25. 科学可视化#

在人类对自然界和工程系统的研究过程中，数据的规模与复杂性持续增长：一方面，观测手段的多样化（如卫星遥感、引力波探测、粒子加速器实验、海量传感器网络等）使得我们能够捕捉到前所未有的海量观测数据；另一方面，各类数值仿真与模拟（例如气候模型、流体力学模拟、分子动力学模拟等）的精细化水平也在迅速攀升，动辄生成 TB 甚至 PB 级别的数据（如全球气候模型 CMIP6 的数据总量超过 10PB）。面对此等情形，如何让研究者快速理解这些高维度、高复杂度甚至动态变化的数据，就成为一大挑战。传统的数据分析手段往往依赖数值表格、统计指标或者一维的输出日志，而这些并不足以将复杂现象的结构性与规律性直观地呈现出来。

正是在此背景下，科学可视化应运而生。它综合运用了计算机图形学、数据处理、人机交互和多学科领域知识等多种手段，把海量原始或抽象的数据映射成可以通过视觉认知快速捕捉到的形状、颜色、纹理、动画或三维空间分布。这种直观鲜活的展示方式可以有效扩展人类感官的边界——它为人们提供了“一座桥梁”，将底层的庞大而晦涩的数据世界与人类擅长的视觉认知模式联系起来，让隐藏在数字背后的物理、化学、生物或其他自然规律显现出来，帮助人类克服对高维度或大规模数据的感知局限。

由于研究对象不同或数据采集手段不同，各类研究中产生了多种多样的科学数据，它们有着各自的数据特性，将被用于不同目的的科学任务。为此，人们也针对性地构建了不同的可视化方法体系。在本章中，我们将针对具有不同特性的科学数据，分别介绍它们的可视化方法。