Abstrakt. Klimatforskare och meteorologer arbetar för en bättre förståelse av atmosfäriska förhållanden och globala klimatförändringar. För att utforska de förhållanden som finns i numeriska förutsägelser av atmosfären produceras ensembledatauppsättningar som kombinerar tids- och rumsligt varierande simuleringar som genereras med hjälp av flera numeriska modeller, provade indataförhållanden och perturbed parametrar. Dessa datamängder minskar såväl som beskriver den osäkerhet som finns i uppgifterna genom att ge insikt i effekterna av parameteravvikelser, känslighet för initiala förhållanden och inkonsekvenser i modellutfallet. Som sådan produceras massiva mängder data, vilket skapar utmaningar både i dataanalys och i visualisering. Detta arbete presenterar en metod för att förstå ensembler genom att använda en samling statistiska deskriptorer för att sammanfatta data, och visa dessa deskriptorer med hjälp av olika visualisering tekniker som är bekanta för domänexperter. De resulterande teknikerna är integrerade i systemet ViSUS/Climate Data and Analysis Tools (CDAT) som är utformat för att ge en direkt tillgänglig, komplex visualiseringsram för atmosfäriska forskare.
I ett tillvägagångssätt som presenteras av REF används en samling statistiska deskriptorer för analys av ensembledata.
Visualization of uncertainty and ensemble data: Exploration of climate modeling and weather forecast data with integrated ViSUS-CDAT systems
{'venue': 'Journal of Physics: Conference Series', 'journal': 'Journal of Physics: Conference Series', 'mag_field_of_study': ['Geography']}