Summary
여기서는 기후 데이터를 생성 예술로 시각화하는 프로토콜이 제시됩니다.
Abstract
현대의 기후를 이해하는 능력은 과거의 기후 변동성과 상호 연결된 피드백에 의해 지구가 안정화되는 방식에 대한 근본적인 이해에 달려 있습니다. 이 기사는 심해 퇴적물에 보존된 과거 기후 변화 기록을 몰입형 시각화를 통해 광범위한 청중에게 번역하는 독특한 방법을 제시합니다. 이 시각화는 빙하 및 간빙기 전이에 대한 지구화학적 기록과 미래의 인위적 온난화에 대한 모델 예측을 통합하여 시청자에게 몰입형 경험을 제공하고 지구 역사의 하위 집합 간의 미묘하고 미묘한 차이에 참여하고 반영하도록 초대하는 멀티미디어 설치물입니다. 이 연구는 현대 빙하-간빙기 주기성(~100만 년 전)의 시작부터 시작하여 과거의 기후와 예상되는 미래의 인위적 온난화(2099년까지)에 대한 모델 결과를 비교하는 5가지 시간 간격을 보여줍니다. 설치는 방의 다른 표면에 표시되는 각 시간 하위 집합에 대해 하나씩 여러 실험 프로젝션으로 구성됩니다. 시청자가 공간을 이동할 때 프로젝션은 속도, 색상, 레이어링 및 반복과 같은 애니메이션 방법을 사용하여 다양한 기후 전환을 통해 천천히 순환하며, 모두 지구 기후와 관련된 행성의 고유한 행동을 전달하기 위해 사이트별 데이터를 통해 생성됩니다. 이 작업은 설치 중심에 Perlin Noise 알고리즘을 사용하여 생성된 생성 애니메이션과 함께 고유한 과학적 데이터 시각화를 위한 프레임워크를 제공합니다. 해수면 온도, 영양소 역학 및 기후 변화 속도와 같은 연구 변수는 색상, 규모 및 애니메이션 속도와 같은 공식적인 결과에 영향을 미치며, 모두 조작하고 특정 데이터에 연결하기 쉽습니다. 이 접근 방식은 또한 데이터를 온라인에 게시할 수 있는 가능성을 허용하고 시각적 매개 변수를 다양한 양적 및 질적 데이터로 확장하는 메커니즘을 제공합니다.
Introduction
제너레이티브 아트와 여기에 사용된 방법을 사용하면 데이터의 무결성을 유지하면서 정량적 데이터를 애니메이션으로 직접 변환할 수 있습니다. 예술가들은공간과 시간에 대한 인식을 탐구하기 위해 생성 예술을 사용하지만, 1,2, 생성 예술은 아직 공간 또는 시간 과학 데이터와 함께 일반적으로 사용되지 않습니다. 여기에 제시된 작업은 기후 데이터를 보여주기 위해 생성 시각 제품을 사용하기 위한 간단한 프레임워크를 제공합니다. 이러한 제품은 대면 전시회를 만드는 데 사용되거나 프레젠테이션 또는 온라인 출판물을 위한 시각 자료로 널리 적용될 수 있습니다.
지구화학적 측정 또는 추정치를 사용하여 색상, 모양, 크기 및 속도와 같은 요소를 축척하면 관찰자가 논문을 읽거나 그래프를 해석하거나 데이터 테이블을 살펴볼 필요 없이 변화의 속도와 크기를 시각적으로 전달할 수 있습니다. 대안적으로, 선택된 변수들의 무작위화는 미래 예측의 경우와 같이, 데이터의 부족 또는 불확실성을 전달하기 위해 사용된다. 지질학적 과거와 미래의 병치는 아마도 과학 커뮤니케이션 도구로서 이러한 제품의 효과에 필수적일 것입니다. 최근의 경험은 종종 현대 기후 변화에 대한 비교의 기준선 역할을 하여 인위적인 기후 변화의 규모를 파악하기 어렵게 만듭니다3.
이 논문에서 시각화 된 지구 화학적 측정은 홍적세 중반 전이 (MPT, 120 만에서 600,000 년 전)에 걸쳐 국제 해양 발견 프로그램 사이트 U1475 4,5에서 남극해의 북쪽 경계 근처의 변화를 기록합니다. MPT 데이터는 4개의 애니메이션으로 표시되며, 행성이 냉각되고 빙하 및 간빙기 변동성이 증폭됨에 따라 해양 조건의 변화를 강조합니다6. 이것은 지구 기후의 자연적 리듬을 드러내는 지질 학적 기준선을 제공하여 미래의 기후 예측과 극명하게 대조되는 장기적인 냉각 추세를 강조합니다. 미래 온도 추정치는 New York, NY 20 위치에 대한 대표 탄소 경로 8.5 (RCP 8.5,2100 년에 8.5W / m2의 복사 강제력을 갖는 시나리오)의 강제력하에 7 개의 기후 모델 결과의 평균값입니다. RCP 8.5는 2100년까지 지구 평균 기온이 3.7°C 상승하는 지속적인 배출의 최악의 시나리오를 나타냅니다8. 따라서 이 기사는 기후 변화율과 기후 변동성을 비교하기 위해 미래 예측을 지질학적 데이터와 비교하는 방법을 보여줍니다.
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Protocol
1. 기존 시각화 재생
- 코딩 및 시각화 소프트웨어를 다운로드합니다( 재료 표 참조).
- 데이터 및 코드를 다운로드합니다. 이 기사는 Starr et al.9의 연령 모델에 대한 Marcks et al.4 및 Cartagena-Sierra et al.5의 데이터와 함께 '불확실성의 정도'를 사용합니다.
참고: '불확실성의 정도'에는 5개의 코딩 파일, 보충 코딩 파일 1, 보충 코딩 파일 2, 보충 코딩 파일 3, 보충 코딩 파일 4 및 보충 코딩 파일 5가 포함되어 있으며 각 시각화 기간(각각 MPT 1, MPT 2, MPT 3, MPT 4 및 미래)과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 이들 각각은 시각화에 사용되는 코딩 라이브러리(10 )뿐만 아니라 .csv 형식으로 다운로드된 데이터를 포함하는 '스크립트' 폴더, 비주얼 '입자.js'를 생성하는 데 사용되는 코드 및 모든 관련 데이터와 코드를 함께 연결하는 인덱스 파일 '인덱스.html'를 포함한다.
- 데이터 및 코드를 다운로드합니다. 이 기사는 Starr et al.9의 연령 모델에 대한 Marcks et al.4 및 Cartagena-Sierra et al.5의 데이터와 함께 '불확실성의 정도'를 사용합니다.
- '불확실성의 정도'에서 코드 편집 소프트웨어를 엽니다.
- 파일(MPT 1, MPT 2, MPT 3 또는 MPT 4)을 코드 편집기로 끌어 시각화합니다.
- 창 왼쪽의 탐색기(EXPLORER) 메뉴에 파일이 나타납니다. 1.7단계에서 'Future' 폴더의 데이터를 시각화하는 절차를 확인합니다.
- 탐색기 메뉴에서 폴더(MPT 1, MPT 2, MPT 3 또는 MPT 4)를 클릭하여 드롭다운 메뉴를 표시하고 스크립트를 클릭한 다음 인덱스.html를 클릭합니다.
참고: 코드가 창의 오른쪽에 나타납니다. - 'index.html'에 대한 코드가 있는 창 부분을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴에서 라이브 서버로 열기 를 선택합니다.
참고: 인터넷 브라우저 창이 열리고 시각화 재생이 시작됩니다. - 코드 편집기를 닫았다가 다시 여는 것은 다른 시간 하위 집합에서 시각적 개체를 로드할 때 시각화 간에 필요할 수 있습니다. 각 시간 하위 집합에 대해 1.4-1.6단계를 반복합니다.
- 향후 예측을 기반으로 시각화를 보려면 컴퓨터에서 'Future' 폴더를 열고 'Accumulation' 또는 'Transition' 폴더를 코드 편집기로 끕니다. 애니메이션의 차이점은 결과 섹션에 설명되어 있습니다.
- 탐색기 창에서 폴더 이름을 선택하고 index.html를 클릭합니다. 'index.html'에 대한 코드가 있는 창 부분을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴에서 라이브 서버로 열기 를 선택합니다.
참고: 인터넷 브라우저 창이 열리고 시각화 재생이 시작되며, 화면 녹화를 통해 컴퓨터에 로컬로 저장할 수 있습니다.
2. 시각화 편집
참고: 시각화를 편집하려면 필요에 따라 위의 1.1-1.4단계에 따라 관련 데이터를 로드합니다.
- 코드 편집기의 탐색기 창에서 원하는 폴더를 선택하고 스케치.js를 클릭하여 기본 스크립트 파일을 엽니다.
참고: MPT 1(Supplementary Coding File 1)의 '스케치.js' 파일에는 가장 자세한 주석이 포함되어 있습니다. 따라서 이 파일은 코드를 익히는 데 가장 유용할 수 있습니다.- 코드는 코드 편집기 창의 오른쪽에 나타납니다. 이 코드 내에서 시각화 매개 변수를 편집합니다. 이중 슬래시 "//" 뒤에 코드 및 해당 기능에 대한 자세한 설명이 있고 녹색 텍스트로 추가로 식별되는 코드 주석을 찾습니다(보충 그림 1).
- 데이터에 연결되거나 시각적 매개 변수를 사용자 지정하는 데 사용할 변수를 정의합니다(보충 그림 1).
- 작업 공간에 데이터를 로드합니다(보충 그림 2).
- 캔버스의 시각적 매개 변수를 정의합니다. 'for' 루프를 사용하여 데이터를 특정 특성에 연결합니다. 여기서 크기는 질소 동위원소 값 'd15N'과 관련이 있습니다(보충 그림 3).
- for 루프를 사용하여 각 구의 꼬리 길이를 정의합니다. 꼬리는 구체가 나타난 후 화면에 남아 있는 시간을 나타내며, 시각이 진행됨에 따라 색상이 축적됩니다(보충 그림 4).
참고: 여기서 꼬리 길이는 알케논 c37의 축적 속도로 조정됩니다. - 마지막으로, Perlin Noise 알고리즘11 을 적용하여 애니메이션을 그려 시각적 개체의 모양을 정의합니다(보충 그림 5).
참고: 여기서 원은 원의 둘레를 따라 점에 노이즈가 적용된 기본 모양으로 사용됩니다. 이것들은 원의 경계를 '흔들며' '흔들기' 명령에 의해 정의된 양으로 원에서 벗어나는 유기적인 구와 같은 모양을 생성합니다. - 변경을 돕기 위해 주석을 사용하여 필요에 따라 코드를 편집합니다.
3. 편집 내용 저장
- command와 S 키를 동시에 눌러 편집 내용을 저장합니다.
- 탐색기 창에서 'index.html' 파일로 이동하고, 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하고, 메뉴에서 라이브 서버로 열기 를 선택하여 업데이트된 시각 자료를 봅니다.
참고: 인터넷 브라우저 창이 열리고 화면 녹화를 통해 컴퓨터에 로컬로 저장할 수 있는 시각화 재생이 시작됩니다.
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Representative Results
이 작업은 심해 퇴적물(그림 1, 그림 2, 그림 3, 그림 4, 비디오 1, 비디오 2, 비디오 3 및 비디오 4)에서 측정하거나 기후 변화에 관한 정부간 패널(IPCC)의 RCP 시나리오(그림 5 및 그림 6)에서 모델링한 정량적 데이터로 확장된 시각적 측면과 함께 지질학적 시간의 5가지 고유한 간격에 해당하는 6개의 시각화를 생성합니다 ). 각 시각화는 고유하고 생성적이며, 이는 입자 궤적 및 모양 경계와 같은 변수의 무작위화로 인해 코드가 실행될 때마다 동일한 입력 데이터가 약간 다른 시각적 출력을 생성한다는 것을 의미합니다. 각 시각화에서 Perlin 노이즈 알고리즘에서 생성된 구는 궤적을 기록하는 반투명 꼬리가 있는 검은색 배경을 가로질러 원을 가로질러 트래버스합니다. 구체는 화면을 가로질러 무한정 계속 움직이며 궁극적으로 검은색 배경 위에 색상이 축적됩니다.
MPT 1-4(보충 코딩 파일 1, 보충 코딩 파일 2, 보충 코딩 파일 3 및 보충 코딩 파일 4)의 코드에서 생성된 그림 1, 그림 2, 그림 3 및 그림 4에서 색상, 크기 및 속도와 같은 요소는 심해 퇴적물의 지구화학적 측정을 기반으로 해수면 온도, 질소 동위원소 구성 및 기후 변화 속도의 추정치로 정량적으로 조정됩니다. 색상은 파란색에서 빨간색까지 다양하며, 가장 추운 간격은 파란색 구체가 가장 많고 가장 따뜻한 간격은 빨간색 구체가 지배합니다5. 이 작업은 RGB(Red, Green, Blue) 색상 값에서 Red의 숫자 값을 변경하고 Green 및 Blue 값은 일정하게 유지하여 수행됩니다. 빨간색 값은 해수면 온도 추정치에 따라 0-200 사이이며 온도가 높을수록 빨간색 값이 커집니다. 각 구의 크기는 플랑크톤 유공충의 질소 동위원소 조성에 따라 조정되며, 이는 식물성 플랑크톤이 소비하는 영양소 및 탄소의 양과 관련이 있습니다4. 각 구의 크기는 1-10 사이이며 크기가 클수록 질소 동위원소 값이 높아집니다. 화면을 가로 질러 이동할 때 각 구체의 속도는 기후 변화의 속도로 조정되며, 시간 간격 내의 빙하기 및 간빙기 기간의 수를 각 간격에 걸친 년 수로 나눈 값으로 추정되며, Lisiecki & Raymo11에 정의 된 빙하 및 간빙기 경계가 있습니다.
그림 5 그림 6 (비디오 5 및 비디오 6)은 뉴욕, NY7의 연평균 기온 예측에서 비롯된 것입니다. 뉴욕의 위치는 프로젝션 설치 위치에 사용할 수 있는 데이터가 있는 가장 가까운 도시이기 때문에 선택되었습니다. 그림 5 (비디오 5)와 그림 6 (비디오 6)은 모두 RGB 십진수 코드에서 더 큰 녹색 값으로 표시되는 차가운 온도와 함께 색상과 온도 추정치를 조정하고 빨강 및 파랑 색 값은 일정하게 유지되어 더 많은 주황색 채색을 나타냅니다. 향후 애니메이션은 이러한 시각화를 만드는 데 이러한 매개 변수가 필요하기 때문에 각 구의 크기와 속도를 결정하기 위해 난수 생성에 의존하지만 해당 숫자 값은 향후 예측에서 불확실한 상태로 남아 있습니다. 'Accumulation' 코드로 생성된 그림 5(비디오 5)는 MPT 비주얼과 유사한 애니메이션입니다. 구체는 반투명 꼬리를 가지고 있으며 캔버스를 가로질러 구체가 계속 움직이면 색상이 축적됩니다. '전환' 코드로 만든 그림 6(비디오 6)은 꼬리가 없는 보다 단순한 시각적 개체로, 대신 검은색 배경을 가로질러 움직이는 구의 윤곽선만 보여 줍니다.
제품 형식을 사용하면 여러 가지 방법으로 데이터를 사용자 지정하고 표시할 수 있습니다. 이 코드로 생성된 애니메이션의 화면 녹화는 컴퓨터나 노트북을 프로젝터에 연결하고 적절한 디스플레이 공간을 설정하기만 하면 몰입형 과학 커뮤니케이션 전시물을 만드는 데 사용됩니다. 몰입형 인터랙티브 전시는 여러 프로젝터, 이젤, 폼 보드, 현미경이 있는 사이드 테이블, 심해 진흙, 손님이 조사할 수 있는 미세 화석이 있는 갤러리를 준비하여 만들어집니다(그림 7 및 그림 8). 이 갤러리는 방문자가 이젤로 지지되는 4개의 폼 보드가 있는 방에 들어가는 보행자의 방향성 흐름을 허용합니다. 각 기판은 MPT 4,5 시각적 개체 중 하나를 프로젝션하기 위한 캔버스 역할을 합니다(그림 7). 관람객이 방으로 들어서면 MPT 프로젝션을 넘어 다른 프로젝터가 갤러리의 벽과 바닥에 미래 시각 자료를 표시하여 관람객이 "미래로 걸어가도록" 초대합니다(그림 8). 미래 예측 외에도 해부 현미경, 화석 플랑크톤과 심해 퇴적물이 포함된 현미경 슬라이드, 과학자들이 심해 진흙을 사용하여 과거 기후를 이해하고 미래 기후 예측을 개선하는 방법을 설명하는 정보가 있는 테이블이 설정됩니다. 궁극적으로 이 작업은 해양학 및 기후 데이터 스프레드시트를 몰입형 설치의 기초가 되는 그래픽으로 변환하여 관객이 지질학적 시간을 걷고 자연적 및 인위적 동인으로 인한 기후 변화를 목격하도록 초대합니다.
그림 1: MPT 1 데이터 및 코드에서 생성된 이미지. 이것은 빙하-간빙기 연장 및 빙하 냉각 이전의 가장 초기 시간 세그먼트(~1.2-111만 8,000년 전)를 보여줍니다. 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 동영상 1에서 촬영한 정지 이미지입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: MPT 2 데이터 및 코드에서 생성된 이미지. 이것은 두 번째로 초기의 시간 세그먼트(~1.112-1.06백만 년 전)를 보여주며, 이는 빙하-간빙기 연장 및 빙하 냉각 직전입니다. 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 동영상 2에서 촬영한 정지 이미지입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: MPT 3 데이터 및 코드에서 생성된 이미지. 이것은 빙하기-간빙기 주기가 길어지는 두 번째 최신 시간 세그먼트를 보여줍니다(~106만년에서 900,000년 전). 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 동영상 3에서 촬영한 정지 이미지입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: MPT 4 데이터 및 코드에서 생성된 이미지. 이것은 더 긴 빙하기-간빙기 주기가 더 확립된 가장 최근의 시간 세그먼트를 보여줍니다(~900,000-600,000년 전). 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 동영상 4에서 촬영한 정지 이미지입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: Future 데이터 및 코드에서 생성된 누적 이미지. 이것은 New York, NY 8.5에 대한 RCP 7 모델 평균의 온도 추정치를 기반으로 한 미래의 인위적 온난화에 대한 모델 예측을보여줍니다. 크기와 속도는 해양의 1 차 생산자가 탄소를 흡수 할 수있는 능력으로 무작위로 추출되며 기후 변화의 속도는 불확실합니다. 동영상 5에서 촬영한 정지 이미지입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: Future 데이터 및 코드에서 생성된 전환 이미지. 이것은 New York, NY 8.5에 대한 RCP 7 모델 평균의 온도 추정치를 기반으로 한 미래의 인위적 온난화에 대한 모델 예측을보여줍니다. 크기와 속도는 해양의 1 차 생산자가 탄소를 흡수 할 수있는 능력으로 무작위로 추출되며 기후 변화의 속도는 불확실합니다. 동영상 6에서 촬영한 정지 이미지입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 7: MPT 데이터가 뷰어 및 조명이 켜진 정보 테이블 뒤에 표시되는 4패널 프로젝션 설치 이미지. 이것은 시청자가 가장 초기의 MPT 데이터가 제시되는 방에 들어갈 때 설치의 일부를 보여줍니다. 비디오 1, 비디오 2, 비디오 3 및 비디오4는 왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로 각 패널에 개별적으로 투영됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8: 몰입형 벽 프로젝션의 이미지. 이것은 시청자가 뉴욕, NY 7에 대한 RCP 8.5 모델 평균의 미래 온도 추정치의 애니메이션을 지나쳐 걷는 것을보여줍니다. 이 애니메이션(비디오 5)에서는 RGB 녹색 색상 값이 크게 증가하여 더 노란색 시각적 효과를 얻을 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 1: MPT 1 데이터 및 코드에서 생성된 애니메이션입니다. MPT 1 데이터 및 코드로부터 생성된 애니메이션의 화면 녹화 영상을 보여준다. 이것은 빙하-간빙기 연장 및 빙하 냉각 이전의 가장 초기 시간 세그먼트(~1.2-111억 8,000년 전)에 해당합니다. 오브는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 2: MPT 2 데이터 및 코드에서 생성된 애니메이션입니다. MPT 2 데이터 및 코드로부터 생성된 애니메이션의 화면 녹화 영상을 보여준다. 이것은 두 번째로 초기의 시간 세그먼트 (~ 1.112-1.06 백만 년 전)에 해당하며, 이는 빙하-간빙기 연장 및 빙하 냉각 직전입니다. 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 3: MPT 3 데이터 및 코드에서 생성된 애니메이션입니다. 이는 MPT 3 데이터 및 코드로부터 생성된 애니메이션의 화면 녹화 영상을 보여준다. 이것은 빙하기-간빙기 주기가 길어지는 두 번째 최신 시간 세그먼트에 해당합니다(~106만년에서 900,000년 전). 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 4: MPT 4 데이터 및 코드에서 생성된 애니메이션입니다. MPT 4 데이터 및 코드로부터 생성된 애니메이션의 화면 녹화 영상을 보여준다. 이것은 더 긴 빙하기-간빙기 주기가 더 확립된 가장 최근의 시간 세그먼트에 해당합니다(~900,000-600,000년 전). 구체는 고유한 데이터 값을 나타내며, RGB 색상 값은 알케논 기반 해수면 온도 추정치5로 조정되며, 크기는 유공충4의 질소 동위원소 조성의 함수로 증가하며, 이는 IODP 사이트 U1475에서 탄소를 흡수하는 해양의 1차 생산자의 능력과 관련이 있습니다. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 5: Future 데이터 및 코드에서 생성된 누적 애니메이션입니다. Future 데이터와 코드에서 생성된 애니메이션의 화면 녹화 영상을 보여줍니다. 색상은 New York, NY 7에 대한 RCP 8.5 모델 평균의 온도 추정치를 기반으로 미래의 인위적 온난화에 대한 모델 예측으로 조정됩니다. 크기와 속도는 해양의 1 차 생산자가 탄소를 흡수 할 수있는 능력으로 무작위로 지정되며 기후 변화의 속도는 불확실합니다. 코드에서 꼬리가 허용되어 색상이 누적됩니다. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 6: Future 데이터 및 코드에서 생성된 전환 애니메이션입니다. Future 데이터와 코드에서 생성된 애니메이션의 화면 녹화 영상을 보여줍니다. 색상은 New York, NY 7에 대한 RCP 8.5 모델 평균의 온도 추정치를 기반으로 미래의 인위적 온난화에 대한 모델 예측으로 조정됩니다. 크기와 속도는 해양의 1 차 생산자가 탄소를 흡수 할 수있는 능력으로 무작위로 지정되며 기후 변화의 속도는 불확실합니다. 코드에는 꼬리가 허용되지 않으므로 색상이 누적되지 않습니다. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 1: 데이터에 연결되거나 시각적 매개 변수를 사용자 지정하는 데 사용할 변수를 정의하는 코딩 소프트웨어 및 코드 이미지입니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 2: 작업 공간에 데이터를 로드하는 코딩 소프트웨어 및 코드 이미지. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 3: 캔버스의 시각적 매개 변수를 정의하고 for 루프를 적용하여 데이터를 특정 시각적 특성에 연결하는 코딩 소프트웨어 및 코드 이미지입니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 4: for 루프를 적용하여 각 구의 꼬리 길이를 정의하는 코딩 소프트웨어 및 코드 이미지. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 5: 애니메이션을 그리는 코딩 소프트웨어 및 코드의 이미지로, 펄린 노이즈 알고리즘을 적용하여 시각 자료의 모양과 움직임을 정의합니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 코딩 파일 1: '불확실성의 정도'_MPT 1. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 코딩 파일 2: '불확실성의 정도'_MPT 2. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 코딩 파일 3: '불확실성의 정도'_MPT 3. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 코딩 파일 4: '불확실성의 정도'_MPT 4. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 코딩 파일 5: '불확실성의 정도'_Future. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
이 작품은 과학 커뮤니케이션을 목적으로하는 생성 예술의 유용성을 강조합니다. 워크플로는 기존 데이터를 애니메이션 내의 요소로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 이 작업의 애니메이션 출력은 코드가 실행될 때마다 다른 버전의 애니메이션이 생성되고 시각적 요소가 지구 화학 및 기후 모델 데이터로 확장된다는 점에서 고유합니다. 따라서 입력 데이터가 동일하게 유지되는 한 색상, 속도 및 크기와 같은 요소는 일정하게 유지됩니다. 또한 이러한 시각적 요소를 직접 비교하여 데이터에 대한 결론을 도출할 수 있습니다.
심해 퇴적물의 지구화학적 측정과 미래의 인위적 온난화에 대한 모델 추정치는 Perlin Noise 알고리즘(11) 내에서 사용되며 몰입형 설치물로 변환됩니다. 고해양학 데이터에서 생성된 애니메이션은 미래 온도의 모델 추정치에 대한 비교 기준 역할을 합니다. 심해 퇴적물은 과거 기후의 기록 보관소이며 기후 시스템12,13을 이해하는 데 귀중한 자원입니다. 시각 자료는 Perlin 노이즈 알고리즘으로 생성되며, 생성된 모양의 경계를 부드럽게 이동할 수 있도록 선택됩니다. 여기서는 펄린 노이즈(Perlin Noise) 알고리즘이 원의 윤곽을 그리는 점에 적용되어 궁극적으로 배경을 가로질러 부드럽게 움직이는 유기적인 모양을 만듭니다. 원은 퇴적물 코어의 단면과 모양이 유사하고 외곽선에 노이즈가 추가되면 세포와의 유사성으로 인해 선택됩니다. 이것은 해양 1차 생산자 또는 광합성을 하고 바다에서 영양분과 탄소를 소비하는 작은 유기체에서 유래한 이러한 지구화학적 기록의 본질과 접촉하는 유기적 형태를 생성합니다13. 이 유기체는 탄소 소비를 통해 지구 기후를 변화시키고 해양 퇴적물에 보존된 조개껍데기의 화학적 구성에서 기후 신호의 보존을 통해 해양의 과거 변화를 기록합니다. 각 시각 자료에서 모양 또는 구의 레이어링은 애니메이션 내에서 색상의 축적을 생성하고 해양 분지 내의 퇴적물 층을 통해 보존되는 이러한 고해양학적 기록의 보존을 암시하여 시각 자료를 지질학적 과정과 더욱 연결합니다.
RGB(Red, Green, Blue) 십진수 코드는 알케논 또는 온도에 따라 구조가 변하는 긴 탄소 사슬에서 측정되는 해양 1차 생산자의 온도 추정치로 색상을 정량적으로 조정하는 데 사용됩니다. 이러한 시각적 개체에서 빨간색과 주황색은 따뜻한 온도를 나타냅니다. 여기에 사용된 데이터는 직접 관련되지 않기 때문에 지구화학적 데이터 및 미래 예측의 확장에 다양한 색상이 사용됩니다(사용 가능한 투영 데이터의 특성과 작성자의 관심 영역으로 인해). 이후 반복에서는 데이터를 직접 비교할 수 있도록 모든 애니메이션 간에 색상의 크기를 비슷하게 조정할 수 있습니다.
구체의 속도는 기후 변화의 상대적 속도로 정의되며, 빙하 또는 간빙기의 수를 년 단위로 나눈 값으로 추정됩니다. 이것은 Lisiecki & Raymo12에 의해 정의된 각 기간과 함께 각 시간 간격에서 빙하기 또는 간빙기의 수를 계산하여 계산됩니다. 미래 예측(그림 5 및 그림 6)은 완전한 빙하 또는 간빙기 주기를 다루지 않고 지구 기후의 자연 리듬에서 상당한 편차를 반영하기 때문에 무작위 속도를 가지고 있습니다. 한편, 데이터의 무작위화는 시각 자료에서 명확하지 않으며 시청자에게 불확실성의 중요한 상징이 되기보다는 데이터가 없는 경우에도 시각 자료를 만들 수 있도록 하는 데 필요한 단계로 더 많이 사용됩니다. 불확실성은 미래의 기후를 이해하는 능력에서 사소한 것이 아니기 때문에 불확실성을 더 신랄한 형태로 전달하는 방법에 대한 미래의 반복에서 실험 할 여지가 분명히 있습니다.
구체의 크기는 화석 플랑크톤의 질소 동위원소 구성에 따라 달라지며, 이는 기후 변화를 악화시키거나 완화할 수 있는 1차 생산자에 의한 영양소와 탄소 흡수의 대용물입니다. 그것은 생물학과 지구 기후13 사이의 연결 고리를 나타내기 때문에 선택되었습니다. 생물학이 대기 중 이산화탄소의 미래 상승을 어느 정도 보상할 수 있을지는 불확실하지만 이 데이터를 시각 자료에 통합하면 기후 시스템의 복잡성과 생물학과 지질학의 교차점을 상기시키는 역할을 합니다. 오브의 속도와 유사하게, 미래 예측에서는 이 메트릭에 대한 데이터가 존재하지 않으므로 데이터가 없을 때 무작위 속도가 사용됩니다. 이 연구의 다른 반복은 유공충의 질소 동위원소 조성을 저서 유공충의 산소 동위원소 조성으로 대체할 수 있으며, 이는 온도와 얼음 부피의 전 지구 변화를 반영하는 것으로 가정된다12. 과거와 미래의 애니메이션을 병치하는 데 어려움이 있음에도 불구하고 이 작업은 자연 기후 변화와 인위적 기후 변화의 차이점을 강조하고 생성 기후 예술 창작에 유용한 첫 번째 단계 역할을 합니다.
애니메이션을 유형의 경험에 통합하기 위해 프로젝션 기술을 사용하여 손님이 지질학적 시간을 지나 미래로 걸어가는 몰입형 전시를 만듭니다. RCP 시나리오의 온도 예측은 과거 해수면 온도와 직접적인 관련이 없으며 지질 기록의 프록시는 불완전하고 자체 편향을 가지고 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 이 작업은 심해 지구화학적 기록과 기후 모델 결과물을 현대 미술에 포함시키는 동시에 기후 과학에 대한 진입 장벽을 제거하기 위한 토대를 제공합니다.
이 작업은 관객의 추상적 직관에 의존하여 이러한 개별 시간 하위 집합 간의 차이를 식별하여 과학적 데이터에 대한 새로운 참여 수단을 제공합니다. 데이터를 정확하게 해석하는 데 필요한 텍스트, 오디오 또는 배경 지식에 의존하지 않고 시청자는 직관을 안내하는 색상 및 속도와 같은 간단한 요소와 함께 개별 시간 하위 집합을 통해 기후 변화의 규모와 속도에 대한 감각을 얻습니다. 이 작업에는 제한이 없습니다. 위에서 언급했듯이 데이터 가용성, 비교 가능성 및 위치에는 명확한 불일치가 있습니다. 이러한 애니메이션을 작성자의 관심 지역 및 기간으로 제한했지만, 이 프로토콜은 다양한 시간 간격에 걸쳐 더 많은 위치의 데이터에 쉽게 적용할 수 있으며 아직 탐색하지 않은 형식으로 공유할 수 있습니다. 또한, 이러한 애니메이션을 전시하는 동안 관람객은 포스터, 현미경 디스플레이 및 전시회의 목적을 이해하는 데 필수적인 맥락을 제공하는 간단한 구두 설명의 도움을 받았습니다. 이 연구는 과학 커뮤니케이션에 대한이 전략의 효과를 평가하지 않았지만, 향후 연구는 기후 데이터를 전달하고 청중의 호기심을 불러 일으키는 데있어 이러한 시각 자료의 효과를 평가하기위한 설문 조사 또는 사회 연구 분석의 이점을 얻을 것입니다. 이러한 한계에도 불구하고,이 프레임 워크는 광범위한 지질 및 / 또는 기후 데이터를 과학 커뮤니케이션을 위해 디지털 및 대화 형 형식으로 통합 될 수있는 생성 예술에 통합하는 수단을 제공합니다.
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Disclosures
저자는 현재로서는 알려진 이해 상충이 존재하지 않는다는 것을 인정합니다
Acknowledgments
우리는 이 프로젝트를 시작할 때 Georgia Rhodes와 Stuart Copeland로부터 받은 지원, 즉 그들의 격려와 멘토링이 우리의 성공에 필수적이었다는 것을 인정하고 싶습니다. 또한 JavaScript로 코딩하는 방법을 배우는 데 있어 리소스로서 https://p5js.org/reference/ 의 유용성을 강조하고 싶습니다. 이 자료는 EPSCoR 협력 계약 #OIA-1655221 및 Vis-a-Thon 프로그램 및 Rhode Island Sea Grant [NA23OAR4170086]에 따라 National Science Foundation에서 부분적으로 지원하는 작업을 기반으로합니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Easel | Uline | H-1450SIL | Telescoping easel to hold foam core board |
| Foam Core Poster Board | Royal Brites | #753064 | Foam core board used as a canvas for projection |
| Live Server | Microsoft; Publisher: Ritwick Dey | Version 5.7.9 | Software extension for Visual Studio Code which allows for viewing of animations in a browser window. Downloaded at: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer |
| Throw Projector | Optoma | 796435814076 | Any model throw projector which will work for projection surface/distance desired |
| Visual Studio Code | Microsoft | Version 1.74 for MAC OS | Software for code editing and execusion. Downloaded at : https://code.visualstudio.com/ |
References
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- Moore, F. C., Obradovich, N., Lehner, F., Baylis, P. Rapidly declining remarkability of temperature anomalies may obscure public perception of climate change. Proceedings of the National Academy of Sciences. 116 (11), 4905-4910 (2019).
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