Article de méthode

Utiliser l’art génératif pour transmettre les transitions climatiques passées et futures

DOI :

10.3791/65073

31 mars 2023

Dans cet article

Résumé

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Ici, un protocole est présenté pour visualiser les données climatiques en tant qu’art génératif.

Résumé

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La capacité de comprendre le climat moderne repose sur une compréhension fondamentale de la variabilité climatique passée et des façons dont la planète est stabilisée par des rétroactions interconnectées. Cet article présente une méthode unique pour traduire les enregistrements des transitions climatiques passées préservées dans les sédiments des grands fonds marins à un large public grâce à une visualisation immersive. Cette visualisation est une installation multimédia qui intègre des enregistrements géochimiques des transitions glaciaires et interglaciaires et modélise les prédictions du réchauffement anthropique futur afin de créer une expérience immersive pour les spectateurs, les invitant à s’engager et à réfléchir sur les différences subtiles et nuancées entre les sous-ensembles de l’histoire de la Terre. Ce travail présente cinq intervalles de temps, en commençant par le début de la cyclicité glaciaire-interglaciaire moderne (~ un million d’années), en comparant le climat passé avec les résultats des modèles pour le réchauffement anthropique futur projeté (jusqu’en 2099). L’installation consiste en plusieurs projections expérimentales, une pour chaque sous-ensemble de temps, affichées sur différentes surfaces dans une pièce. Au fur et à mesure que les spectateurs se déplacent dans l’espace, les projections passent lentement par différentes transitions climatiques, en utilisant des méthodes d’animation telles que la vitesse, la couleur, la superposition et la répétition, toutes générées par des données spécifiques au site pour transmettre le comportement unique de la planète en ce qui concerne le climat mondial. Ce travail fournit un cadre pour la visualisation de données scientifiques uniques, avec des animations génératives créées à l’aide d’un algorithme Perlin Noise au centre de l’installation. Les variables de recherche, telles que la température de surface de la mer, la dynamique des nutriments et le taux de changement climatique, ont un impact sur les résultats formels tels que la couleur, l’échelle et la vitesse d’animation, qui sont tous faciles à manipuler et à connecter à des données spécifiques. Cette approche permet également de publier des données en ligne et fournit un mécanisme pour mettre à l’échelle les paramètres visuels à une grande variété de données quantitatives et qualitatives.

Introduction

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L’art génératif et les méthodes employées ici permettent la traduction directe de données quantitatives en animations tout en préservant l’intégrité des données. Les artistes utilisent l’art génératif pour explorer les perceptions de l’espace et du temps1,2, mais l’art génératif n’est pas encore couramment utilisé avec des données scientifiques spatiales ou temporelles. Le travail présenté ici fournit un cadre simple pour l’utilisation de produits visuels génératifs pour présenter les données climatiques. Ces produits peuvent être largement utilisés, qu’ils soient utilisés pour créer des expositions en personne ou comme aide visuelle pour une présentation ou une publication en ligne.

L’utilisation de mesures géochimiques ou d’estimations pour mettre à l’échelle des éléments tels que la couleur, la forme, la taille et la vitesse permet de transmettre visuellement les taux et les amplitudes de changement sans que le spectateur ait besoin de lire un article, d’interpréter un graphique ou de parcourir un tableau de données. Alternativement, la randomisation de variables sélectionnées est utilisée pour transmettre un manque de données ou une incertitude, comme dans le cas des projections futures. La juxtaposition du passé et du futur géologiques fait peut-être partie intégrante de l’efficacité de ces produits en tant qu’outils de communication scientifique. Les expériences récentes servent souvent de base de comparaison pour le changement climatique moderne, ce qui rend difficile la compréhension de l’ampleur du changement climatique anthropique3.

Les mesures géochimiques visualisées dans cet article couvrent la transition du milieu du Pléistocène (MPT; il y a 1,2 million à 600 000 ans), enregistrant les changements près de la limite nord de l’océan Austral à partir du site U1475 4,5 du Programme international de découverte de l’océan. Les données MPT sont présentées dans quatre animations, qui mettent en évidence les changements dans les conditions océaniques à mesure que la planète se refroidit et que la variabilité glaciaire et interglaciaire est amplifiée6. Cela fournit une base géologique révélant le rythme naturel du climat de la Terre, soulignant une tendance au refroidissement à long terme qui contraste fortement avec les projections climatiques futures. Les estimations de température futures sont des valeurs moyennes des résultats de 20 modèles climatiques sous les forçages de la voie représentative du carbone 8,5 (RCP 8,5; scénario avec un forçage radiatif de 8,5 W / m2 en 2100) pour l’emplacement New York, NY7. Le RCP 8.5 représente le pire scénario d’émissions soutenues entraînant une augmentation de 3,7 °C de la température moyenne mondiale d’ici 21008. Ainsi, cet article démontre un moyen de comparer les projections futures avec les données géologiques pour comparer les taux de changement climatique et la variabilité climatique.

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Protocole

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1. Lecture des visualisations existantes

  1. Téléchargez un logiciel de codage et de visualisation (voir le tableau des matières).
    1. Téléchargez les données et le code. Cet article utilise des « degrés d’incertitude » avec des données de Marcks et al.4 et Cartagena-Sierra et al.5 sur le modèle d’âge de Starr et al.9.
      REMARQUE : Les « degrés d’incertitude » contiennent cinq fichiers de codage, le fichier de codage supplémentaire 1, le fichier de codage supplémentaire 2, le fichier de codage supplémentaire 3, le fichier de codage supplémentaire 4 et le fichier de codage supplémentaire 5, avec un contenu relatif à chaque période de visualisation (MPT 1, MPT 2, MPT 3, MPT 4 et futur, respectivement). Chacun d’entre eux contient des bibliothèques de codage10 utilisées pour les visualisations ainsi que des dossiers 'Script' contenant des données téléchargées dans .csv format, du code utilisé pour générer des visuels 'particule.js', et un fichier d’index 'index.html' qui relie toutes les données et le code pertinents ensemble.
  2. Ouvrez le logiciel d’édition de code à partir des « degrés d’incertitude ».
  3. Faites glisser un fichier (MPT 1, MPT 2, MPT 3 ou MPT 4) dans l’éditeur de code pour le visualiser.
    1. Les fichiers apparaissent dans le menu EXPLORATEUR sur le côté gauche de la fenêtre. Vérifiez la procédure de visualisation des données du dossier « Future » à l’étape 1.7.
  4. Dans le menu EXPLORER, cliquez sur le dossier (MPT 1, MPT 2, MPT 3 ou MPT 4) pour afficher un menu déroulant, cliquez sur script, puis cliquez sur index.html.
    Remarque : Le code apparaît sur le côté droit de la fenêtre.
  5. Cliquez avec le bouton gauche de la souris sur la partie de la fenêtre contenant le code pour 'index.html' et sélectionnez Ouvrir avec le serveur en direct dans le menu.
    Remarque : Une fenêtre de navigateur Internet s’ouvre et commence à lire la visualisation.
  6. La fermeture et la réouverture de l’éditeur de code peuvent être nécessaires entre les visualisations lors du chargement d’un visuel à partir d’un sous-ensemble de temps différent. Répétez les étapes 1.4 à 1.6 pour chaque sous-ensemble de temps.
  7. Pour afficher la visualisation en fonction des projections futures, ouvrez le dossier « Future » sur l’ordinateur et faites glisser le dossier « Accumulation » ou « Transition » dans l’éditeur de code. La différence entre les animations est décrite dans la section des résultats.
  8. Sélectionnez le nom du dossier dans la fenêtre EXPLORER et cliquez sur index.html. Cliquez avec le bouton gauche de la souris sur la partie de la fenêtre contenant le code de 'index.html' et sélectionnez Ouvrir avec le serveur en direct dans le menu.
    REMARQUE: Une fenêtre de navigateur Internet s’ouvre et commence à lire la visualisation, qui peut être enregistrée localement sur un ordinateur par enregistrement d’écran.

2. Modification des visualisations

REMARQUE: Pour modifier les visualisations, suivez les étapes 1.1-1.4 ci-dessus, si nécessaire, pour charger les données pertinentes.

  1. Sélectionnez le dossier qui vous intéresse dans la fenêtre EXPLORER de l’éditeur de code et ouvrez le fichier de script principal en cliquant sur sketch.js.
    NOTE: Le fichier 'sketch.js' dans le MPT 1 (Supplementary Coding File 1) contient les annotations les plus détaillées; Ainsi, ce fichier peut être le plus utile pour familiariser le code.
    1. Le code apparaît sur le côté droit de la fenêtre de l’éditeur de code. Effectuez toutes les modifications apportées aux paramètres de visualisation dans ce code. Recherchez les annotations de code avec des descriptions détaillées du code et de sa fonction après les barres obliques doubles « // » et identifiées par du texte vert (Figure supplémentaire 1).
    2. Définissez les variables qui seront liées aux données ou utilisées pour personnaliser les paramètres visuels (figure supplémentaire 1).
    3. Chargez les données dans l’espace de travail (Figure supplémentaire 2).
    4. Définissez les paramètres visuels de la zone de travail. Utilisez une boucle « for » pour lier les données à des caractéristiques spécifiques ; ici, la taille est liée à la valeur isotopique de l’azote 'd15N' (figure supplémentaire 3).
    5. Utilisez une boucle for pour définir une longueur de queue pour chaque orbe. La queue fait référence à la durée pendant laquelle les orbes restent à l’écran après leur apparition, créant une accumulation de couleurs au fur et à mesure que le visuel progresse (Figure supplémentaire 4).
      REMARQUE: Ici, la longueur de la queue est mise à l’échelle du taux d’accumulation des alcénones c37.
    6. Enfin, dessinez l’animation en appliquant un algorithme Perlin Noise11 pour définir la forme des visuels (Figure supplémentaire 5).
      REMARQUE: Ici, un cercle est utilisé comme forme de base avec le bruit appliqué aux points le long de la circonférence du cercle. Ceux-ci vont « bouger » la limite du cercle, donnant une forme organique semblable à un orbe qui s’écarte d’un cercle dans une quantité définie par la commande « wiggle ».
    7. Modifiez le code si nécessaire à l’aide d’annotations pour faciliter les modifications.

3. Enregistrement des modifications

  1. Enregistrez les modifications en appuyant simultanément sur les touches Commande et S .
  2. Affichez les visuels mis à jour en accédant au fichier 'index.html' dans la fenêtre EXPLORER, en cliquant avec le bouton gauche de la souris et en sélectionnant Ouvrir avec le serveur en direct dans le menu.
    REMARQUE: Une fenêtre de navigateur Internet s’ouvre et commence à lire la visualisation, qui peut être enregistrée localement sur l’ordinateur par enregistrement d’écran.

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Résultats

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Ce travail produit six visualisations correspondant à cinq intervalles uniques de temps géologique, avec des aspects visuels mis à l’échelle de données quantitatives mesurées sur des sédiments d’eau profonde (Figure 1, Figure 2, Figure 3, Figure 4, Vidéo 1, Vidéo 2, Vidéo 3 et Vidéo 4) ou modélisées à partir des scénarios du PCR du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC

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Discussion

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Ce travail met en évidence l’utilité de l’art génératif à des fins de communication scientifique. Le flux de travail peut être utilisé pour traduire des données existantes en éléments au sein d’une animation. Bien que les résultats de l’animation de ce travail soient uniques en ce sens que chaque fois que le code est exécuté, une version différente de l’animation est créée, les éléments visuels sont mis à l’échelle des données géochimiques et climatiques; Ainsi, des éléments tels que la couleur, la vitesse et la taille r...

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Déclarations de divulgation

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Les auteurs reconnaissent qu’il n’existe actuellement aucun conflit d’intérêts connu.

Remerciements

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Nous tenons à remercier Georgia Rhodes et Stuart Copeland pour le début de ce projet - leurs encouragements et leur mentorat ont été essentiels à notre succès. Nous aimerions également souligner l’utilité de https://p5js.org/reference/ en tant que ressource dans l’apprentissage du code en JavaScript. Ce matériel est basé sur des travaux soutenus en partie par la National Science Foundation dans le cadre de l’accord de coopération EPSCoR #OIA-1655221 et leur programme Vis-a-Thon et par le Rhode Island Sea Grant [NA23OAR4170086].

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
ChevaletUlineH-1450SILChevalet télescopique pour tenir le panneau de noyau de mousse
Panneau d’affichage de noyau de mousseRoyal Brites#753064Panneau de noyau de mousse utilisé comme toile pour la projection
Serveur en directMicrosoft ; Editeur : Ritwick DeyVersion 5.7.9Extension logicielle pour Visual Studio Code qui permet de visualiser des animations dans une fenêtre de navigateur. Téléchargé sur : Projecteur de projection https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer
Optoma796435814076Tout modèle de projecteur de projection qui fonctionnera pour la surface/distance de projection souhaitée  ;
Visual Studio CodeMicrosoftVersion 1.74 pour MAC OSLogiciel pour l’édition et l’exécution de code. Téléchargé sur : https://code.visualstudio.com/

Références

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  1. Anadol, R. efik Refik Anadol. , Refik Anadol Studio, LLC. refikanadol.com/information/ (2023).
  2. Lieberman, Z. Paint with your Feet. , YesYesNo. www.yesyesno.com/nike-collab-paint-with-your-feet (2011).
  3. 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).
  4. Marcks, B. A. δ15N in planktonic foraminifera species G. bulloides and G. inflata from IODP Site 361-U1475. [Dataset]. PANGAEA. , (2022).
  5. Cartagena-Sierra, A. Latitudinal migrations of the subtropical front at the Agulhas plateau through the mid-Pleistocene transition. Paleoceanography and Paleoclimatology. 36 (7), e2020PA004084(2021).
  6. Ford, H. L., Chalk, T. B. The mid-Pleistocene enigma. Oceanography. 33 (2), 101-103 (2020).
  7. U.S. Climate Resilience Toolkit Climate Explorer. , U.S. Federal Government. Available from: https://crt-climate-explorer.nemac.org/ (2021).
  8. Stocker, T. IPCC: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. , Cambridge University Press. Cambridge. 1535(2013).
  9. Starr, A., et al. Antarctic icebergs reorganize ocean circulation during Pleistocene glacials. Nature. 589 (7841), 236-241 (2021).
  10. Li, Q., McCarthy, L. L. P5.js. , p5js.org/ (2023).
  11. Perlin, K. Improving noise. Proceedings of the 29th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. , 681-682 (2002).
  12. Lisiecki, L. E., Raymo, M. E. A Pliocene-Pleistocene stack of 57 globally distributed benthic δ18O records. Paleoceanography. 20 (1), PA1003(2005).
  13. Robinson, R. S. Insights from fossil-bound nitrogen isotopes in diatoms, foraminifera, and corals. Annual Review of Marine Science. 15, 407-430 (2023).

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Mots-clés

Visualisation de donn esVisualisation immersiveCycles glaciaires interglaciairesS diments marins profondsAlgorithme de bruit de PerlinR chauffement anthropiqueTemp rature de surface de la merCommunication scientifique

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