Den amerikanska National Hurricane Center (NHC) utfärdar råd var sjätte timme under livet av en orkan. Dessa rådgivare beskriver stormens nuvarande tillstånd, och dess förutsedda väg, storlek och vindhastighet under de kommande fem dagarna. Men från dessa data ensam, frågan "Vad är sannolikheten för att stormen kommer att drabba Houston med orkan styrka vindar mellan 12:00 och 14:00 på lördag?" kan inte besvaras direkt. För att ta itu med denna fråga har NHC nyligen börjat göra en ensemble av potentiella stormvägar tillgängliga som en del av varje storm rådgivning. Eftersom varje bana är parameteriserad med tiden, kan förutsedda värden såsom vindhastighet i samband med banan härledas för en viss tidsperiod genom att analysera statistiken över ensemblen. I detta dokument föreslås ett tillvägagångssätt för att generera smidiga skalärfält från en sådan förutsagd stormväg ensemble, så att användaren kan undersöka det förutsagda tillståndet av stormen vid vilken tidpunkt som helst. Som en demonstrationsuppgift visar vi hur vårt tillvägagångssätt kan användas för att stödja ett visualiseringsverktyg, så att användaren kan visa förutsagd stormposition - inklusive dess osäkerhet - när som helst i prognosen. I vår strategi, uppskattar vi sannolikheten för orkanrisk för en bestämd tid på någon geospatial plats genom att interpolera simplial djupvärden i banan ensemble. Adaptivelyized radial bas funktioner används för att utföra interpolationen. Slutligen, geometrisk montering används för att producera en enkel grafisk visualisering av denna sannolikhet. Vi använder också ett icke-linjärt filter, i tid, för att säkerställa frame-toframe koherency i visualiseringen som förutsägelsen tiden är avancerad. Vi förklarar den underliggande algoritmen och definitionerna, och ger ett antal exempel på hur vår algoritm fungerar för flera olika stormprognoser, och för två olika källor till förutsagda vägensembler.
Den senaste användningen av Radial Basis Functions (RBF) med adaptiv bandbredd val, i samband med orkan förutsägelse, förbättrar smidigheten av sådana visualiseringar genom att interpolera en simplial djup tas prover från dess väg ensemble REF.
Visualizing Time-Specific Hurricane Predictions, with Uncertainty, from Storm Path Ensembles
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}