读数据可视化34其他科学与艺术

1. 气候学

1.1. 气候变化是理解地球自然变化、社会发展对气候系统影响（如全球变暖）的中心问题

1.2. 气候模型主要考虑全球若干年内的气候变化，通常以月、季节、年度为单位表达极值和变化趋势

1.3. 气候研究包括大气、天气、海洋、地球、化学过程、生态系统、空间气象、太阳系统在内的观测和模拟

1.4. 气候模型包含一系列互相作用的物理、化学、动力学和生物进程，且时间和空间跨度巨大

1.5. 气候则是天气或天气统计意义上描述的平均表现，天气模型的计算结果是两周内、局部地区的温度、湿度等物理量的具体特征

1.6. 已知的天气模型包括ARPS、MMS5和WRF等

1.7. 天气与气候研究需要对大量的数据进行分析和可视化，包括观测数据（卫星、雷达、机拍）​、模拟数据和混合格式

1.8. 天气和气候模型产生了不同格式的大尺度三维时空数据

• 1.8.1. 天气模型通常采用自适应的嵌套网格

• 1.8.2. 天气模型的输出通常采用网络通用数据格式（netCDF）标准，它定义了科学数据的通用模型，并提供了与系统和网络无关的数据获取标准接口

• 1.8.3. 气候领域常用的另一个模型是卫星观测数据和层次数据格式（HDF5）​

1.9. 在海洋研究中气候学家常采用Ferret工具

1.10. IDL则被公认为一个集数据处理、统计、三维功能于一体的应用包

1.11. GrADS软件是气候领域长期开发的面向海洋、陆地、大气研究的项目

1.12. 气象学家远比气候学家采用更多的三维可视化

• 1.12.1. 原因是气候学更关注长期的大尺度趋势，而气象学则关注小尺度的动态现象

1.13. Vis5D是常用工具之一，它的一个变种CAVE5D可用于沉浸式的虚拟现实环境

1.14. 随着TB级和PB级计算的实现，为大尺度数据精度下发现新的气象和气候现象提供了机遇

2. 面向艺术的表意性可视化

2.1. 人类的大部分信息获取来自视觉，俗话说，一图胜千言，利用图画传递信息是常见的手段

2.2. 中国的很多文字就源自于象形图案，如山、水等。远古人类用图画的形式将当时的一些生活场景保留下来，使得我们可以推测出当时的场景

2.3. 表意性可视化

• 2.3.1. Illustrative Visualization*​

• 2.3.2. 早期的表意性可视化大都以人体为描绘对象，类似于中学的生理卫生课本和大专医科院校解剖课程上的人体器官示意

• 2.3.3. 一帧表意性可视化可以被用来强调细节，表达想法，或者激发对问题的思考和探索

2.4. 在科技活动中，图像、图解甚至动态视频都是思维活动和发现过程中的一部分

• 2.4.1. 远至600年前的物理学家伽利略，中至200年前的数学家黎曼，近至50年前发现DNA的生物学家沃森，都借助了超凡的想象力和具有穿透力的图解

• 2.4.2. 表意性可视化发展了近百年，充分体现了艺术为科学技术服务的精神，是*科研工作者和艺术家之间互动协作的结果

• 2.4.3. 表意性可视化重在揭示一种结构或原理，它的一个重要原则是科学与艺术的统一，艺术展现的特质终究是为科技服务的

2.5. 图解和可视化既有联系又有区别

• 2.5.1. 可视化强调将正常情况下不可见的对象以可见的方式绘制出来

• 2.5.2. 图解重在突出一部分内容而*忽略另一部分内容

3. 网络与系统安全的可视化

3.1. 在信息可视化和可视分析的众多应用领域中，网络与系统安全是最重要的方向之一

3.2. 基于可视变换的虫洞攻击可视化

• 3.2.1. 虫洞攻击（Wormhole Attack）是对无线网络路由协议的一种攻击方式

• 3.2.2. 攻击者控制着两个或多个在网络路由拓扑结构中相距很远的恶意节点，并通过一个私有链路把恶意节点收到的路由信息进行互享，生成虚假路由广播，使得它们之间的通信路径看上去只有一条

• 3.2.3. 虫洞攻击一直是无线网络路由攻击中的一个较难解决的问题，这是*由于无线网络节点很难从路由广播中判别信息的真伪

• 3.2.4. 虫洞节点的存在使得原本距离较远的传感器节点被人为地拉近，*让整个网络路由结构表现出不正常的弯曲状态

3.3. 可信计算的可视化

• 3.3.1. 可信计算（Trusted Computing）*是信息安全领域的一个重要分支，它的研究对象是由多个计算机节点组成的互信网络

• 3.3.2. 在这个网络中，各节点之间都存在着一定的互信关系，并且以这些互信关系为依据来选择调用哪个节点的服务

• 3.3.3. 在无线自组网络（Mobile Ad Hoc Network）中*，每个节点都为其他节点提供路由服务，而当有多个路由路径可供选择时，节点之间通过路由互助产生的互信关系就为路由选择提供了可靠的依据

3.4. 安全日志数据的可视化

• 3.4.1. 运行在大型公司的网关、城市级互联网数据交换中心的服务器每天都会记录下海量的日志数据

• 3.4.2. 包括网站访问、电邮收发、文件传输等

• 3.4.3. 通常部署在网关上的智能分析系统，如入侵检测系统（Intrusion Detection Systems,IDS）和防火墙等都会基于这些数据生成分级的安全报告，并根据用户定义的防御级别发出警报

• 3.4.4. Palantir*提供了丰富的可视化工具和交互手段来对系统警报进行人工处理，它作为一款成功的商业软件，已经被广泛应用于美国政府和金融机构

3.5. 智能电网数据的可视化

• 3.5.1. 电网是现代社会最基础却又最复杂的人工系统之一

• 3.5.2. 随着监测、传感、控制和通信方面的最新进展，以及可再生能源、分布式能源的日益普及，传统电网正在朝着智能电网方向发展

• 3.5.3. 智能电网的目标是实现自我恢复、稳定性、可持续性和提高效率

• 3.5.4. 智能电网通过覆盖传统电网的网络基础设施得以实现

• 3.5.5. 能量网（Enernet）

• 3.5.6. 其中关键的控制过程，例如状态估计、经济调度、负荷聚合和需求响应等，都依赖于出现在智能电网各个角落的网络基础设施的安全性和鲁棒性

• 3.5.7. 网络漏洞也可能使得仪表度量、系统参数和价格信息被人为操纵，甚至可以侵入并获取对这些关键例程的直接访问，以不可预知的方式破坏电网的稳定性

• 3.5.8. 智能电网中的网络安全已成为研究界日益迫切的关键问题

• 3.5.9. 通过数据可视化和可视分析方法，系统运营商能从智能电网的历史数据和实时数据中发现隐藏的关系，提高态势感知能力，发现有关安全威胁的模式和事实，并预测甚至防止潜在的新问题发生