南丁格爾做了張“玫瑰圖”，結(jié)果把士兵的死亡率從42%降到2.2%

未來(lái)的可視化也許會(huì)脫離屏幕的限制，真正走到我們面前，或許你一個(gè)動(dòng)作，一個(gè)眼神，就可以進(jìn)行可視化的互動(dòng)。

單桂華 · 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心研究員

格致論道第37期 | 2019年3月30日 北京

可視化是什么？其實(shí)可視化離我們很近，比如堪稱年度恐怖大片的支付寶賬單，年年刷爆朋友圈，大家可能都被嚇到過(guò)。

這是因?yàn)榭梢暬庇^了，它們把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為形象的圖表，讓人們一目了然、快速地獲取信息，可以追蹤自己的飲食和消費(fèi)習(xí)慣，于是人們看完就想剁手。

當(dāng)然還可以復(fù)雜一些。這是大家熟悉的excel數(shù)據(jù)表，它記錄的是世界銀行統(tǒng)計(jì)的各國(guó)GDP的歷史數(shù)據(jù)。

密密麻麻的幾頁(yè)，給我們一天的時(shí)間也很難發(fā)現(xiàn)里面有什么規(guī)律。那我們把它可視化出來(lái)看看。

可以看到各個(gè)國(guó)家不同年度的GDP值和排序變化，美國(guó)遙遙領(lǐng)先。總體來(lái)說(shuō)，各個(gè)國(guó)家的GDP值都在增長(zhǎng)，增長(zhǎng)的快慢決定其排名的變化。

中國(guó)上下徘徊幾次后，從1990年開(kāi)始就義無(wú)反顧往上竄，勢(shì)頭很猛，直到2010年穩(wěn)定在第二。

我們還可以跟這個(gè)圖進(jìn)行交互，如果很想看看法國(guó)和中國(guó)，我們就可以選中它們，重點(diǎn)看它們的變化和相互關(guān)系，可以看到中國(guó)在哪一年超越了法國(guó)。

這就是可視化，把隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律化作直觀的圖像，讓數(shù)據(jù)開(kāi)口講故事。這里用到的是最簡(jiǎn)單的可視化元素——柱狀圖。

數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式——統(tǒng)計(jì)圖

說(shuō)到柱狀圖，我們不得不提一個(gè)重要的人物——威廉·普萊費(fèi)爾，他是蘇格蘭一位非常有名的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家。

兩百多年前他就意識(shí)到一個(gè)現(xiàn)象：那些身居高位、業(yè)務(wù)繁忙的商人只需要關(guān)注一些統(tǒng)計(jì)結(jié)果，根本不需要大費(fèi)周折去研究具體細(xì)節(jié)。

于是他設(shè)計(jì)出世界上第一個(gè)柱狀圖。世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)是1946年才問(wèn)世，所以這個(gè)柱狀圖是純手工繪制。

上圖展示了蘇格蘭與其它各國(guó)的進(jìn)出口貿(mào)易額。17年后，他又再接再厲，創(chuàng)造了世界第一個(gè)餅圖，曲線圖。

這個(gè)餅圖展示了土耳其帝國(guó)當(dāng)時(shí)在非洲、歐洲、亞洲所占領(lǐng)的土地面積。

這個(gè)曲線圖展示的是英國(guó)與北美的進(jìn)出口貿(mào)易差。雖然這些是200年前繪制的圖表，但這些表現(xiàn)形式我們到現(xiàn)在還經(jīng)常使用，可見(jiàn)這位普萊費(fèi)爾的偉大。

這張圖很像盛開(kāi)的玫瑰，它有一個(gè)美麗的名字——玫瑰圖。

故事發(fā)生在1855年，克里米亞戰(zhàn)爭(zhēng)期間，英軍傷亡慘重。

當(dāng)時(shí)一個(gè)叫南丁格爾的戰(zhàn)地護(hù)士，她通過(guò)搜集數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)很大部分死亡原因其實(shí)并非是“戰(zhàn)死沙場(chǎng)”，而是因?yàn)樵趹?zhàn)場(chǎng)外感染了疾病，或是在戰(zhàn)場(chǎng)上受傷，卻沒(méi)有得到適當(dāng)?shù)淖o(hù)理。

于是，她設(shè)計(jì)了這個(gè)玫瑰圖，把圓分成12分，代表十二個(gè)月。

藍(lán)色面積表示死于感染的士兵，紅色表示死于戰(zhàn)場(chǎng)的重傷，灰色表示其它原因。很明顯，藍(lán)色區(qū)域的面積明顯遠(yuǎn)大于其他區(qū)域，這張圖一目了然地揭示了戰(zhàn)士死亡的真正原因。

南丁格爾把這份結(jié)果呈現(xiàn)給軍隊(duì)和維多利亞女王，促成了世界第一座戰(zhàn)地醫(yī)院的建立。

也正因?yàn)橛辛藨?zhàn)地醫(yī)院及時(shí)的醫(yī)治與護(hù)理，死亡率從42%減低到2.2%，可以說(shuō)這張圖挽救了很多戰(zhàn)士的生命，這也足以證明可視化對(duì)信息傳遞的重要性。

無(wú)論是柱狀圖餅圖還是曲線圖玫瑰圖，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，都是統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可視化。統(tǒng)計(jì)對(duì)分析當(dāng)然很重要，但是光有統(tǒng)計(jì)是不夠的。

圖中有四組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)都不一樣。

當(dāng)我們用通常的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)看這個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，它x軸的均值y軸均值，方差、相關(guān)性系統(tǒng)值都完全一樣，看不出任何差別，很多特征信息都丟失了。

看來(lái)統(tǒng)計(jì)方法是不行了，那我們用更高級(jí)的可視化方法試一下。

我們把這些數(shù)據(jù)畫(huà)出來(lái)，就能一眼發(fā)現(xiàn)它們的不同，有九個(gè)點(diǎn)狀的、有X形的、有五角星形狀的，特別是第四組是一只可愛(ài)的恐龍。

很有意思，可視化通過(guò)圖像迅速吸收、消化數(shù)據(jù)并把特征信息形象的傳遞給我們。可是當(dāng)數(shù)據(jù)越來(lái)越大，故事越來(lái)越復(fù)雜，怎么畫(huà)數(shù)據(jù)就是一個(gè)難題了。

如果我們像剛才畫(huà)恐龍那樣把數(shù)據(jù)直接畫(huà)出來(lái)，問(wèn)題又來(lái)了，什么也看不見(jiàn)，所以我們需要研究新的可視化算法。

“體繪制技術(shù)”可以幫我們穿透這團(tuán)迷霧。通過(guò)這種方法可以清晰地看到它是一只手，還可以透過(guò)皮膚，看到血管與骨骼。

可視化的實(shí)際應(yīng)用

一個(gè)天文學(xué)家給我們的140億年宇宙演化的模擬數(shù)據(jù)，大概有90TB的數(shù)據(jù)量，我們翻一年也翻不完。

這么大的數(shù)據(jù)，這么復(fù)雜的故事，需要用到超級(jí)計(jì)算機(jī)和各種復(fù)雜的可視化算法，才能把它里面隱藏的特征信息形象的表達(dá)出來(lái)。

天文學(xué)家只能把它們畫(huà)成簡(jiǎn)單能量譜的曲線。

當(dāng)我們把它可視化出來(lái)的時(shí)候，跟我們合作的天文學(xué)家震驚了，這是他們第一次可以直觀地看到自己模擬的整個(gè)宇宙及其動(dòng)態(tài)演化。

上圖是這個(gè)數(shù)據(jù)的可視化結(jié)果，就是我們現(xiàn)在宇宙的樣子。

這些星系經(jīng)歷了140億年的穿行，形成現(xiàn)在的各種星系團(tuán)結(jié)構(gòu)，這些星團(tuán)之間有一些絲狀結(jié)構(gòu)的連接在一起，也許左下角飛過(guò)的小亮點(diǎn)就是我們的地球。

這個(gè)是最大的星系團(tuán)，是我們銀河系的一萬(wàn)倍，我們可以清晰地看到它的內(nèi)部層次，它通過(guò)140億年不斷吞噬合并其它星系而形成了現(xiàn)在這樣一個(gè)龐大的天體結(jié)構(gòu)。

天文學(xué)家還想看看這些大星系團(tuán)是怎么一步一步演化而來(lái)的。于是我們可以挑出天文學(xué)家感興趣的局部的區(qū)域。

可以看到，一開(kāi)始粒子均勻分布，后來(lái)在引力的作用下，逐漸成各種不同的小團(tuán)，大團(tuán)直接吞噬小團(tuán)，兩個(gè)相當(dāng)?shù)拇髨F(tuán)相互碰撞，合并最終形成一個(gè)超大的星系團(tuán)。

天文學(xué)家還需要進(jìn)一步分析其中的一個(gè)小的星系團(tuán)，想看看它們?cè)谶@場(chǎng)大的演化運(yùn)動(dòng)中，怎么由小小的幾個(gè)星系團(tuán)合并。

我們可以看到，剛開(kāi)始，慢慢形成幾個(gè)小團(tuán)，然后合并，之后幾度險(xiǎn)些被沖散，最終有驚無(wú)險(xiǎn)頑強(qiáng)地合并在一起。

有了可視化，天文學(xué)家不費(fèi)吹灰之力，就有了一臺(tái)指哪打哪的望遠(yuǎn)鏡，而且還可以穿越歷史。

當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這些，我們突破了一系列關(guān)鍵技術(shù)，從數(shù)據(jù)組織與壓縮、并行與GPU加速繪制、色調(diào)映射、所見(jiàn)即所得的時(shí)序分析及特征結(jié)構(gòu)挖掘等一系列算法來(lái)做支撐。

黑洞也是天文學(xué)家特別關(guān)心的問(wèn)題。

我們都知道黑洞無(wú)限制吞噬吸收周?chē)奈镔|(zhì)，實(shí)際上在這個(gè)過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生高速的噴流。

2013年歐洲XMM牛頓太空望遠(yuǎn)鏡發(fā)現(xiàn)了黑洞會(huì)噴射重金屬流的現(xiàn)象。這些現(xiàn)象的背后的具體機(jī)制是個(gè)不解之謎，也是天文界的重大科學(xué)問(wèn)題。

如果想要研究這個(gè)問(wèn)題，首先需要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬這個(gè)現(xiàn)象。

中科院上海天文臺(tái)的科學(xué)家們想要進(jìn)一步研究它的機(jī)理。但是模擬的結(jié)果對(duì)不對(duì)，模型算法合不合理，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)去驗(yàn)證。

同時(shí)，對(duì)于粒子是怎么進(jìn)入黑洞，他們內(nèi)部也有不同的看法。

所以他們找到我們，問(wèn)我們有沒(méi)有什么辦法讓他們直觀看看數(shù)據(jù)，來(lái)驗(yàn)證他們的方法。

我們?yōu)樗麄兌ㄖ屏诉@樣一個(gè)可視化的工具，幫助他們直觀地分析數(shù)據(jù)，看看物質(zhì)是怎么進(jìn)入黑洞，以什么樣的軌跡進(jìn)入黑洞，有沒(méi)有物質(zhì)噴射出來(lái)，如何噴射出來(lái)。

采用軌跡線的方法，手動(dòng)在他們感興趣的區(qū)域撒點(diǎn)，就像我們?cè)诤永锶鲆恍┡菽杂^察河流的緩急。

我們可以清楚到看到粒子是怎么運(yùn)動(dòng)的，在哪兒開(kāi)始被吞噬，正如科學(xué)家期待的那樣，這里確實(shí)有物質(zhì)噴出。

我們都知道洋流對(duì)海洋航運(yùn)，氣候、地理環(huán)境都有很重要的影響。可是面對(duì)茫茫的大海，觀測(cè)資料很少，科學(xué)家迫切需要清楚地看到整個(gè)海洋的洋流情況。

直到有了衛(wèi)星，有了超級(jí)計(jì)算機(jī)之后，我們才得到了更準(zhǔn)確高精度的模擬數(shù)據(jù)。

將這些數(shù)據(jù)可視化可以讓科學(xué)家直觀地看到上圖的畫(huà)面，這對(duì)科學(xué)家來(lái)說(shuō)是非常關(guān)鍵的，因?yàn)樗麄兡芮宄乜吹窖罅鞯乃俣取⒎较颉囟茸兓闆r。

比如說(shuō)圖中這些渦和流，它們的相互作用但對(duì)科學(xué)家來(lái)說(shuō)意義重大。

通過(guò)可視化我們甚至還可以觀測(cè)海洋污染，比如石油泄漏，潛水艇可以更加安全地航行。

我們經(jīng)常遇到霧霾天，可能你們沒(méi)有從這個(gè)角度來(lái)看過(guò)霧霾。

這是中國(guó)局部地形圖，紅色代表北京，黃色代表武漢，中間就是霧霾，不同的顏色代表不同濃度，底層像河流一樣的代表大氣的風(fēng)場(chǎng)。

通過(guò)這樣的可視化，科學(xué)家從這里可以看到霧霾是怎么在風(fēng)場(chǎng)和地理環(huán)境的影響下，從北京傳輸?shù)轿錆h的。

這對(duì)他們理解霧霾的傳輸過(guò)程很重要，可以更好地揭示不同地區(qū)間霧霾發(fā)生的相互關(guān)系。

我們不僅幫助大氣學(xué)家來(lái)尋找霧霾來(lái)源，也在輔助物理學(xué)家去尋找清潔能源。

核能就是一種清潔能源，但是核廢料卻對(duì)環(huán)境有污染，處理核廢料，國(guó)際上最有效的方法，就是利用ADS嬗變系統(tǒng)。

它可以用核廢料發(fā)電，還能解決核輻射問(wèn)題。

中科院近代物理所牽頭研究這一技術(shù)，以上是他們委托我們做的嬗變系統(tǒng)的可視化。

這些粒子正在直接加速器上沖刺，下方條狀圖顯示，一開(kāi)始，粒子團(tuán)變化巨大，在加速過(guò)程中慢慢趨向穩(wěn)定。

管道中，紅色和藍(lán)色的椎體是不同的磁極，這些磁極的強(qiáng)度與分布，還有粒子的初始速度，都是可以調(diào)節(jié)的。

科學(xué)家可以直觀地看到這些數(shù)值調(diào)節(jié)以后的效果。

目前，該研究工作已成功結(jié)題，正轉(zhuǎn)化為國(guó)家大科學(xué)裝置，準(zhǔn)備開(kāi)工建設(shè)。

最后說(shuō)說(shuō)大家都熟悉的高鐵。

其實(shí)，高鐵投入生產(chǎn)之前，科學(xué)家需要做很多工作。比如，為了以最少能量獲取最高的速度，我們需要讓尾部的渦旋盡可能地小，這樣行駛過(guò)程中的阻力更小。

我們要從高鐵尾部產(chǎn)生的海量流線里，幫助科學(xué)家找到最感興趣的尾部渦旋，也就是大家看到視頻當(dāng)中運(yùn)動(dòng)的曲線。

在這個(gè)過(guò)程中，科學(xué)家通過(guò)可視化，可以看到不同參數(shù)情況下渦旋的大小變化，就可以輔助高鐵的設(shè)計(jì)優(yōu)化。

未來(lái)的可視化會(huì)是什么樣子呢？

可視化也許會(huì)脫離屏幕的限制，真正走到我們面前，或許你一個(gè)動(dòng)作，一個(gè)眼神，就可以進(jìn)行可視化的互動(dòng)，就跟現(xiàn)在科幻電影里的場(chǎng)景一樣。

我相信，這一天很快就會(huì)到來(lái)。

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