本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
本月早些时候，数据可视化、技术和气候科学领域一项令人兴奋的新合作首次公开亮相。Ukko项目包含了大量关于全球过去、现在和未来风速的数据。我了解这个项目后的第一个想法是，在优雅的数据驱动风图领域，继费尔南达·维耶加斯和马丁·瓦滕伯格之后，需要一个勇敢的设计师。让真相与美丽运营的莫里茨·斯特凡内（以及大众科学信息图表的著名人物）不仅承担了这样一个项目，而且还把它做到了极致。
Ukko项目是FutureEverything和BSC为EUPORIAS合作的项目，由莫里茨·斯特凡内进行数据可视化
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在基本用户体验层面，Ukko项目是本·施耐德曼关于交互式数据可视化的口头禅的经典实现：先概览，然后缩放和过滤，然后按需提供细节。首先从地图的整体视图开始，熟悉关键的图形指标。工具提示和光标提示立即引导用户进行直观操作：放大和缩小、平移以及点击不同的位置。然后，当信息栏出现在屏幕底部时，将鼠标悬停在每个数据点上，以显示其特定的关联值。
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然而，真正令人印象深刻的是可视化技术对多维度数据的巧妙整合。即使对于该领域的专家来说，这通常也是可视化特别丰富的数据集最具挑战性的部分：如何在一个统一、经济且清晰的构图中显示数据的所有相关方面，从而有效地讲述故事？斯特凡内利用视觉感知的原理，预先传达了故事中最重要的部分。线粗明显表示振幅（即风速）。时间变化主要（且合乎逻辑地）由线的倾斜度来捕获，但也其次由颜色来捕获——这是一个有趣的设计决策，它在不损害色盲用户可访问性的前提下，强调了数据的这一方面。最后，不透明度用于表达关于数据质量（“技能”）的不同程度的确定性，这在数据可视化中通常是一个有问题的变量。
值得注意的是，与维耶加斯和瓦滕伯格的风图不同，这里没有指示风向。由于风力涡轮机被设计为响应风向而转动，因此对于Ukko项目确定风力发电最有效的目的而言，这不是一个相关的变量。
这个图形中可能唯一缺少的是定义每个数据点位置的字段。虽然这些信息可以根据地图上每条线的位置大致推断出来，但它们的精确位置并不立即清楚，并且在放大时很容易迷失地理位置。
抛开一些小批评不谈，这个项目代表了数据可视化方面的一项非凡成就，更广泛地说，是合作的胜利。作为风能行业使用的预测工具，它具有切实的实际应用，可以在现实世界中发挥作用。此外，它展示了当科学、技术和信息设计为了一个共同目标而结合在一起时会发生什么。当这种合作进展顺利时，结果往往既美丽又具有指导意义。