данных об океане: pyParaOcean: функциональные возможности

Таблица ссылок

• Аннотация и введение
• Данные об океане
• pyParaOcean: Архитектура
• pyParaOcean: функциональные возможности
• Практический пример: Бенгальский залив
• Заключение
• Благодарности и ссылки

4. pyParaOcean: функциональные возможности

Теперь мы перечислим и опишем различные функции, которые реализованы в плагине pyParaOcean и доступны как фильтры Paraview. На рисунке 2 и видео в дополнительных материалах показаны различные фильтры в pyParaOcean и пользовательский интерфейс.

4.1. Изообъемная визуализация

Объемная визуализация является естественным выбором для визуализации трехмерных скалярных полей в данных океана, поскольку она обеспечивает быстрый обзор распределения (рис. 2 (D)). Анимация с фиксированной передаточной функцией позволяет визуализировать скалярное поле во времени. Фильтр объемной визуализации в Paraview можно настроить для визуализации интересующих субобъемов, выбрав интервал в пределах диапазона скалярного поля. В частности, изообъем, содержащий среднее значение солености/температуры в интересующей пространственной области, или изообъем, который улавливает воду с высокой соленостью, обеспечивает хороший обзор трехмерного поля.

4.2. Размещение семян и линии поля

Линии поля, включая линии тока и траектории, обеспечивают хороший обзор трехмерного векторного поля. pyParaOcean предоставляет фильтр, который реализует несколько стратегий заполнения для инициирования расчета линий тока и путей и позволяет пользователю выбрать одну. Начальные значения, сгенерированные с помощью этого фильтра, подаются в качестве входных данных в интегратор линий потока пользовательского источника или трассировщик частиц в Paraview (рис. 2(G,H)).

Линии тока представляют собой набор интегральных кривых, касающихся скорости в каждой точке пространства. Они изображают мгновенные линии течения, которые характеризуют важные океанографические явления, такие как вихри, течения и волокна. Линии траекторий касательны скорости, поскольку она развивается с течением времени. Линия пути описывает путь, который должна пройти безмассовая виртуальная частица, начиная с семени, расположенного в определенный момент времени. Линии путей полезны для понимания переноса, такого как адвекция солености и сбор мусора. Они более ресурсоемки, чем оптимизированные.

Фильтр посева контролирует количество семян и способ отбора проб домена для размещения семян, см. рисунок 2 (C)). Выборка может быть (а) однородной, (б) взвешенной по скорости потока, закручиванию, завихренности или критерию Окубо-Вайса [Oku70] или (в) взвешенной по определяемым пользователем скалярным полям, которые вычисляются ранее в конвейере. Пользователь может настроить параметры линейной интеграции и параметры выборки, чтобы уменьшить визуальный беспорядок, сосредоточить вычисления на интересующих областях, максимизировать охват области и выделить интересные особенности потока. Например, визуализация тонких линий тока в регионах с высокой завихренностью создает замкнутые петли вокруг вихрей с некоторой временной когерентностью между кадрами (рис. 7).

Кроме того, каждый компонент векторного поля, к которому применяется затравочный фильтр, может быть задан как отдельное скалярное поле. Это упрощает выполнение других последующих операций, таких как игнорирование вертикальной составляющей скорости или настройка масштаба по каждой оси.

4.3. Интерактивные пути частиц

Этот фильтр упрощает запросы о переносе тепла и массы по данным об океане с помощью интерактивного расширения для трассировщика частиц от Paraview. Он отображает связанный график параллельных координат, на котором пользователь может выбирать диапазоны скаляров, таких как температура и соленость, и, следовательно, ограничивать засев изоволюмами. Точки, выбранные из этих подобъемов, служат исходными данными для расчета траектории (рис. 2(H)).

4.4. Вид профиля глубины

Этот фильтр позволяет пользователю просматривать вертикальную колонку океана, заданную парой долготы и широты. Он бросает «иглу» в океан и отбирает точки вдоль этой линии на разных глубинах (рис. 2(D)). Он отображает связанный график параллельных координат, который дает профиль глубины всех скаляров, выбранных вдоль вертикального столбца. Отображается линейный график зависимости выбранного скаляра от глубины (рис. 2(E)). При необходимости в окне объемной визуализации отображается скалярное поле, сопоставленное с вертикальным срезом на выбранной долготе. Пользователь может выбрать и выделить подмножество точек в вертикальном столбце на графике параллельных координат (рис. 2(F)) и отслеживать их во времени во всех представлениях. Это полезно для изучения вертикального переноса массы, особенно восходящего или нисходящего через перенос Экмана [Sar13] в центрах вихрей, а также для изучения депрессии изотерм, указывающей на перераспределение тепла [KNR∗ 07]. Изучение этих изменений важно для понимания морской жизни, поскольку они способствуют цветению фитопланктона и транспорту питательных веществ.

4.5. Идентификация и визуализация Эдди

Для надежной и автоматической идентификации вихрей было разработано несколько алгоритмов [AHG∗ 19]. Маквильям [McW90] разработал двумерный метод, использующий завихренность ω в качестве физического параметра, локальные минимумы и максимумы которого определяют центры потенциальных вихрей, а значения завихренности в окрестности относительно центра помогают определить границу вихря. Окубо [Oku70] использует специальный параметр Окубо-Вейсса, основанный на деформации сдвига и деформации, а также вертикальной составляющей завихренности, для измерения вращения и, следовательно, для выявления потенциальных вихрей. Для улучшения результатов после критерия Окубо-Вейсса можно применить критерий округлости [WHP∗ 11]. Высота морской поверхности и профиль скорости также использовались для обнаружения вихрей [MAIS16]. Критерий угла извилистости вместе с кластеризацией линий тока помогает идентифицировать вихри в 3D [FFH21].

Фильтр идентификации вихрей в pyParaOcean фокусируется на мезомасштабных вихрях [AMM17]. Он использует только поле скорости на отдельных временных шагах и не вычисляет производные поля. Эту схему трехмерного обнаружения можно применять параллельно по временным шагам и по срезам глубины, поскольку вертикальная скорость не используется.

Скорость потока закрученной жидкости уменьшается радиально внутрь к центру вращения. Фильтр проверяет локальные минимумы скорости потока для выявления потенциальных центров вихрей. Вертикальная скорость игнорируется, чтобы не принимать во внимание движение восходящего или нисходящего потока в ядрах вихрей, тем самым увеличивая соответствующие минимумы потока. Шум и менее значимые минимумы удаляются применением топологического упрощения, основанного на понятии инерционности [TFL∗ 17]. Далее метод использует аппроксимацию критерия угла намотки [FFH21] путем проверки, пересекает ли линия тока все четыре квадранта плоскости XY с центром в минимуме [GEP04]. Этот метод более эффективен в регионах с относительно стационарными центрами вихрей, таких как Красное море и Аденский залив. На рис. 3 показан набор потенциальных вихревых центров, выявленных в Красном море с помощью этого фильтра.

Линии тока, зародившиеся вблизи ядра вихря, образуют спирали или замкнутые петли. Граница вихря определяется с помощью бинарного поиска по радиальным осям. Поиск помогает найти затравку, которая находится дальше всего от центра вихря, но приводит к спиральной или почти замкнутой линии тока. Фильтр отображает все линии тока, возникающие вблизи обнаруженного ядра вихря, и, следовательно, представляет трехмерный профиль вихря (рис. 2(I)). Его можно расширить для поддержки других методов обнаружения вихрей [MAIS16, FFH21], которые можно выбрать через интерфейс.

4.6. Отслеживание поверхностного фронта и визуализация солености

Океанографов часто интересуют водные объекты, переносящие массу или тепло. Это движущиеся объемы воды с характерными характеристиками температуры или солености. Фильтр отслеживания поверхностного фронта вычисляет связанные компоненты границы изообъема скалярного поля (называемого поверхностным фронтом), отслеживает их во времени и создает граф треков, который суммирует движение всех поверхностных фронтов. Подмножество дорожек, извлеченных из этого графика, визуализируется для визуального анализа. Было показано, что поверхностные фронты являются хорошим представителем водных масс с высокой соленостью [SDVN22]. Он использовался для отслеживания пути ядра высокой солености (HSC), входящего в Бенгальский залив из Аравийского моря (рис. 2(J)).