Color Coding of Large Value Ranges Applied to Meteorological Data

要約

このホワイト ペーパーでは、スケール変換のサポートが限定的な場合に、値の範囲が大きいデータ シリーズを視覚化するという課題に対処するために設計された、新しいカラー スキームを紹介します。
大きな値の範囲が一般的に存在する気象データに焦点を当てています。
この領域で使用される最も一般的なプロットの 1 つとして、私たちのアプローチを気象散布図に適用します。
私たちのアプローチは、値の仮数と指数の数値表現を活用して、大きさの違いを強調できる新しい「ネストされた」配色の設計を導きます。
私たちのユーザー調査では、気象データの分析に使用される新しいデザイン、最先端のカラー スケール、代表的なカラー スキーム (ColorCrafter、Viridis、Rainbow) を評価します。
識別（比較）および解釈（読み取り）タスクのコンテキストで、精度、時間、および信頼性を評価します。
提案された配色は、解釈タスクで他の配色よりも大幅に優れていますが、識別タスクでは同等のパフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel color scheme designed to address the challenge of visualizing data series with large value ranges, where scale transformation provides limited support. We focus on meteorological data, where the presence of large value ranges is common. We apply our approach to meteorological scatterplots, as one of the most common plots used in this domain area. Our approach leverages the numerical representation of mantissa and exponent of the values to guide the design of novel ‘nested’ color schemes, able to emphasize differences between magnitudes. Our user study evaluates the new designs, the state of the art color scales and representative color schemes used in the analysis of meteorological data: ColorCrafter, Viridis, and Rainbow. We assess accuracy, time and confidence in the context of discrimination (comparison) and interpretation (reading) tasks. Our proposed color scheme significantly outperforms the others in interpretation tasks, while showing comparable performances in discrimination tasks.

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