Tillsammans med utbyggnaden av datorbaserade klimatsimuleringar blir effektiv visualisering och analys av massiva klimatdata allt viktigare än någonsin. I den här artikeln försöker vi utforska de faktorer som behider klimatförändringar genom att kombinera fönsterförfrågan och tidsvarierande datautvinningstekniker. Med konstant frågetid och acceptabel lagringskostnad, algoritmerna presenterade stöder olika frågor på 3d tidsvarierande datauppsättningar, såsom genomsnitt, min, och max värde. En ny tidsvarierande dataanalysalgoritm ges, som är särskilt lämplig för att analysera stora data. Alla dessa algoritmer har implementerats på och integrerats i ett visuellt analyssystem, med klinker-LCD ultra-upplösning display. Experimentella resultat på flera datauppsättningar från praktiska tillämpningar presenteras.
För att räkna ut de faktorer som påverkar klimatförändringarna, Wang et al. REF upprättade en fönsterförfrågan algoritm för att stödja olika aggregerade frågor på tredimensionella tidsvarierande datauppsättningar, såsom AVERAGE, MIN och MAX operationer.
Window Query and Analysis on Massive Spatio-temporal Data☆
{'venue': None, 'journal': 'IERI Procedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}