pyParaOcean, Hệ thống phân tích trực quan dữ liệu đại dương: Lời cảm ơn và tài liệu tham khảo

Bảng liên kết

• Tóm tắt và giới thiệu
• Dữ liệu đại dương
• pyParaOcean: Kiến trúc
• pyParaOcean: Chức năng
• Nghiên cứu điển hình: Vịnh Bengal
• Phần kết luận
• Lời cảm ơn và tài liệu tham khảo

Sự nhìn nhận

Nghiên cứu này được tài trợ bởi một khoản trợ cấp từ SERB, Govt. của Ấn Độ (CRG/2021/005278), hỗ trợ một phần từ Phái đoàn Siêu máy tính Quốc gia, DST, Học bổng JC Bose do SERB, DST, Govt trao tặng. của Ấn Độ, Tiến sĩ Ram Kumar IISc với chức danh Giáo sư Chủ tịch thỉnh giảng xuất sắc tại EECS, và học bổng từ MoE, Govt. của Ấn Độ. Một phần của công việc này được thực hiện nhằm đáp ứng một phần yêu cầu của luận án tại BITS Pilani.

Người giới thiệu

[AGL05] AHRENS J., GEVECI B., LUẬT C.: Paraview: Một công cụ dành cho người dùng cuối để trực quan hóa dữ liệu lớn. Sổ tay trực quan 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: Một công cụ phân tích trực quan cho không gian thời gian dữ liệu đa biến của biển đỏ. Trong EnvirVis: Hội thảo về Trực quan hóa trong Khoa học Môi trường (EnvirVis2019) (2019), trang 25–32. 1

[AHG∗19] AFZAL S., HITTAWE MM, GHANI S., JAMIL T., KNIO O., HADWIGER M., HOTEIT I.: Hiện đại nhất trong các phương pháp phân tích trực quan dành cho bộ dữ liệu về đại dương và khí quyển. Diễn đàn Đồ họa Máy tính 38, 3 (2019), 881–907. 1, 4

[AMM17] AMORES A., MELNICHENKO O., MAXIMENKO N.: Các xoáy nước quy mô trung bình kết hợp trong dòng chảy cận nhiệt đới Bắc Đại Tây Dương: Cấu trúc 3-D và vận chuyển khi ứng dụng đến độ mặn tối đa. Tạp chí Nghiên cứu Địa vật lý: Đại dương 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.: Các xoáy nước quy mô trung bình thúc đẩy xuất khẩu silica tăng lên ở các nước cận nhiệt đới Thái Bình Dương. Khoa học 316, 5827 (2007), 1017–1021. 1

[DAN12] DINEHA V., ADABALA N., NATARAJAN V.: Trực quan hóa không chắc chắn bằng cách sử dụng kết xuất khối HDR. Máy tính trực quan 28 (2012), 265–278. 1

[FD06] FRASER S., DICKSON B.: Khai thác dữ liệu bộ dữ liệu địa khoa học bằng bản đồ tự tổ chức. Làm chủ sự bùng nổ dữ liệu trong khoa học trái đất và môi trường, Tóm tắt mở rộng (2006), 5–7. 1

[Fer23] Chồn. https://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret/, 2023. [Trực tuyến; truy cập ngày 28 tháng 4 năm 2023]. 1

[FFH21] FRIEDERICI A., FALK M., HOTZ I.: Khung góc quanh co để theo dõi và khám phá sự vận chuyển xoáy trong mô phỏng quần thể đại dương. Trong EnvirVis: Hội thảo

[GEP04] GUO D., EVANGELINOS C., PATRIKALAKIS N.: Trích xuất đặc điểm dòng chảy trong trực quan hóa hải dương học. Trong Kỷ yếu của Hội nghị Quốc tế Đồ họa Máy tính (07 2004), trang 162–173. doi:10. 1109/CGI.2004.1309207. 5

[GSK∗08] GROCHOW K., STOERMER M., KELLEY D., DELANEY J., LAZOWSKA E.: COVE: Một môi trường trực quan cho thiết kế đài quan sát đại dương. Tạp chí Vật lý: Chuỗi hội thảo 125, 1 (2008), 012092. 1

[KNR∗07] KUMAR SP, NUNCIO M., RAMAIAH N., SARDESAI S., NARVEKAR J., FERNANDES V., PAUL JT: Năng suất sinh học qua trung gian dòng xoáy ở Vịnh Bengal trong thời gian giao mùa mùa thu và mùa xuân. Nghiên cứu Biển sâu Phần I: Tài liệu Nghiên cứu Hải dương học 54, 9 (2007), 1619–1640. 4

[LJP∗19] LI S., JAROSZYNSKI S., PEARSE S., ORF L., CLYNE J.: Vapor: Gói trực quan hóa được thiết kế để phân tích dữ liệu mô phỏng trong khoa học hệ thống trái đất. Khí quyển 10, 9 (2019), 488. 1

[Mad08] MADEC G.: Động cơ đại dương NEMO. Note du Pôle de modélisation, Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL), Pháp, Số 27, ISSN Số 1288-1619, 2008. 2

[MAIS16] MATSUOKA D., ARAKI F., INOUE Y., SASAKI H.: Một cách tiếp cận mới để phát hiện, theo dõi và trực quan hóa sự kiện xoáy đại dương– ứng dụng cho vùng biển phía tây bắc Thái Bình Dương. Khoa học máy tính Procedia 80 (2016), 1601–1611. 5

[McW90] MCWILLIAMS JC: Các xoáy của nhiễu loạn hai chiều. Tạp chí Cơ học chất lỏng 219 (1990), 361–385. 4

[McW08] MCWILLIAMS JC: Bản chất và hậu quả của các xoáy nước đại dương. Mô hình hóa đại dương trong chế độ xoáy 177 (2008), 5–15. 1

[MJD∗99] MCNEIL J., JANNASCH H., DICKEY T., MCGILLICUDDY D., BRZEZINSKI M., SAKAMOTO C.: Các quan sát vật lý, quang sinh học và hóa học mới về phản ứng của đại dương phía trên đối với sự di chuyển của dòng xoáy quy mô trung bình bermuda. Tạp chí Nghiên cứu Địa vật lý: Đại dương 104, C7 (1999), 15537–15548. 1

[myO23] Copernicus myOcean. https://marine.copernicus. eu/access-data/ocean-visualisation-tools, 2023. [Trực tuyến; truy cập ngày 28 tháng 4 năm 2023]. 1

[NL15] NOBRE C., LEX A.: OceanPaths: Trực quan hóa dữ liệu hải dương học đa biến. Trong Kỷ yếu của Hội nghị Eurographics về Trực quan hóa (EuroVis 2015) - Tài liệu ngắn (2015), Hiệp hội Eurographics. doi:10.2312/eurovisshort.20151124. 1

[Oku70] OKUBO A.: Sự phân tán theo chiều ngang của các hạt nổi trong vùng lân cận của các điểm kỳ dị vận tốc chẳng hạn như sự hội tụ. Nghiên cứu biển sâu và tóm tắt hải dương học 17, 3 (1970), 445–454. 4

[PBI04] PARK S., BAJAJ C., IHM I.: Trực quan hóa các bộ dữ liệu khối lượng thay đổi theo thời gian của hải dương học rất lớn. Trong Khoa học tính toán-ICCS 2004: Hội nghị quốc tế lần thứ 4, Kraków, Ba Lan, ngày 6-9 tháng 6 năm 2004, Kỷ yếu, Phần II 4 (2004), Springer, trang 419–426. 1

[pyF23] pyferret. https://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret/, 2023. [Trực tuyến; truy cập ngày 28 tháng 4 năm 2023]. 1

[Ros89] ROSENBLUM LJ: Trực quan hóa dữ liệu hải dương học. Đồ họa máy tính và ứng dụng của IEEE 9, 3 (1989), 14–19. 1

[RR10] ROBINSON IS, ROBINSON IS: Đặc điểm đại dương quy mô trung bình: Eddies. Khám phá Đại dương từ Không gian: Những ứng dụng độc đáo của hải dương học qua vệ tinh (2010), 69–114. 1

[Sar13] SARMIENTO JL: Động lực sinh địa hóa đại dương. Trong động lực sinh địa hóa đại dương. Nhà xuất bản Đại học Princeton, 2013. 4

[SDVN22] SINGH U., DHIPU TM, VINAYACHANDRAN PN, NATARAJAN V.: Các phương pháp dựa trên đặc điểm mặt trước và khung xương để theo dõi quá trình lan truyền độ mặn trong đại dương. Máy tính & Khoa học địa chất 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.: Bộ công cụ cấu trúc liên kết. Giao dịch của IEEE về Trực quan hóa và Đồ họa Máy tính 24, 1 (2017), 832–842. 5

[TZG∗17] TOYE H., ZHAN P., GOPALAKRISHNAN G., KARTADIKARIA AR, HUANG H., KNIO O., HOTEIT I.: Đồng hóa dữ liệu tập hợp ở Biển Đỏ: độ nhạy cảm với lựa chọn tập hợp và cưỡng bức khí quyển. Ocean Dynamics 67, 7 (Tháng 7 năm 2017), 915–933. doi:10.1007/s10236-017-1064-1. 2

[VCMN04] VINAYACHANDRAN PN, CHAUHAN P., MOHAN M., NAYAK S.: Phản ứng sinh học của vùng biển xung quanh Sri Lanka trước gió mùa mùa hè. Thư nghiên cứu địa vật lý 31, 1 (2004). 6

[VY98] VINAYACHANDRAN PN, YAMAGATA T.: Phản ứng gió mùa của biển xung quanh Sri Lanka: tạo ra các vòm nhiệt và xoáy nghịch. Tạp chí Vật lý Hải dương học số 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.: Trực quan hóa và phân tích các xoáy nước trong mô phỏng đại dương toàn cầu. Diễn đàn đồ họa máy tính 30, 3 (2011), 991–1000. 5

[XLWD19] XIE C., LI M., WANG H., DONG J.: Khảo sát về phân tích trực quan dữ liệu đại dương. Tin học hình ảnh 3, 3 (2019), 113–128. 1, 2