pyParaOcean, Okyanus Verilerinin Görsel Analizi İçin Bir Sistem: Özet ve Giriş

Bağlantı Tablosu

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

Soyut

Model simülasyonlarının analizi, farklı fenomen ve olayların tespiti ve dinamik süreçlerin izlenmesi için oşinografi alanında görsel analiz iyi bir şekilde benimsenmiştir. Artan veri boyutları ve çok değişkenli dinamik verilerin kullanılabilirliğiyle birlikte, görselleştirme ve etkileşimli keşif için ölçeklenebilir ve genişletilebilir araçlara olan ihtiyaç da artıyor. Okyanus verilerinin görsel analizinde rutin olarak kullanılan çeşitli görevleri destekleyen bir görselleştirme sistemi olan pyParaOcean'ı tanımlıyoruz. Sistem, Paraview'e bir eklenti olarak mevcuttur ve bu nedenle dağıtılmış bilgi işlem yeteneklerinden ve zengin genel analiz ve görselleştirme işlevselliklerinden yararlanabilmektedir. pyParaOcean, girdap tanımlama ve tuzluluk hareketi takibi gibi okyanus verilerine özgü farklı görsel analiz görevlerini destekleyen modüller sağlar. Bu modüller Paraview filtreleri olarak mevcuttur ve bu kusursuz entegrasyon, kurulumu ve kullanımı kolay bir sistemle sonuçlanır. Bengal Körfezi'ndeki bir vaka çalışması, sistemin okyanus olguları ve süreçlerinin incelenmesinde faydasını göstermektedir.

1. Giriş

Okyanus verilerini anlamak, kasırgalar ve tsunamiler gibi aşırı hava olaylarını tahmin etmek, küresel ısınma gibi gezegen ölçeğindeki süreçleri daha iyi anlamak ve okyanus kaynaklarını ve deniz yaşamını sürdürülebilir bir şekilde yönetmek ve korumak için çok önemlidir. Zamanla değişen birden fazla alanın ve parametrenin varlığı nedeniyle okyanus verilerinin görselleştirilmesi zordur. Okyanus akıntıları, okyanus-atmosfer sisteminin ısı dengesini sağlayan, minerallerin ve tuzun hareketini etkileyen en büyük faktör yadsınamaz. Çapları onlarca ila yüzlerce kilometre arasında değişen ve günlerden aylara kadar değişebilen bir ömre sahip olan orta ölçekli girdaplar [RR10], okyanuslarda her yerde bulunur. Okyanuslarda ısı ve kütlenin taşınmasında büyük rol oynarlar [McW08]. Ayrıca okyanusun ekolojisi ve biyojeokimyasal süreçler üzerinde de büyük etkileri vardır [MJD∗ 99,BNBD∗ 07].

Okyanus verilerinin toplanması ve oluşturulmasındaki ilerlemelerle birlikte [FD06, Ros89], verilerin etkili bir şekilde görselleştirilmesini destekleyen ve okyanus veri kümelerinin sürekli genişleyen çözünürlüklerine ve boyutlarına ayak uydurmak için ölçeklenebilir araçlara ihtiyaç duyulmaktadır.

1.1. Alakalı iş

Oşinografide görselleştirme, hızla artan veri boyutu, verilerin heterojenliği ve çok değişkenli doğası ve okyanus olgusunun doğasında var olan karmaşıklığı nedeniyle zorlu bir araştırma alanıdır. Matlab, Tecplot, AVS ve Paraview gibi genel amaçlı analiz ve görselleştirme yazılımlarının kullanımı toplumda yaygındır. Bununla birlikte, oşinograflar sıklıkla Ferret [Fer23], pyFerret [pyF23] ve Copernicus MyOcean [myO23] gibi okyanus verileri için özel olarak geliştirilmiş araçları kullanırlar. Bu özel araçlar birden fazla işlevsellik sağlar ve verilerin 2 boyutlu görünümlerini üretir.

Görselleştirme topluluğu içinde geliştirilen birkaç yazılım çerçevesi, 2B ve 3B veri görselleştirme yetenekleri sağlar. COVE [GSK∗ 08], okyanus modellerinin web üzerinden etkileşimli analizini destekleyen, işbirliğine dayalı bir okyanus görselleştirme ortamıdır. RedSeaAtlas [AGT∗ 19], 2 boyutlu bir haritada bölgelerin seçimini destekler ve Kızıldeniz üzerindeki rüzgarların, dalgaların, gelgitlerin, klorofilin vb. keşifsel görünümlerini sağlar. OceanPaths [NL15], okyanus akıntılarını izleyen yolları hesaplayan ve yollar boyunca farklı yüksek boyutlu verilerin çizilmesini destekleyen çok değişkenli bir veri görselleştirme aracıdır. Bu, farklı oşinografik özellikler arasındaki korelasyonların incelenmesini sağlar.

Bir oşinografın analiz iş akışı, sıcaklık ve tuzluluk dağılımlarının ve dikey kesitlerin incelenmesi, yakın zamanda ölçülen tuzluluk verilerinin model verileriyle karşılaştırılması, akış verilerine dayalı olarak mevcut girdapların ve dolaşımın incelenmesi ve analiz edilmesi ve analiz edilmesi gibi birkaç ortak görevi [GSK∗ 08] içerir. aşırı olaylar. Eş yüzeyler ve hacim oluşturma, 3 boyutlu sıcaklık ve tuzluluk dağılımlarının görselleştirilmesi için doğal seçimlerdir [DAN12, PBI04]. Ancak dinamik olarak değişen dağılımların görselleştirilmesi bir zorluktur. VAPOR [LJP∗ 19] oşinografi ve atmosfer bilimi uygulamaları için verimli 3D görselleştirme sağlayan birkaç araçtan biridir. VAPOR veri toplama (VDC) veri modeli, modern GPU'larda ve ticari donanımlarda büyük veri boyutlarının etkileşimli görsel analizini destekler.

Xie ve diğerleri. [XLWD19] ve Afzal ve ark. [AHG∗ 19] okyanus verileri için geliştirilen görsel analiz yöntemleri ve araçlarına ilişkin araştırmaları sunuyor. Xie ve diğerleri. Görsel analiz görevlerini dört kategoride sınıflandırın: farklı çevresel değişkenlerin incelenmesi, okyanus olaylarının tanımlanması ve izlenmesi, kalıpların ve korelasyonların keşfi ve toplulukların ve belirsizliğin görselleştirilmesi. Ayrıca, veri işleme ve yönetim için verimli ve ölçeklenebilir yöntemler, birden fazla ölçekte özelliklerin tanımlanması ve sürükleyici platformlar dahil olmak üzere gelecekteki çalışmalar için farklı fırsatları ve keşfedilmemiş alanları belirlerler. Oşinografi görselleştirmesi için çeşitli yöntemlerin mevcut olduğunu kabul etmekle birlikte, bunların çoğunlukla bağımsız çözümler olduğunu da not ediyoruz. Okyanus verilerine özgü işlevler ve görünümler sağlarken, Paraview'de uygulanan görselleştirme teknolojisindeki kapsamlı ilerlemeden yararlanmayı hedefliyoruz.

1.2. Katkılar

Okyanus verilerinin etkileşimli keşfi ve görsel analizi için bir sistem olan pyParaOcean'ı sunuyoruz. Sistem, oşinografi için uzmanlaşmış çok sayıda görev ve işlevi desteklerken, okyanus modellerinden elde edilen verilerin ölçeklenebilir görselleştirilmesini sağlamak için Paraview'in [AGL05] gücünden yararlanıyor. PyParaOcean'ın görselleştirme yetenekleri, eklentiler kullanılarak Paraview'e kusursuz entegrasyon yoluyla elde edilebilir. Sistemin temel özellikleri şunları içerir:

• Dinamik olarak gelişen izovolümleri görüntüleme ve keşfetme desteği ile tuzluluk ve sıcaklık dağılımını incelemek için 3 boyutlu alan görselleştirmesi.

• Akım çizgileri ve yol çizgileri için farklı tohumlama stratejilerini destekleyen okyanus akıntısı görselleştirmesi.

• Verilerin etkileşimli seçimini ve dilimlenmesini destekleyen dikey kesit görünümleri ve paralel koordinat grafiği.

• Yüzey cephelerinin çıkarılması yoluyla tuzluluk hareketinin tanımlanması ve izlenmesi. • Girdap özelliklerinin görselleştirilmesi ve izlenmesi.

• Paraview'de filtreler olarak yeni işlevlerin birleştirilmesini destekleyen genişletilebilir bir tasarım.

Bir oşinografla işbirliği içinde gerçekleştirilen Bengal Körfezi keşfinin sonuçlarını, sistemin faydasını göstermek için bir vaka çalışması olarak sunuyoruz.