Summary
Her presenteres en protokoll for å visualisere klimadata som generativ kunst.
Abstract
Evnen til å forstå dagens moderne klima er avhengig av en grunnleggende forståelse av tidligere klimavariabilitet og hvordan planeten stabiliseres ved sammenhengende tilbakekoblinger. Denne artikkelen presenterer en unik metode for å oversette registreringer av tidligere klimaoverganger bevart i dyphavssedimenter til et bredt publikum gjennom en oppslukende visualisering. Denne visualiseringen er en multimedieinstallasjon som inkorporerer geokjemiske registreringer av istider og mellomistider og modellforutsigelser for fremtidig menneskeskapt oppvarming for å skape en oppslukende opplevelse for seerne, og inviterer dem til å engasjere seg i og reflektere over de subtile, nyanserte forskjellene mellom delmengder av jordens historie. Dette arbeidet viser fem tidsintervaller, som begynner med begynnelsen av moderne istid-mellomistider (~ en million år siden), og sammenligner tidligere klima med modellresultater for projisert fremtidig menneskeskapt oppvarming (frem til 2099). Installasjonen består av flere eksperimentelle projeksjoner, en for hver delmengde av tid, vist på forskjellige overflater i et rom. Når seerne beveger seg gjennom rommet, går projeksjonene sakte gjennom forskjellige klimatiske overganger, ved hjelp av animasjonsmetoder som hastighet, farge, lagdeling og repetisjon, alt generert gjennom stedsspesifikke data for å formidle planetens unike oppførsel som det gjelder det globale klimaet. Dette arbeidet gir et rammeverk for unik vitenskapelig datavisualisering, med generative animasjoner opprettet ved hjelp av en Perlin Noise-algoritme i sentrum av installasjonen. Forskningsvariabler, som sjøoverflatetemperatur, næringsdynamikk og klimaendringshastigheten, påvirker formelle utfall som farge, skala og animasjonshastighet, som alle er enkle å manipulere og koble til bestemte data. Denne tilnærmingen tillater også muligheten for å publisere data på nettet og gir en mekanisme for skalering av visuelle parametere til et bredt utvalg av kvantitative og kvalitative data.
Introduction
Generativ kunst og metodene som brukes her tillater direkte oversettelse av kvantitative data til animasjoner samtidig som integriteten til dataene opprettholdes. Kunstnere bruker generativ kunst for å utforske oppfatninger av rom og tid1,2, men generativ kunst er ennå ikke vanlig brukt med romlige eller tidsmessige vitenskapelige data. Arbeidet som presenteres her gir et enkelt rammeverk for bruk av generative visuelle produkter for å vise frem klimadata. Disse produktene kan brukes mye, enten de brukes til å lage personlige utstillinger eller som et visuelt hjelpemiddel for en presentasjon eller elektronisk publikasjon.
Bruk av geokjemiske målinger eller estimater for å skalere elementer som farge, form, størrelse og hastighet gir et middel til visuelt å formidle hastigheter og størrelsesstørrelser uten at seeren må lese et papir, tolke en graf eller se gjennom en datatabell. Alternativt brukes randomisering av utvalgte variabler for å formidle manglende data eller usikkerhet, som ved framtidige framskrivninger. Sammenstillingen av geologisk fortid og fremtid er kanskje integrert i effektiviteten av disse produktene som vitenskapelige kommunikasjonsverktøy. Nylige erfaringer tjener ofte som sammenligningsgrunnlag for moderne klimaendringer, noe som gjør det vanskelig å forstå omfanget av menneskeskapte klimaendringer3.
Geokjemiske målinger visualisert i denne artikkelen spenner over overgangen fra midten av pleistocen (MPT; 1,2 millioner til 600 000 år siden), og registrerer endringer nær den nordlige grensen av Sørishavet fra International Ocean Discovery Program Site U1475 4,5. MPT-dataene presenteres i fire animasjoner, som fremhever endringer i havforholdene når planeten avkjøles og is- og mellomistidvariabiliteten forsterkes6. Dette gir en geologisk grunnlinje som avslører den naturlige rytmen i jordens klima, og understreker en langsiktig avkjølingstrend som sterkt kontrasterer fremtidige klimaprojeksjoner. Fremtidige temperaturestimater er gjennomsnittsverdier av resultatene fra 20 klimamodeller under pådrivene til Representative Carbon Pathway 8.5 (RCP 8.5; scenario med et strålingspådriv på 8.5 W/m2 i år 2100) for stedet New York, NY7. RCP 8.5 representerer et verst tenkelig scenario med vedvarende utslipp som resulterer i en 3,7 °C økning i gjennomsnittlig global temperatur innen 21008. Dermed demonstrerer denne artikkelen en måte å sammenligne fremtidige fremskrivninger med geologiske data for å sammenligne frekvenser av klimaendringer og klimavariabilitet.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Spille av eksisterende visualiseringer
- Last ned programvare for koding og visualisering (se Materialfortegnelse).
- Last ned dataene og koden. Denne artikkelen bruker «grader av usikkerhet» med data fra Marcks et al.4 og Cartagena-Sierra et al.5 om aldersmodellen fra Starr et al.9.
"Usikkerhetsgrader" inneholder fem kodefiler, tilleggskodefil 1, tilleggskodefil 2, tilleggskodefil 3, tilleggskodefil 4 og tilleggskodefil 5, med innhold knyttet til hver visualiseringsperiode (henholdsvis MPT 1, MPT 2, MPT 3, MPT 4 og fremtid). Hver av disse inneholder kodebiblioteker10 som brukes til visualiseringer, samt 'Script'-mapper som inneholder nedlastede data i .csv format, kode som brukes til å generere visuelle 'partikkel.js' og en indeksfil 'indeks.html' som kobler alle relevante data og kode sammen.
- Last ned dataene og koden. Denne artikkelen bruker «grader av usikkerhet» med data fra Marcks et al.4 og Cartagena-Sierra et al.5 om aldersmodellen fra Starr et al.9.
- Åpne koderedigeringsprogramvaren fra 'grader av usikkerhet'.
- Dra en fil (MPT 1, MPT 2, MPT 3 eller MPT 4) inn i koderedigeringsprogrammet for å visualisere den.
- Filene vises i EXPLORER-menyen på venstre side av vinduet. Sjekk prosedyren for visualisering av data fra mappen 'Fremtid' i trinn 1.7.
- I EXPLORER-menyen klikker du på mappen (MPT 1, MPT 2, MPT 3 eller MPT 4) for å vise en rullegardinmeny, klikker på skript og klikker deretter på indeks.html.
MERK: Koden vises på høyre side av vinduet. - Venstreklikk på delen av vinduet med koden for 'index.html' og velg åpne med live server fra menyen.
MERK: Et nettleservindu åpnes og begynner å spille av visualiseringen. - Det kan være nødvendig å lukke og åpne koderedigeringsprogrammet på nytt mellom visualiseringer når du laster inn et visualobjekt fra et annet delsett av tid. Gjenta trinn 1.4–1.6 for hvert delsett av tiden.
- For å se visualiseringen basert på fremtidige projeksjoner, åpne 'Future'-mappen på datamaskinen og dra enten 'Akkumulering' eller 'Overgang' -mappen inn i kodeditoren. Forskjellen mellom animasjoner er beskrevet i resultatdelen.
- Velg mappenavnet i EXPLORER-vinduet og klikk på indeks.html. Venstreklikk på delen av vinduet med koden for 'index.html' og velg åpne med live server fra menyen.
MERK: Et nettleservindu åpnes og begynner å spille av visualiseringen, som kan lagres lokalt på en datamaskin ved skjermopptak.
2. Redigere visualiseringene
MERK: Hvis du vil redigere visualiseringene, følger du trinn 1.1–1.4 ovenfor, etter behov, for å laste inn de relevante dataene.
- Velg mappen av interesse i EXPLORER-vinduet i kodeditoren og åpne hovedskriptfilen ved å klikke på sketch.js.
MERK: 'sketch.js'-filen i MPT 1 (Supplementary Coding File 1) inneholder de mest detaljerte merknadene. Dermed kan denne filen være den mest nyttige for å bli kjent med koden.- Koden vises på høyre side av koderedigeringsvinduet. Utfør eventuelle endringer i visualiseringsparametere i denne koden. Se etter kodemerknader med detaljerte beskrivelser av koden og dens funksjon etter doble skråstreker "//" og videre identifisert med grønn tekst (tilleggsfigur 1).
- Definer variablene som skal kobles til data eller brukes til å tilpasse visuelle parametere (tilleggsfigur 1).
- Last inn dataene i arbeidsområdet (tilleggsfigur 2).
- Definer de visuelle parametrene på lerretet. Bruk en "for"-sløyfe for å koble data til spesifikke egenskaper; Her er størrelsen knyttet til nitrogenisotopverdien 'd15N' (tilleggsfigur 3).
- Bruk en for-løkke for å definere en halelengde for hver kule. Halen refererer til hvor lenge kulene forblir på skjermen etter å ha vist seg, noe som skaper en opphopning av farge etter hvert som det visuelle utvikler seg (tilleggsfigur 4).
MERK: Her er halelengden skalert til akkumuleringshastigheten til alkenones 'c37. - Til slutt tegner du animasjonen ved å bruke en Perlin Noise-algoritme11 for å definere formen på bildene (tilleggsfigur 5).
MERK: Her brukes en sirkel som grunnform med støy påført punktene langs sirkelens omkrets. Disse vil "vrikke" grensen til sirkelen, noe som gir en organisk kulelignende form som avviker fra en sirkel i en mengde definert av "wiggle" -kommandoen. - Rediger koden etter behov ved hjelp av merknader for å hjelpe endringene.
3. Lagre endringene
- Lagre redigeringene ved å trykke på kommando - og S-tastene samtidig.
- Se oppdaterte visualobjekter ved å navigere til indeks.html filen i EXPLORER-vinduet, venstreklikke og velge åpne med live server fra menyen.
MERK: Et nettleservindu åpnes og begynner å spille av visualiseringen, som kan lagres lokalt på datamaskinen ved skjermopptak.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Dette arbeidet produserer seks visualiseringer som tilsvarer fem unike intervaller av geologisk tid, med visuelle aspekter skalert til kvantitative data enten målt på dyphavssediment (figur 1, figur 2, figur 3, figur 4, video 1, video 2, video 3 og video 4) eller modellert fra Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) RCP-scenarier (figur 5 og figur 6 ). Hver visualisering er unik og generativ, noe som betyr at de samme inngangsdataene gir litt forskjellige visuelle utganger hver gang koden kjøres på grunn av randomisering av variabler som partikkelbane og formgrenser. I hver visualisering brukes kuler opprettet fra en Perlin Noise-algoritme på punktene rundt en sirkeltravers over en svart bakgrunn med halvtransparente haler som registrerer banene deres. Kulene fortsetter å bevege seg over skjermen på ubestemt tid, og akkumulerer til slutt farge på toppen av den svarte bakgrunnen.
I figur 1, figur 2, figur 3 og figur 4, generert fra kode i MPT 1-4 (Supplementary Coding File 1, Supplementary Coding File 2, Supplementary Coding File 3 og Supplementary Coding File 4), er elementer som farge, størrelse og hastighet kvantitativt skalert til estimater av sjøoverflatetemperatur, nitrogenisotopsammensetning og klimaendringshastigheten basert på geokjemiske målinger av dyphavssediment. Fargen varierer fra blå til rød, med de kaldeste intervallene preget av den største overflod av blå kuler og de varmeste intervallene dominert av røde kuler5. Dette oppnås ved å endre den numeriske verdien for rødt i fargeverdiene Rød, Grønn, Blå (RGB), mens Grønn og Blå verdier holdes konstant. Den røde verdien varierer mellom 0-200 avhengig av estimater for havoverflatetemperatur, med høyere temperaturer som tilsvarer en større rød verdi. Størrelsen på hver kule er skalert til nitrogenisotopsammensetningen av planktoniske foraminiferer, som er relatert til mengden næringsstoffer og karbon som forbrukes av fytoplankton4. Størrelsen på hver kule varierer mellom 1-10, med større størrelser som tilsvarer høyere nitrogenisotopverdier. Hastigheten til hver kule når den beveger seg over skjermen skaleres til hastigheten på klimaendringene, estimert som antall istider og mellomistider innenfor et tidsintervall delt på antall år hvert intervall spenner, med is- og mellomistider som definert i Lisiecki & Raymo11.
Figur 5 og figur 6 (Video 5 og Video 6) stammer fra fremskrivninger av årlige gjennomsnittstemperaturer for New York, NY7. Plasseringen av New York ble valgt da det er den nærmeste byen med data tilgjengelig for plasseringen av projeksjonsinstallasjonen. Både figur 5 (video 5) og figur 6 (video 6) skalerer farge til temperaturestimater, med kjøligere temperaturer markert med større grønne verdier i RGB-desimalkoden, mens røde og blå fargeverdier forblir konstante, noe som resulterer i en mer oransje farge. Fremtidige animasjoner er avhengige av tilfeldig tallgenerering for å bestemme størrelsen og hastigheten til hver kule, da disse parametrene kreves for å lage disse visualiseringene, men de tilsvarende numeriske verdiene forblir usikre i fremtidige projeksjoner. Figur 5 (Video 5), generert med 'Akkumulering'-koden, er en lignende animasjon som MPT-grafikken; Orbs har semi-gjennomsiktige haler, og den fortsatte bevegelsen av kuler over lerretet resulterer i en opphopning av farge. Figur 6 (Video 6), opprettet med 'Transition' -koden, er et enklere visuelt uten haler, i stedet viser bare omrisset av kuler som beveger seg over en svart bakgrunn.
Produktformatet tillater tilpasning og presentasjon av data på en rekke måter. Skjermopptak av animasjonene generert med denne koden brukes til å skape oppslukende vitenskapskommunikasjonsutstillinger ved ganske enkelt å koble en datamaskin eller bærbar datamaskin til en projektor og sette opp et passende visningsrom. Oppslukende og interaktive utstillinger opprettes ved å iscenesette et galleri med flere projektorer, staffelier, skumplater, et sidebord med mikroskop, dyphavsgjørme og mikrofossiler for gjester å undersøke (figur 7 og figur 8). Dette galleriet gir mulighet for en retningsbestemt flyt av fottrafikk, der besøkende går inn i et rom med fire skumplater støttet av staffelier. Hvert brett fungerer som et lerret for å projisere ett av MPT 4,5-visualobjektene (figur 7). Når betrakteren går inn i rommet, utover MPT-projeksjonene, viser en annen projektor Future-bildene over veggene og gulvet i galleriet, og inviterer betrakteren til å "gå inn i fremtiden" (figur 8). Utover fremtidsprojeksjonen er det satt opp et bord med et dissekerende mikroskop, mikroskopglass som inneholder fossilt plankton og dyphavssediment, og informasjon som forklarer hvordan forskere bruker dyphavsmudder for å forstå tidligere klima og forfine fremtidige klimaprojeksjoner. Til syvende og sist forvandler dette arbeidet oseanografiske og klimadataregneark til grafikk som tjener som grunnlag for en oppslukende installasjon, og inviterer publikum til å gå gjennom geologisk tid og være vitne til våre klimaendringer på grunn av naturlige og menneskeskapte drivere.
Figur 1: Bilde generert fra MPT 1-data og -kode. Dette viser det tidligste tidssegmentet (~1,2-1,118 millioner år siden) før istid-mellomistider og isavkjøling. Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Dette er et stillbilde hentet fra Video 1. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 2: Bilde generert fra MPT 2-data og -kode. Dette viser det nest tidligste tidssegmentet (~1,112-1,06 millioner år siden), som er rett før istid-mellomistid-forlengelse og isavkjøling. Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Dette er et stillbilde hentet fra Video 2. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 3: Bilde generert fra MPT 3-data og -kode. Dette viser det nest siste tidssegmentet, når istider og mellomistider forlenges (~1,06 millioner til 900 000 år siden). Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Dette er et stillbilde hentet fra Video 3. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 4: Bilde generert fra MPT 4-data og -kode. Dette viser det siste tidssegmentet, da lengre istider og mellomistider var mer etablert (~ 900 000-600 000 år siden). Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Dette er et stillbilde hentet fra Video 4. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 5: Akkumuleringsbilde generert fra fremtidige data og kode. Dette viser en modellprojeksjon for fremtidig menneskeskapt oppvarming basert på temperaturestimater av RCP 8.5-modellgjennomsnitt for New York, NY7. Størrelse og hastighet er randomisert som primærprodusentenes evne til å ta opp karbon, og klimaendringene er usikre. Dette er et stillbilde tatt fra Video 5. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 6: Overgangsbilde generert fra fremtidige data og kode. Dette viser en modellprojeksjon for fremtidig menneskeskapt oppvarming basert på temperaturestimater av RCP 8.5-modellgjennomsnitt for New York, NY7. Størrelse og hastighet er randomisert som primærprodusentenes evne til å ta opp karbon, og klimaendringene er usikre. Dette er et stillbilde hentet fra Video 6. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 7: Bilde av projeksjonsinstallasjonen med fire paneler der MPT-data vises bak en seer og opplyst informasjonstabell. Dette viser en del av installasjonen når betrakteren kommer inn i rommet der de tidligste MPT-dataene presenteres. Video 1, Video 2, Video 3 og Video4 projiseres individuelt på hvert panel, i rekkefølge fra venstre mot høyre. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 8: Bilde av den omsluttende veggprojeksjonen. Dette viser seerne som går forbi en animasjon av fremtidige temperaturestimater fra RCP 8.5-modellgjennomsnitt for New York, NY7. I denne animasjonen (Video 5) ble fargeverdien for RGB-grønn økt betydelig, noe som gir et mer gulfarget bilde. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Video 1: Animasjon generert fra MPT 1 data og kode. Dette viser en skjerminnspilt video av animasjonen generert fra MPT 1-data og -kode. Dette tilsvarer det tidligste tidssegmentet (~1,2-1,118 millioner år siden) før istid-mellomistid-forlengelse og isavkjøling. Orbs representerer unike dataverdier der RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Vennligst klikk her for å laste ned denne videoen.
Video 2: Animasjon generert fra MPT 2 data og kode. Dette viser en skjerminnspilt video av animasjonen generert fra MPT 2-data og -kode. Dette tilsvarer det nest tidligste tidssegmentet (~1,112-1,06 millioner år siden), som er rett før istid-mellomistider og isavkjøling. Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Vennligst klikk her for å laste ned denne videoen.
Video 3: Animasjon generert fra MPT 3 data og kode. Dette viser en skjerminnspilt video av animasjonen generert fra MPT 3-data og -kode. Dette tilsvarer det nest siste tidssegmentet, når istider og mellomistider forlenges (~1,06 millioner til 900 000 år siden). Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Vennligst klikk her for å laste ned denne videoen.
Video 4: Animasjon generert fra MPT 4 data og kode. Dette viser en skjerminnspilt video av animasjonen generert fra MPT 4-data og -kode. Dette tilsvarer det siste tidssegmentet, da lengre istider og mellomistider var mer etablert (~900 000-600 000 år siden). Orbs representerer unike dataverdier, hvor RGB-fargeverdier skaleres til alkenonbaserte sjøoverflatetemperaturestimater5, og størrelsen øker som en funksjon av nitrogenisotopsammensetningen til foraminiferer4, som er relatert til primærprodusentens evne til å ta opp karbon på IODP-sted U1475. Vennligst klikk her for å laste ned denne videoen.
Video 5: Akkumuleringsanimasjon generert fra fremtidige data og kode. Dette viser en skjerminnspilt video av animasjonen generert fra fremtidige data og kode. Fargen er skalert til en modellprojeksjon for fremtidig menneskeskapt oppvarming basert på temperaturestimater av RCP 8.5-modellgjennomsnitt for New York, NY7. Størrelse og hastighet randomiseres som primærprodusentenes evne til å ta opp karbon, og klimaendringene er usikre. En hale er tillatt i koden, noe som resulterer i en opphopning av farge. Vennligst klikk her for å laste ned denne videoen.
Video 6: Overgangsanimasjon generert fra fremtidige data og kode. Dette viser en skjerminnspilt video av animasjonen generert fra fremtidige data og kode. Fargen er skalert til en modellprojeksjon for fremtidig menneskeskapt oppvarming basert på temperaturestimater av RCP 8.5-modellgjennomsnitt for New York, NY7. Størrelse og hastighet randomiseres som primærprodusentenes evne til å ta opp karbon, og klimaendringene er usikre. Ingen hale er tillatt i koden, noe som resulterer i ingen opphopning av farge. Vennligst klikk her for å laste ned denne videoen.
Tilleggsfigur 1: Bilde av kodeprogramvare og kodedefinerende variabler som skal kobles til data eller brukes til å tilpasse visuelle parametere. Klikk her for å laste ned denne filen.
Tilleggsfigur 2: Bilde av kodingsprogramvare og kode som laster data inn i arbeidsområdet. Klikk her for å laste ned denne filen.
Tilleggsfigur 3: Bilde av kodingsprogramvare og kode som definerer visuelle parametere på lerretet og bruker en for-sløyfe for å koble data til spesifikke visuelle egenskaper. Klikk her for å laste ned denne filen.
Tilleggsfigur 4: Bilde av kodingsprogramvare og kode som bruker en for-løkke for å definere en halelengde for hver kule. Klikk her for å laste ned denne filen.
Tilleggsfigur 5: Bilde av kodingsprogramvare og kode som tegner animasjonen, og bruker en Perlin-støyalgoritme for å definere formen og bevegelsen til visualobjekter. Klikk her for å laste ned denne filen.
Supplerende kodefil 1: «Usikkerhetsgradene»_MPT 1. Klikk her for å laste ned denne filen.
Supplerende kodefil 2: «Usikkerhetsgradene»_MPT 2. Klikk her for å laste ned denne filen.
Supplerende kodefil 3: «Usikkerhetsgrader_MPT 3. Klikk her for å laste ned denne filen.
Supplerende kodefil 4: «Usikkerhetsgradene»_MPT 4. Klikk her for å laste ned denne filen.
Supplerende kodefil 5: 'Grader av usikkerhet'_Future. Klikk her for å laste ned denne filen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Dette arbeidet fremhever nytten av generativ kunst for formålet med vitenskapelig kommunikasjon. Arbeidsflyten kan brukes til å oversette eksisterende data til elementer i en animasjon. Selv om animasjonsutdataene fra dette arbeidet er unike ved at hver gang koden kjøres, opprettes en annen versjon av animasjonen, skaleres de visuelle elementene til geokjemiske data og klimamodelldata. Dermed forblir elementer som farge, hastighet og størrelse konstante, så lenge inngangsdataene forblir de samme. Dette muliggjør også direkte sammenligning av disse visuelle elementene for å trekke konklusjoner om dataene.
Geokjemiske målinger fra dyphavssedimenter og modellestimater for fremtidig menneskeskapt oppvarming brukes i en Perlin Noise-algoritme11 og transformeres til nedsenkende installasjoner. Animasjoner generert fra paleooseanografiske data fungerer som en sammenligningsbase for modellestimatene for fremtidige temperaturer. Dyphavssedimenter er et arkiv over fortidens klima og en uvurderlig ressurs for å forstå klimasystemet12,13. Visuelle effekter genereres med en Perlin Noise-algoritme, valgt på grunn av muligheten til å flytte grensen for genererte figurer jevnt. Her brukes en Perlin Noise-algoritme på punktene som skisserer en sirkel, og til slutt skaper en organisk form som jevnt beveger seg over bakgrunnen. Sirkelen er valgt på grunn av dens likhet i form til tverrsnittet av en sedimentkjerne, samt likheten med en celle når støy legges til omrisset. Dette genererer organiske former som berører naturen til disse geokjemiske postene som de kommer fra marine primærprodusenter, eller små organismer som fotosyntetiserer og forbruker næringsstoffer og karbon i havet13. Disse organismene endrer både det globale klimaet gjennom forbruk av karbon og registrerer tidligere endringer i havet gjennom bevaring av klimatiske signaler i den kjemiske sammensetningen av skallene deres, som er bevart i havsedimenter. Lagdelingen av former, eller kuler, i hvert visualobjekt skaper en opphopning av farger i animasjonene og hint om bevaring av disse paleoseanografiske postene, som er bevart gjennom lagdeling av sediment i havbassenger, noe som ytterligere knytter bilder til geologiske prosesser.
Desimalkoden Rød, Grønn, Blå (RGB) brukes til kvantitativt å skalere farge med temperaturestimater fra marine primærprodusenter som måles på alkenoner, eller lange karbonkjeder hvis struktur varierer med temperatur5. I disse bildene indikerer røde og oransje farger varmere temperaturer. Ulike farger brukes i skalering av geokjemiske data og fremtidige projeksjoner, da dataene som brukes her ikke er direkte relatert (på grunn av arten av tilgjengelige projeksjonsdata og regionene av interesse for forfatterne). I fremtidige iterasjoner kan fargen skaleres på samme måte mellom alle animasjoner for å tillate direkte sammenligning av data.
Kulenes hastighet er definert av den relative hastigheten på klimaendringene, estimert som antall is- eller mellomistider delt på tid i år. Dette beregnes ved å telle antall istider eller mellomistider i hvert tidsintervall, med hver periode definert av Lisiecki & Raymo12. Fremtidsprojeksjonene (figur 5 og figur 6) har randomiserte hastigheter da de ikke dekker en fullstendig is- eller mellomistid og reflekterer et betydelig avvik fra den naturlige rytmen i jordens klima. I mellomtiden er randomiseringen av data ikke klar i visualene og tjener kanskje mer som et nødvendig skritt for å sikre at et visualobjekt kan gjøres selv i fravær av data, i stedet for å være et betydelig symbol på usikkerhet for betrakteren. Det er absolutt rom for å eksperimentere i fremtidige iterasjoner om hvordan man kan formidle usikkerhet i mer gripende former, da usikkerhet ikke er triviell i evnen til å forstå fremtidig klima.
Størrelsen på kuler avhenger av nitrogenisotopsammensetningen av fossilt plankton, en proxy for opptak av næringsstoffer og karbon av primærprodusenter, noe som kan forverre eller redusere klimaendringene; Det ble valgt fordi det representerer en sammenheng mellom biologi og globalt klima13. Det er fortsatt usikkert i hvilken grad biologi kan være i stand til å kompensere for fremtidige økninger i atmosfærisk karbondioksid, men innlemmelsen av disse dataene i visualer tjener som en påminnelse om klimasystemets kompleksitet og skjæringspunktet mellom biologi og geologi. På samme måte som hastigheten på kuler, i fremtidige projeksjoner, eksisterer det ingen data for denne beregningen, og dermed brukes randomiserte hastigheter i fravær av data. Andre iterasjoner av dette arbeidet kan erstatte nitrogenisotopsammensetningen av foraminiferer med oksygenisotopsammensetningen til bentiske foraminiferer, som antas å reflektere globale endringer i temperatur og isvolum12. Til tross for utfordringer med å sammenstille animasjoner av fortid og fremtid, fremhever dette arbeidet forskjellene mellom naturlige og menneskeskapte klimaendringer og fungerer som et nyttig første skritt i etableringen av generativ klimakunst.
For å integrere animasjoner i konkrete opplevelser, brukes projeksjonsteknikker for å skape en oppslukende utstilling der gjestene går gjennom geologisk tid og inn i fremtiden. Det er viktig å merke seg at temperaturprojeksjoner fra RCP-scenarier ikke er direkte relatert til tidligere sjøoverflatetemperaturer, og proxyer fra den geologiske posten er ufullkomne og har sine egne forstyrrelser. Ikke desto mindre gir dette arbeidet et grunnlag for inkludering av dyphavs geokjemiske poster og klimamodellutganger i moderne kunst, samtidig som det eliminerer barrierer for inngang til klimavitenskap.
Dette arbeidet er avhengig av publikums abstrakte intuisjon for å skille forskjeller mellom disse diskrete delmengdene av tid, og gir et nytt middel til engasjement med vitenskapelige data. Uten å stole på tekst, lyd eller bakgrunnskunnskapen som trengs for å tolke data nøyaktig, får seerne en følelse av størrelsen og hastigheten på klimaendringer gjennom diskrete delmengder av tid med enkle elementer som farge og hastighet som styrer deres intuisjon. Dette arbeidet er ikke uten begrensninger; Som nevnt ovenfor er det klare avvik i datatilgjengelighet, sammenlignbarhet og plassering. Selv om vi har begrenset disse animasjonene til forfatterens regioner og tidsperioder av interesse, kan denne protokollen enkelt brukes på data fra mange flere steder, som spenner over forskjellige tidsintervaller, og deles i formater vi ennå ikke har utforsket. Videre, under utstillingene av disse animasjonene, ble seerne hjulpet av plakater, mikroskopskjermer og korte verbale forklaringer som ga kontekst som var avgjørende for å forstå formålet med utstillingen. Selv om denne studien ikke vurderte effektiviteten av denne strategien for vitenskapelig kommunikasjon, vil fremtidig arbeid ha nytte av undersøkelser eller en samfunnsfagsanalyse for å vurdere effektiviteten av disse bildene i både formidling av klimadata og gnist en nysgjerrighet i publikum. Til tross for disse begrensningene gir dette rammeverket et middel til å inkorporere et bredt spekter av geologiske og / eller klimadata i generativ kunst som kan integreres i digitale og interaktive formater for formålet med vitenskapelig kommunikasjon.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfatterne erkjenner at det ikke foreligger kjente interessekonflikter på nåværende tidspunkt
Acknowledgments
Vi ønsker å anerkjenne støtte mottatt fra Georgia Rhodes og Stuart Copeland i begynnelsen av dette prosjektet-deres oppmuntring og mentorskap var avgjørende for vår suksess. Vi ønsker også å fremheve nytten av https://p5js.org/reference/ som en ressurs i å lære å kode i JavaScript. Dette materialet er basert på arbeid støttet delvis av National Science Foundation under EPSCoR Cooperative Agreement #OIA-1655221 og deres Vis-a-Thon program og av Rhode Island Sea Grant [NA23OAR4170086].
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
- Anadol, R. efik Refik Anadol. , Refik Anadol Studio, LLC. refikanadol.com/information/ (2023).
- Lieberman, Z. Paint with your Feet. , YesYesNo. www.yesyesno.com/nike-collab-paint-with-your-feet (2011).
- 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).
- Marcks, B. A. δ15N in planktonic foraminifera species G. bulloides and G. inflata from IODP Site 361-U1475. [Dataset]. PANGAEA. , (2022).
- 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).
- Ford, H. L., Chalk, T. B.
- U.S. Climate Resilience Toolkit Climate Explorer. , U.S. Federal Government. Available from: https://crt-climate-explorer.nemac.org/ (2021).
- 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).
- Starr, A., et al. Antarctic icebergs reorganize ocean circulation during Pleistocene glacials. Nature. 589 (7841), 236-241 (2021).
- Li, Q., McCarthy, L. L. P5.js. , p5js.org/ (2023).
- Perlin, K.
- Lisiecki, L. E., Raymo, M. E. A Pliocene-Pleistocene stack of 57 globally distributed benthic δ18O records. Paleoceanography. 20 (1), PA1003 (2005).
- Robinson, R. S. Insights from fossil-bound nitrogen isotopes in diatoms, foraminifera, and corals. Annual Review of Marine Science. 15, 407-430 (2023).
