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Association rules-based multivariate analysis and visualization of spatiotemporal climate data / Feng Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 7 (July 2018)
[article]
Titre : Association rules-based multivariate analysis and visualization of spatiotemporal climate data Type de document : Article/Communication Auteurs : Feng Wang, Auteur ; Wenwen Li, Auteur ; Sizhe Wang, Auteur ; Chris R. Johnson, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] Arctique
[Termes IGN] cyclone
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] phénomène atmosphérique
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (Auteur) Understanding atmospheric phenomena involves analysis of large-scale spatiotemporal multivariate data. The complexity and heterogeneity of such data pose a significant challenge in discovering and understanding the association between multiple climate variables. To tackle this challenge, we present an interactive heuristic visualization system that supports climate scientists and the public in their exploration and analysis of atmospheric phenomena of interest. Three techniques are introduced: (1) web-based spatiotemporal climate data visualization; (2) multiview and multivariate scientific data analysis; and (3) data mining-enabled visual analytics. The Arctic System Reanalysis (ASR) data are used to demonstrate and validate the effectiveness and usefulness of our method through a case study of “The Great Arctic Cyclone of 2012”. The results show that different variables have strong associations near the polar cyclone area. This work also provides techniques for identifying multivariate correlation and for better understanding the driving factors of climate phenomena. Numéro de notice : A2018-503 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7070266 Date de publication en ligne : 09/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7070266 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90575
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