pyParaOcean, Система визуального анализа океанических данных: пример: Бенгальский залив

Таблица ссылок

Аннотация и введение

Данные об океане

pyParaOcean: Архитектура

pyParaOcean: функциональные возможности

Практический пример: Бенгальский залив

Заключение, благодарности и ссылки

5. Тематическое исследование: Бенгальский залив

Летнее муссонное течение (SMC) является характерной особенностью циркуляции Индийского океана, и SMC течет вокруг Шри-Ланки и впадает в Бенгальский залив. Мы используем pyParaOcean для изучения различных явлений в Бенгальском заливе, особенно во время сезона дождей.

Эдди . На рисунке 5 представлена приблизительная схема основных течений и водоворотов в заливе в сезон дождей. Большой антициклонический вихрь (AE), расположенный справа от ЮМЦ, и циклонический вихрь, известный как Купол Шри-Ланки (SLD) слева от него [VY98], являются обычным явлением в этом регионе летом. АЭ имеет диаметр около 500 км, расположена к юго-востоку от побережья Шри-Ланки и характеризуется интенсивным опусканием внутри за счет антициклонической циркуляции. [VY98] предположили, что АЭ формируется в результате взаимодействия SMC и приходящих волн Россби с Суматры. График появления и исчезновения АЭ был описан в более поздней работе [VCMN04]. АЭ начинает формироваться в июне, приобретает круглую форму в июле и ослабевает в августе, как показано на рисунке 6 и сопроводительном видео.

Транспорт солености. pyParaOcean служит эффективным инструментом для анализа воздействия АЭ на Бенгальский залив. Линии тока и траектории позволяют визуализировать циркуляцию, связанную с АЭ, и ее движение в океане. Линии поля могут быть наложены на объемную визуализацию скаляра, чтобы визуализировать перенос, вызванный вихрем. На рисунке 7 и сопровождающем видео показаны линии тока, наложенные на объем солености на разных временных шагах, чтобы показать роль АЭ в переносе соли. На этом изображении хорошо отражено перемещение воды с высокой соленостью из Аравийского моря по SMC в Бенгальский залив и ее рециркуляция по AE. Отслеживание поверхностных фронтов воды с высокой соленостью и выделение долгоживущих следов помогает получить представление о значительном изменении солености в регионе. Мы наблюдаем след, который движется к побережью Индии, см. рисунок 4.

Даунвеллинг . На рисунке 8 и сопровождающем видео показано использование фильтра профиля глубины для визуализации депрессии изотермы 27◦ под действием АЭ. Антициклоническая природа вихря вызывает нисходящий поток внутри вихря и толкает относительно более теплую воду вниз. Представление в параллельных координатах показывает изменения температуры, солености и скорости в толще воды, вызванные приходом вихря в интересующую точку.

Опыт и производительность. Это тематическое исследование было проведено в сотрудничестве с соавтором-океанологом. С помощью pyParaOcean можно провести несколько наблюдений за такими явлениями, как SLD и движение воды с высокой соленостью. Хотя наши коллеги-океанографы обычно используют такие инструменты, как pyFerret, для 2D-анализа, они обнаружили, что возможности pyParaOcean очень полезны. После этого первоначального удовлетворительного опыта мы планируем вместе работать над изучением результатов модели более высокого разрешения с использованием pyParaOcean. Фильтры отслеживания фронта поверхности и обнаружения вихрей занимают несколько минут, тогда как все остальные фильтры занимают 1–2 секунды или меньше. Все эксперименты проводились на рабочей станции с 8-ядерным процессором AMDEPYC 7262 с частотой 3,2 ГГц, оперативной памятью 512 ГБ и графическим процессором NVIDIA RTX A4000 (16 ГБ). Вычисление фронта поверхности распараллеливается с использованием многопроцессорной библиотеки Python, но есть возможности для дальнейшего улучшения во время выполнения. Фильтр обнаружения и визуализации вихрей также можно оптимизировать путем распараллеливания некоторых вычислений. Мы планируем заняться этим в будущем.