방법 논문

과거와 미래의 기후 전환을 전달하기 위해 생성 예술을 사용합니다.

DOI:

10.3791/65073

⸱

2023년 3월 31일

 , 
1Graduate School of Oceanography, University of Rhode Island, 2Rhode Island School of Design

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

여기서는 기후 데이터를 생성 예술로 시각화하는 프로토콜이 제시됩니다.

초록

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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.

서론

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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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프로토콜

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1. 기존 시각화 재생

  1. 코딩 및 시각화 소프트웨어를 다운로드합니다( 재료 표 참조).
    1. 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.
  2. '불확실성의 정도'에서 코드 편집 소프트웨어를 엽니다.
  3. 파일(MPT 1, MPT 2, MPT 3 또는 MPT 4)을 코드 편집기로 끌어 시각화합니다.
    1. 창 왼쪽의 탐색기(EXPLORER) 메뉴에 파일이 나타납니다. 1.7단계에서 'Future' 폴더의 데이터를 시각화하는 절차를 확인합니다.
  4. 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.
  5. '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.
  6. 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.
  7. 향후 예측을 기반으로 시각화를 보려면 컴퓨터에서 'Future' 폴더를 열고 'Accumulation' 또는 'Transition' 폴더를 코드 편집기로 끕니다. 애니메이션의 차이점은 결과 섹션에 설명되어 있습니다.
  8. 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.

  1. 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.
    1. 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).
    2. 데이터에 연결되거나 시각적 매개 변수를 사용자 지정하는 데 사용할 변수를 정의합니다(보충 그림 1).
    3. 작업 공간에 데이터를 로드합니다(보충 그림 2).
    4. 캔버스의 시각적 매개 변수를 정의합니다. 'for' 루프를 사용하여 데이터를 특정 특성에 연결합니다. 여기서 크기는 질소 동위원소 값 'd15N'과 관련이 있습니다(보충 그림 3).
    5. 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.
    6. 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.
    7. 변경을 돕기 위해 주석을 사용하여 필요에 따라 코드를 편집합니다.

3. 편집 내용 저장

  1. command와 S 키를 동시에 눌러 편집 내용을 저장합니다.
  2. 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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결과

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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...

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토론

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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 시스템

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공개 사항

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저자는 현재로서는 알려진 이해 상충이 존재하지 않는다는 것을 인정합니다

감사의 글

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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.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
이젤UlineH-1450SIL폼 코어 보드를 고정하는 텔레스코핑 이젤
폼 코어 포스터 보드Royal Brites#753064프로젝션 라이브 서버의 캔버스로 사용되는 폼 코어 보드
; 퍼블리셔: Ritwick Dey버전 5.7.9브라우저 창에서 애니메이션을 볼 수 있는 Visual Studio Code용 소프트웨어 확장. 다운로드 위치: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer
Throw ProjectorOptoma796435814076원하는 투영 표면/거리에 대해 작동하는 모든 모델의 투척 프로젝터 
Visual Studio CodeMicrosoft버전 1.74 MAC OS코드 편집 및 실행을 위한 소프트웨어. 다운로드 : https://code.visualstudio.com/

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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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