Angular-based Edge Bundled Parallel Coordinates Plot for the Visual Analysis of Large Ensemble Simulation Data
Angular-based Edge Bundled Parallel Coordinates Plot for the Visual Analysis of Large Ensemble Simulation Data
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用于大型集成仿真数据可视化分析的基于角度的边缘捆绑平行坐标图
DOI：
10.1109/ldav57265.2022.9966393
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Maejima Yasumitsu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Watanabe Keita;Sakamoto Naohisa;Nonaka Jorji;Maejima Yasumitsu
随着现代高性能计算（HPC）系统计算能力和资源的不断提高，大规模集合模拟已广泛应用于科学和工程的各个领域，特别是在气象和气候科学领域。众所周知，仿真输出是大的时变、多变量和多值数据集，这对可视化和分析任务提出了特别的挑战。在这项工作中，我们重点研究了广泛使用的平行坐标图（PCP）来分析成员之间不同参数（如变量）之间的相互关系。但是，随着待分析数据量（即折线数）的增加，PCP可能会出现视觉杂乱和绘图性能下降的问题。为了克服这个问题，我们对PCP进行了扩展，通过添加bsamzier曲线连接代表平行轴之间线段倾角的平均值和方差的角分布图。提出的基于角度的平行坐标图（APCP）能够在保持相邻变量之间的相关信息的同时，呈现整个集成数据集的简化概述。为了验证其有效性，我们开发了一个可视化分析原型系统，并使用超级计算机Fugaku的气象集合模拟输出进行了评估。
With the continuous increase in the computational power and resources of modern high-performance computing (HPC) systems, large-scale ensemble simulations have become widely used in various fields of science and engineering, and especially in meteoro-logical and climate science. It is widely known that the simulation outputs are large time-varying, multivariate, and multivalued datasets which pose a particular challenge to the visualization and analysis tasks. In this work, we focused on the widely used Parallel Coordinates Plot (PCP) to analyze the interrelations between different parameters, such as variables, among the members. However, PCP may suffer from visual cluttering and drawing performance with the increase on the data size to be analyzed, that is, the number of polylines. To overcome this problem, we present an extension to the PCP by adding Bézier curves connecting the angular distribution plots representing the mean and variance of the inclination of the line segments between parallel axes. The proposed Angular-based Parallel Coordinates Plot (APCP) is capable of presenting a simplified overview of the entire ensemble data set while maintaining the correlation information between the adjacent variables. To verify its effectiveness, we developed a visual analytics prototype system and evaluated by using a meteorological ensemble simulation output from the supercomputer Fugaku.
使用 1000 成员集成卡尔曼滤波器预测 2020 年 7 月九州大雨
影响因子：
1.9
作者：
L. Duc;T. Kawabata;Kazuo Saito;T. Oizumi
通讯作者：
T. Oizumi
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DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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作者：
Y. Maejima;Masaru Kunii;T. Miyoshi
通讯作者：
T. Miyoshi
二维函数系综的比较视觉分析
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
Computer graphics forum (Print)
影响因子：
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作者：
H. Piringer;Stephan Pajer;Wolfgang Berger;H. Teichmann
通讯作者：
H. Teichmann