2018 Fiscal Year Annual Research Report
Super high resolution feature extraction and event visualization for atmoshperic and ocean simulation
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16K13885
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
松岡 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球情報基盤センター, 技術研究員 (80543230)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川原 慎太郎 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球情報基盤センター, 技術研究員 (60415982)
山下 由美 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球情報基盤センター, 技術研究員 (80633883) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 可視化 / 海洋 / 海流 / 海洋渦 / 雲 / 熱帯低気圧 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、大気や海洋の高解像度全球シミュレーションデータに対して、高時間分解能での特徴構造の抽出および追跡を行い、そこで発生する現象の効果的な可視化表現手法の開発を行った。特に、海洋における現象では海流や海洋渦、モード水を、大気における現象としては積乱雲や熱帯低気圧の時間変化を対象として事例研究を行った。特に、膨大な情報量のシミュレーションデータの可視化結果（静止画または動画）から、解析者にとって注視するべき領域またはタイミングを、自動的に強調する可視化表現プログラムを実装した。その結果、海流と海洋渦の相互作用の様子や、積乱雲または熱帯低気圧の発達・衰退時における詳細な描像、または雲形と降雨量との隠れた関係性を明らかにすることに成功した。
スーパーコンピュータ上でシミュレーションを実行する際に、いったんストレージ上に保存することは、データI/Oのコストが大きいことが知られているが、本研究ではシミュレーションを実行しながら、ストレージに全データを保存することなくオンメモリで特徴構造の抽出からパターン分類、時間発展の追跡を行うことで、大きなコスト削減につながった。高時間分解能で処理を行うことによって、従来には困難であった、より微細な構造をもった流れの抽出または追跡につながった。これら一連の研究により、情報量過多な超高解像度シミュレーションの可視化および解析における課題に対して、一つの解決策を示したと言える。
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