我们都知道，云在热带环流中扮演了很重要的角色，它跟天气的变化有着很大的关系，可以用来预测不稳定的天气。一个云系统中包含了许多各种各样的云，其运动经常会具有很大的时间和空间尺度，因此如何对这些云系统进行识别和追踪就成了云系统研究中一个很重要的问题。利用计算机视觉和计算拓扑学方面的技术，2013年的一篇SciVis文章[1]提出了一种探索云系统运动的可视化框架，使用拆分树(split tree)、持久性图(persistence diagram)和光学流(optical flow)等来对云的辨别和运动的追踪进行探索。
动态图数据的可视化是一个非常有挑战性的研究课题，它的难点有二：1. 在每个时间片图布局最优化和不同时间片中为帮助用户记忆而保持布局稳定之间的权衡，2. 在不同展现形式之间的权衡，如small multiples适合静态比较不同时刻图结构的变化，动画播放适合观看图在整体上的变化趋势。一种避免这些权衡的方式可能是将这些选择结合起来，提供一种混合的技术。于是 Rufiange 和 McGuffin 在对已有方法分类组合的基础上提出了一个新的原型DiffAni，即允许动态图在三种展现方式（small multiple, 差异图，动画）之间自由切换。
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