标签存档: 科学可视化

多空间分辨率的时变气候集合模拟数据可视化 (Visualization of Time-Varying Weather Ensembles Across Multiple Resolutions)

系统的可视化界面

在气象相关的集合模拟中,量化模型中的不确定性是领域科学家们十分关心的问题,其对在现实世界中做出决策有十分重要的意义。现如今,随着计算能力的飞速提高,已有的模型模拟已经能够产生出时变的多分辨率的集合模拟数据集。因此而产生了领域科学家十分关心的两个问题:一是输入参数的敏感度信息,二是模型在不同分辨率下的精确程度。根据输入参数的敏感度信息,可以将更多的计算资源倾斜到那些对输出有更高影响上的输入变量上。同时,了解模型在不同分辨率下的精确程度,也能在节省存储和计算代价的前提下,得到足够优秀的模型输出结果。本文就针对WRF (Weather Research and Forecasting) 模型,根据其在不同参数不同分辨率下的输出,并在真实数据的辅助下,研究参数敏感度和空间分辨率精确度的关系。

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时变集合模拟数据的有效可视化 (Effective Visualization of Temporal Ensembles)

图1:对于单个时间步粒子形态的可视化。左图包含八叉树的完整结构,右图仅包含八叉树中第四层的结构。

随着计算能力的不断提高,集合模拟 (ensemble) 数据已经被广泛应用于各类科学模拟中。从定义来说,一个集合模拟数据是一组紧密相关数据集的集合,每个数据集被称作“成员”,它们来自于同一次模拟或同一次试验的多次运行结果。通常集合模拟数据的分析难度巨大,既因为其数据量庞大,也因为其具有时变、高维、以及多变量的多重复杂性。本文提出了一系列的可视化分析方法来研究这类具有时变特征的集合模拟数据,尤其是其关注其所包含特征在各成员间的异同及演变过程。

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Diderot: 领域专用语言实现的可移植的并行科学可视化与图像分析(Diderot: a Domain-Specific Language for Portable Parallel Scientific Visualization and Image Analysis)

随着科学数据越来越大以及数据处理分析越来越复杂,科学可视化系统面临两个重要的挑战:
1)数据在可视化之前的预处理与分析需要更灵活的并行计算
2)数据分析过程中涉及到的复杂数学计算需要抽象成简单的函数调用

领域专用语言可以很好地解决以上两个问题。本文提出的Diderot[1]系统主要从以下几个方面解决这两个问题。
1)可移植的并行设计,使用基于POSIX标准的pthread实现线程级。
2)定义strand(股),并使用strand创建线程,线程的一次执行就叫做strand的一次迭代。此外,strand还支持线程之间的通信。
3)抽象复杂的数学计算。简化导数,梯度,卷积,张量计算过程。将这些复杂的计算封装成简单函数调用。在代码中支持直接使用这些数学计算的操作符。
4)封装成C/C++的API。方便其他使用C/C++开发的程序调用。
5)卷积计算操作(如clamp, mirror以及wrap等操作)。

Diderot提供对一些数据描述的简化操作。主要从支持以下抽象代码实现的

image(2)[] I = image(“hand.nrrd”);

其中(2)表示hand.nrrd数据为二维数据,[]表示变量的个数。[]中间空表示标量,[3]表示三维向量,[3,3]表示3×3矩阵。

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IEEE Pacific Visualization 2015 Day 4

今天是第八届IEEE Pacific Vis会议的最后一天。会议内容全部安排在上午,分为三个部分,拓扑结构可视化和体绘制,多变量和高维数据可视化以及闭幕仪式。

在 Topological Visualization and Volume Rendering 这一部分中,印度科学院的Vijay Natarajan等展示他们在标量数据拓扑结构研究方面的两个工作。第一个工作构造了完全极值图(Complete Extremum Graph)来抽象标量数据,用于探索数据中的相似结构,并且还定义了一种基于最大权重公共子图的距离度量方法对标量数据进行比较。另外一个工作定位于标量数据 contour tree 的计算效率问题,他们提出了一种快速,并行的构造算法,在数据大小超出内存的情况下也能够高效地进行计算。值得注意的是,Vijay Natarajan 在 PacificVAST 研讨会上就展示了他们之前在标量数据对称结构的检测方面的研究工作,这些工作也是基于标量数据中的 contour 和极值等拓扑信息。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization 2015 Day 3

今天是 Pacific Visualization 正式会议的第二天,王飞跃教授做了主题演讲,此后有 3 个 full paper session 、 poster session 以及 banquet。

Keynote 是王飞跃教授做的演讲,题目为 Visualization and Knowledge Automation: Enterprise 5.0 and Parallel Evolution,这篇论文主要内容是论述可视化对于平行虚拟现实改革的推动作用,所谓平行就是指 ACP 的平行理念,也就是人工社会(Artificial Societies)+ 计算实验(Computational Experiments)+ 平行执行(Parallel Execution)。从本质上来讲,ACP 的平行理念的 核心就是把复杂性与智能化系统“虚”的和“软”的部分建立起来,通过可以定量实施的计算化、实时化,使之“硬化”,真正用于解决实际的问题。而所谓的大数据和云计算以及物联网正是支撑 ACP 方法的核心技术。可视化方法也将成为支撑 ACP 并大力推动平行虚拟现实改革的重要方法和工具。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization 2015 Day 2

今天是会议正式议程第一天,包括了开幕式、 主题报告(Keynote)、2 个 full paper session 以及 3 个 notes session。

Keynote 讲者是来自 Linköping University 的 Anders Ynnerman 教授,他的报告题目为《抽丝剥茧——从火星陨石到木乃伊》(Inside Information – From Martian Meteorites to Mummies)。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization 2015 Day 1

可视化三大风云际会之一IEEE PacificVis, 时隔六年再次来到中国(上一次是2009年在北京举办),于今年4月14-17日于杭州浙江大学紫金港校区举行,今天一早北大可视化小组一行20名参会代表来到了位于蒙民伟楼的报告厅。正式会议开始的前一天是IEEE PacificVis VAST研讨会,邀请来自世界各地的可视分析研究者作专题报告。 继续阅读 »

德国斯图加特大学Thomas Ertl教授访问北京大学可视化实验室

2015年4月3日,德国斯图加特大学Thomas Ertl教授访问实验室。Thomas Ertl教授是可视化及可视分析领域的知名学者,斯图加特大学可视化及交互系统中心和可视化研究中心的带头人。他涉足于可视化、图形学及人机交互多个领域,发表论文400多篇,多次担任可视化会议和期刊的主席。

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FLDA:基于LDA主题模型的非定常流场分析 (FLDA: Latent Dirichlet Allocation Based Unsteady Flow Analysis)

LDA主题模型是文本分析中常用的工具。在LDA模型中,一段文本被当作是一个词包(bag of words),通过分析这些词包,LDA模型可以提取出文本中潜在的主题,并基于所提取的主题分析文本间的关系。例如,考虑这两句话:“苹果最新发布了iPhone6和iPhone6 Plus”和“三星本季度利润大幅度下滑”。如果只从词语角度对这两句话进行分析,那么计算机很难发现这两者间的关系。但是,如果计算机通过分析大量文本之后,能发现两句话实际上都是与“科技”“手机”等主题相关,那么就比较容易判断两者的关系了。因此,主题模型实际上是在文本和词语之间增加了一层抽象层,而使得对文本间关系的分析能更加准确全面。而我们要介绍的这篇论文[1]则创新性地将LDA主题模型引入到流场分析中,利用流场主题这一抽象层,基于迹线来对流场进行分析。这篇文章由我们实验室与国防科技大学合作完成,并即将发表在今年的IEEE VIS年会上。

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相似性探索:针对多角度气候模型的比较可视化工具 (SimilarityExplorer: A Visual Inter-Comparison Tool for Multifaceted Climate Data)

在气候数据分析中,相似性比较对研究不同气候模型之间存在共识和差异很重要。陆地生物圈模型等气候模型模拟了生态系统在时间和空间上的变化,比如光和作用,呼吸作用等。众所周知,交互可视化方法可以让研究者们更方便地浏览数据,从不同角度和粒度下对数据进行分析。但目前并不存在一个特别针对气候模型数据比较的可视化工具。在今天的EuroVis2014会议上,美国纽约大学的学者针对气候数据提出他们的工作SimilarityExplorer[1]。作者首先提出了针对气候数据不同角度下模型相似度的四种可视化分析需求,之后从这些需求出发,作者设计了满足这些需求的四种可视化任务设计指导。最后基于这些设计指导,作者开发了一个可视分析工具SimilarityExplorer,它结合了矩阵、散点图投影技术、平行坐标等多种可视化技术,重点从空间和时间这两个角度出发,对气候模型之间相似度做比较。由于这些设计指导和开发的系统都是基于与气候领域专家讨论的基础上得出的,所以这个系统的实用性和有效性都得到很好的验证。

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