Ziele und Herausforderungen für die visuell gestützte Analyse großer Datenmengen. Präsentation der Modellergebnisse auf KlimafolgenOnline.

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1 Ziele und Herausforderungen für die visuell gestützte Analyse großer Datenmengen Präsentation der Modellergebnisse auf KlimafolgenOnline.com Thomas Nocke Potsdam Institut für Klimafolgenforschung

2 Der Visualisierungsprozess Filtering (Datenvorverarbeitung) Bereinigung / Reduktion der Datenmenge Fehlerkorrektur, Extraktion von Dateneigenschaften Mapping Auswahl einer Visualisierungstechnik (2D/3D) Abbildung der Datenwerte auf geometrische Objekte und ihre Attribute (Farbe, Form, Größe etc.) Rendering Erzeugung von Bildern aus geometrischen Daten Realitätsnahe oder abstrakte Repräsentationen / Animationen Filtering Mapping Rendering Rohdaten Gefilterte Daten Geometriedaten Visuelle Repräsentation

3 Einsatzgebiete der wissenschaftlichen Visualisierung Grundlegende Aufgabenbereiche: Explorative Analyse (69%) Ausgangspunkt: unbekannte Daten / unbekannte Zusammenhänge in den Daten ohne vorherige Hypothesenbildung - interaktiv, typischerweise ungerichtete Suche Konfirmative Analyse (76% Modellevaluierung, 70% Hypothesen-Testen) Ausgangspunkt: Hypothese zu den Daten liegt vor visuell unterstützte Validierung der Hypothese Präsentation (93% Wissenschaft, 58% Öffentlichkeit) Ausgangspunkt: bekannte Fakten Präsentation / Kommunikation der wiss. Ergebnisse

4 Visual Analytics (1) [Keim et. al, 2008]

5 Visual Analytics (2) [Keim et. al, 2008]

6 Prinzipien der (interaktiven) Visualisierung Benutze mehrere Bilder! A Graphic is not drawn once and for all (Bertin, 1981) Beginne mit einem Übersichtsbild und verfeinere dann die Informationsdarstellung! Overview first, Zoom and Filter, then details on demand (Shneiderman, 1996) Integriere eine Vielzahl an Interaktionstechniken! Beziehe die Charakteristik des Visualisierungsproblem ein! Visualisiere expressiv, effektiv und angemessen!

7 Visual Analytics - Example Mehrere, hoch-interaktive, verknüpfte Visualisierungstechniken & statistische Berechnungen

8 Herausforderungen für die Visualisierung von Klimadaten (1) Datengröße und Datenheterogenität Vielfalt der existierenden Visualisierungstechniken und -systemen vielfach unbekannte, aber potentiell nützliche Techniken / Werkzeuge fehlende Standardisierung Aufzulösende Gegensätze Ästhetik vs. Wissenschaftlichkeit? Interaktivität vs. Reproduzierbarkeit? Komplexität im Sachverhalt vs. Einfachheit der Darstellung?

9 Herausforderungen für die Visualisierung von Klimadaten (2) Visuell gestützte Analyse & Kommunikation von verschiedenen Klimaszenarien und zugehörigen Risiken / Chancen statistischen Aggregationen Unsicherheiten Fragen: Welche Art der Repräsentation / Visualisierung ist für welches Publikum geeignet? Fachexperte, Entscheidungsträger, Massenmedien, Bildungsbereich Bedarf es eines Klimaexperten / eines Beipackzettels um die Darstellung zu erklären?

10 Visualisierungsbeispiel 1

11 Visualisierungsbeispiel 2

12 Präsentation von Klimadaten: KlimafolgenOnline (1) Ansatz: Präsentation von regionalen Klimainformationen und Klimafolgen Leicht bedienbare Oberfläche im app-style (WetterOnline) Dekadenweise Kartendarstellungen (Absolutwerte & Differenzen) Zeitreihen und Textdarstellungen für Bundesländer und Kreise Intensive Nutzerbefragungen und sukzessive Erweiterungen / Verbesserungen

13 Präsentation von Klimadaten: KlimafolgenOnline (2) Sektorenübersicht sowie weitere Sektoren (z.b. Gesundheit und Energie)

14 Präsentation von Klimadaten: KlimafolgenOnline (3)

15 Präsentation von Klimadaten: KlimafolgenOnline (4) Time series Table Germany Mean Values and ranges in the decade Parameter Mean Temperature [ C] Year Ranges Spring Summer Fall Winter Maximum Temperature [ C] Minimum Temperature [ C] Precipitation [mm] Time series Reception Motive Partnership Model chain Future plans Imprint Global Radiation [J/cm²] Table Germany Decadal Mean Temperature [ C] Realization 50 Model chain Water Balance [mm] The regional impact of global climate change is assessed for the hydrology, agriculture, forest, energy, tourism and health sectors in Germany. To do so, we use a model chain developed at the Potsdam-Institute for Climate Impact Research (PIK). The simulation models in the chain have been developed in concert and are specifically tuned to each other, having been interconnected in past studies and projects. Examples of model chain applications in a series of regional impact studies of global climate change for Germany are given in the reference section below. The links of the model chain are: STARS - STatistical Analog Resampling Scheme SWIM - Soil and Water Intergrated Model IRMA - Integrated Regional Model Assessment 4C - FORESEE - FORESt Ecosystems in a changing Environment

16 Präsentation mit SAS Visual Analytics Thomas Nocke

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