pyParaOcean, Okyanus Verilerinin Görsel Analizi İçin Bir Sistem: Teşekkür ve Referanslar

Bağlantı Tablosu

• Özet ve Giriş
• Okyanus verileri
• pyParaOcean: Mimarlık
• pyParaOcean: İşlevsellikler
• Örnek olay: Bengal Körfezi
• Çözüm
• Teşekkür ve Referanslar

Teşekkür

Bu araştırma SERB Govt'tan alınan bir hibe ile finanse edildi. Hindistan (CRG/2021/005278), Ulusal Süper Hesaplama Misyonu'ndan (DST) kısmi destek, SERB, DST, Govt tarafından verilen JC Bose Bursu. Hindistan'dan Dr. Ram Kumar IISc EECS'de Seçkin Misafir Başkan Profesörlüğü ve MoE, Govt. Hindistan'ın. Bu çalışmanın bir kısmı BITS Pilani'de bir tez gereksiniminin kısmen yerine getirilmesine yönelik olarak gerçekleştirildi.

Referanslar

[AGL05] AHRENS J., GEVECI B., LAW C.: Paraview: Büyük veri görselleştirmesine yönelik bir son kullanıcı aracı. Görselleştirme el kitabı 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: Uzay-zamansal için görsel bir analiz aracı Kızıldeniz'in çok değişkenli verileri. EnvirVis'te: Çevre Bilimlerinde Görselleştirme Çalıştayı (EnvirVis2019) (2019), s. 25–32. 1

[AHG∗19] AFZAL S., HITTAWE MM, GHANI S., JAMIL T., KNIO O., HADWIGER M., HOTEIT I.: Okyanus ve atmosferik veri kümeleri için görsel analiz yaklaşımlarında son teknoloji. Bilgisayar Grafikleri Forumu 38, 3 (2019), 881–907. 1, 4

[AMM17] AMORES A., MELNICHENKO O., MAXIMENKO N .: Kuzey Atlantik subtropikal girdabındaki tutarlı orta ölçek girdapları: Maksimum tuzluluk uygulamasıyla 3 boyutlu yapı ve taşıma. Jeofizik Araştırma Dergisi: Okyanuslar 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.: Orta ölçekli girdaplar, silika ihracatının artmasına neden oluyor subtropikal pasifik okyanusu. Bilim 316, 5827 (2007), 1017–1021. 1

[DAN12] DINESHA V., ADABALA N., NATARAJAN V.: HDR hacim oluşturma kullanılarak belirsizlik görselleştirmesi. Görsel Bilgisayar 28 (2012), 265–278. 1

[FD06] FRASER S., DICKSON B.: Kendi kendini düzenleyen haritalar kullanarak veri madenciliği jeobilimsel veri kümeleri. Dünya ve Çevre Bilimlerinde Veri Patlamasında Uzmanlaşmak, Genişletilmiş Özetler (2006), 5–7. 1

[Fer23] Gelincik. https://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret/, 2023. [Çevrimiçi; Erişim tarihi: 28 Nisan 2023]. 1

[FFH21] FRIEDERICI A., FALK M., HOTZ I.: Okyanus topluluğu simülasyonlarında girdap taşınımını izlemek ve keşfetmek için bir sarma açısı çerçevesi. EnvirVis'te: Atölye

[GEP04] GUO D., EVANGELINOS C., PATRIKALAKIS N.: Oşinografik görselleştirmede akış özelliği çıkarma. Uluslararası Bilgisayar Grafikleri Konferansı Bildirileri (07 2004), s. 162–173. doi:10. 1109/CGI.2004.1309207. 5

[GSK∗08] GROCHOW K., STOERMER M., KELLEY D., DELANEY J., LAZOWSKA E.: COVE: Okyanus gözlemevi tasarımı için görsel bir ortam. Fizik Dergisi: Konferans Serisi 125, 1 (2008), 012092. 1

[KNR∗07] KUMAR SP, NUNCIO M., RAMAIAH N., SARDESAI S., NARVEKAR J., FERNANDES V., PAUL JT: Sonbahar ve ilkbahar ara dönemleri sırasında Bengal Körfezi'nde girdap aracılı biyolojik üretkenlik. Derin Deniz Araştırması Bölüm I: Oşinografik Araştırma Makaleleri 54, 9 (2007), 1619–1640. 4

[LJP∗19] LI S., JAROSZYNSKI S., PEARSE S., ORF L., CLYNE J.: Vapor: Yer sistemi biliminde simülasyon verilerini analiz etmek için tasarlanmış bir görselleştirme paketi. Atmosfer 10, 9 (2019), 488.1

[Mad08] MADEC G.: NEMO okyanus motoru. Note du Pôle de modellization, Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL), Fransa, No 27, ISSN No 1288-1619, 2008. 2

[MAIS16] MATSUOKA D., ARAKI F., INOUE Y., SASAKI H.: Okyanus girdap tespiti, takibi ve olay görselleştirmesine yeni bir yaklaşım - kuzeybatı pasifik okyanusuna uygulama. Procedia Bilgisayar Bilimi 80 (2016), 1601–1611. 5

[McW90] MCWILLIAMS JC: İki boyutlu türbülansın girdapları. Akışkanlar mekaniği Dergisi 219 (1990), 361–385. 4

[McW08] MCWILLIAMS JC: Okyanus girdaplarının doğası ve sonuçları. Girdap rejiminde okyanus modellemesi 177 (2008), 5–15. 1

[MJD∗99] MCNEIL J., JANNASCH H., DICKEY T., MCGILLICUDDY D., BRZEZINSKI M., SAKAMOTO C.: Orta ölçekli bir girdabın geçişine üst okyanus tepkisinin yeni kimyasal, biyo-optik ve fiziksel gözlemleri bermuda. Jeofizik Araştırma Dergisi: Okyanuslar 104, C7 (1999), 15537–15548. 1

[myO23] Kopernik myOcean. https://marine.copernicus. eu/access-data/ocean-visualization-tools, 2023. [Çevrimiçi; Erişim tarihi: 28 Nisan 2023]. 1

[NL15] NOBRE C., LEX A.: OceanPaths: Çok değişkenli oşinografi verilerinin görselleştirilmesi. Eurographics Görselleştirme Konferansı Bildirileri (EuroVis 2015) - Kısa Makaleler (2015), Eurographics Derneği. doi:10.2312/eurovisshort.20151124. 1

[Oku70] OKUBO A.: Yakınsama gibi hız tekilliklerinin yakınında yüzebilen parçacıkların yatay dağılımı. Derin deniz araştırması ve oşinografik özetler 17, 3 (1970), 445–454. 4

[PBI04] PARK S., BAJAJ C., IHM I.: Çok büyük oşinografi zamanla değişen hacim veri kümelerinin görselleştirilmesi. Hesaplamalı Bilim-ICCS 2004: 4. Uluslararası Konferans, Kraków, Polonya, 6-9 Haziran 2004, Bildiriler Kitabı, Bölüm II 4 (2004), Springer, s. 419–426. 1

[pyF23] pyferret. https://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret/, 2023. [Çevrimiçi; Erişim tarihi: 28 Nisan 2023]. 1

[Ros89] ROSENBLUM LJ: Oşinografik verileri görselleştirme. IEEE bilgisayar grafikleri ve uygulamaları 9, 3 (1989), 14–19. 1

[RR10] ROBINSON IS, ROBINSON IS: Orta ölçekli okyanus özellikleri: Eddies. Okyanusu Uzaydan Keşfetmek: Uydu oşinografisinin benzersiz uygulamaları (2010), 69–114. 1

[Sar13] SARMIENTO JL: Okyanus biyojeokimyasal dinamikleri. Okyanus Biyojeokimyasal Dinamiğinde. Princeton University Press, 2013. 4

[SDVN22] SINGH U., DHIPU TM, VINAYACHANDRAN PN, NATARAJAN V.: Okyanusta tuzluluk yayılımının izlenmesi için ön ve iskelet özelliklerine dayalı yöntemler. Bilgisayarlar ve Yer Bilimleri 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.: Topoloji Araç Takımı. Görselleştirme ve Bilgisayar Grafiklerinde IEEE İşlemleri 24, 1 (2017), 832–842. 5

[TZG∗17] TOYE H., ZHAN P., GOPALAKRISHNAN G., KARTADIKARIA AR, HUANG H., KNIO O., HOTEIT I.: Kızıldeniz'de topluluk veri asimilasyonu: topluluk seçimine ve atmosferik zorlamaya duyarlılık. Ocean Dynamics 67, 7 (Temmuz 2017), 915–933. doi:10.1007/ s10236-017-1064-1. 2

[VCMN04] VINAYACHANDRAN PN, CHAUHAN P., MOHAN M., NAYAK S.: Sri Lanka çevresindeki denizin yaz musonuna biyolojik tepkisi. Jeofizik Araştırma Mektupları 31, 1 (2004). 6

[VY98] VINAYACHANDRAN PN, YAMAGATA T.: Sri Lanka çevresindeki denizin muson tepkisi: termal kubbelerin ve antisiklonik girdapların oluşumu. Fiziksel Oşinografi Dergisi 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.: Küresel okyanus simülasyonunda girdapların görselleştirilmesi ve analizi. Bilgisayar grafikleri forumu 30, 3 (2011), 991–1000. 5

[XLWD19] XIE C., LI M., WANG H., DONG J.: Okyanus verilerinin görsel analizi üzerine bir araştırma. Görsel Bilişim 3, 3 (2019), 113–128. 1, 2