気候データを伝えることは、特にタイムスケールが人々が通常考えるよりもはるかに大きい場合、難しい場合があります。このプロトコルを使用すると、ユーザーはデータに合わせてスケーリングされたビジュアルを使用して生成型アニメーションを作成できます。この手順を使用すると、データをチャートやグラフに依存せずに情報を伝えるアニメーションに変換できます。
使用されるデータと表示される視覚的側面に関して高度にカスタマイズ可能です。さまざまなデータ提示モードに基づいて、気候データに対する一般の認識について社会実験が行われることは興味深いでしょう。この作品は、より伝統的または芸術的な方法と並んで1つの視覚的手法である可能性があります。
新しい言語でコーディングしたり、新しいソフトウェアを学んだりすることは困難な場合があります。重要な用語やコードのオンラインリソースとインターネット検索が役立ちます。コーディングおよび視覚化ソフトウェアをダウンロードした後、データをダウンロードしてコーディングを開始します。
目的の MPT ファイル (MPT 1、MPT 2、MPT 3、または MPT 4) をコード エディターにドラッグして視覚化します。エクスプローラーメニューで、目的のMPTフォルダー、MPT 1、MPT 2、MPT 3、またはMPT 4をクリックして、ドロップダウンメニューを表示します。次に、スクリプトをクリックし、次にindex.htmlをクリックします。
インデックスのコードを含むウィンドウ部分を左クリックします。htmlを選択し、メニューから[ライブサーバーで開く]を選択します。時間のサブセットごとにエクスプローラーメニューでMPTフォルダーを選択することから始めて、手順を繰り返します。
将来の予測に基づいて視覚化を表示するには、コンピューター上の future フォルダーを開き、累積フォルダーまたは遷移フォルダーをコード エディターにドラッグします。次に、エクスプローラーウィンドウでフォルダー名を選択し、index.htmlをクリックします。インデックスのコードを含むウィンドウの部分を左クリックします。
htmlを選択し、メニューから[ライブサーバーで開く]を選択します。ビジュアライゼーションを編集するには、コード エディターのエクスプローラー ウィンドウで目的のフォルダーを選択し、[sketch.js] をクリックしてメイン スクリプト ファイルを開きます。このコード内の視覚化パラメーターを編集します。
コードとその機能の詳細な説明が二重スラッシュに続き、緑色のテキストでさらに識別されるコード注釈を探します。データにリンクする変数、またはビジュアル パラメーターのカスタマイズに使用する変数を定義します。次に、コマンドキーとSキーを同時に押して編集内容を保存します。
更新されたビジュアルを表示するには、インデックスに移動します。HTML ファイルにエクスポートします。エクスプローラーウィンドウで、左クリックして、メニューから[ライブサーバーで開く]を選択します。
固有の地質学的期間に対応するビジュアライゼーションが生成されました。色、サイズ、速度などの視覚的側面を定量的にスケーリングして、海面水温、窒素、同位体組成、および気候変動の速度を推定しました。データは、深海堆積物で測定されたか、気候変動に関する政府間パネル、またはIPCCの代表的な炭素経路、またはRCPシナリオからモデル化されました。
MPT 1コードから生成されたアニメーションは、約1.2〜111万8000年前の最も初期の時間セグメントに対応していました。氷期-間氷期の延長と氷河の冷却のかなり前。MPT 2のコードは、氷期間氷期が長くなり、氷期が寒冷化する直前の約111万2〜106万年前に対応していました。
MPT 3は、約106万〜90万年前の氷期-間氷期サイクルが長い2番目に遅い時間セグメントのビジュアルを生成しました。MPT 4コードは、より長い氷期-間氷期サイクルがより確立された約900, 000〜600, 000年前の最新の時間セグメントのビジュアルを生成しました。蓄積コードは、ニューヨークのRCP 8.5モデル平均の温度推定値に基づいて、将来の人為的温暖化のモデル予測を生成しました。
トランジションコードは、背景を横切って移動するオーブの輪郭のみを示す、同じもののより単純なビジュアルを作成しました。製品フォーマットにより、データのカスタマイズと表示が可能になり、没入型の科学コミュニケーション展示が可能になりました。コードを編集するときは、現在のデータ セクションに対応していることを確認してください。
将来の予測では、作業スペースにトランジションフォルダーまたは累積フォルダーのみを用意します。そうしないと、プログラムは機能しません。この手法は、グラフィックデザインに科学データを含めるための扉を開きます。
ジェネレーティブアートとイマーシブアートは急速に成長している分野であり、アートが科学やデータと相互作用する機会がたくさんあります。
