Supercomputación para la predicción Clima.

Introducción

La supercomputación es una tecnología potente que se utiliza principalmente en los sectores científico, de investigación y empresarial. ESS Weathertech (ESS) lleva más de 10 años especializándose en el suministro de sistemas de supercomputación a través de diversos proyectos internacionales en países como Nepal, Pakistán y Bangladesh.

En este artículo, analizaremos la mecánica de la supercomputación y su contribución a sistemas de pronóstico a nivel mundial.

¿Qué es una supercomputadora?

Una supercomputadora es un conjunto de varias computadoras y equipos de procesamiento más pequeños que se combinan para formar una sola computadora de gran tamaño. Se construyen para resolver problemas demasiado complejos para una computadora de escritorio o estación de trabajo común. Por lo tanto, las supercomputadoras pueden reducir el tiempo necesario para resolver problemas de meses a días.

Las supercomputadoras se utilizan generalmente en los sectores de ciencia, ingeniería y negocios para optimizar el procesamiento de problemas complejos. Para ello, aprovechan la gran capacidad de cálculo de cada nodo individual. Este método se conoce como computación de alto rendimiento (HPC). La HPC se puede utilizar para ejecutar modelos complejos de predicción clima, también conocida como predicción Clima numérica (NWP), donde la computadora procesa datos meteorológicos con fines de modelado.

Componentes de una supercomputadora

El núcleo principal de una supercomputadora es el clúster de computadoras. En el clúster se agrupan todas las computadoras más pequeñas, generalmente en un rack. Cada computadora se denomina "nodo". Todos los nodos tienen procesadores/núcleos, como las computadoras de escritorio, por ejemplo, Intel o AMD. Este es el cerebro de la computadora, que ejecuta las instrucciones. La potencia de procesamiento se puede medir en teraflops o petaflops (donde FLOPS es una operación de coma flotante). Como referencia, la potencia de procesamiento de una HPC (Computadora de Alto Rendimiento) es comparable a la de las supercomputadoras del Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos, que operan a un total de 8.4 petaflops, ¡10,000 veces más rápido que una computadora de escritorio convencional!*

Cada nodo individual se comunica con los demás a través de una red de comunicaciones. Esto se puede lograr mediante InfiniBand, un estándar de comunicación de red en computación de alto rendimiento (HPC) que facilita la transferencia de datos entre computadoras con un rendimiento muy alto y una latencia muy baja, de modo que los enlaces entre los nodos no ralenticen la velocidad de procesamiento combinada entre ellos.

Otros componentes de la supercomputadora incluyen monitores, teclados, distribución de energía, conmutadores Ethernet y fuente de alimentación ininterrumpida (UPS). Una UPS es importante en caso de un corte de energía. De esta manera, garantiza que la supercomputadora siga recibiendo energía para que los datos no se dañen y los procesos continúen ejecutándose mientras el sistema la apaga de forma segura. Si la supercomputadora no se apaga correctamente, puede dañar los datos o el software, lo que tiene consecuencias catastróficas y costosas. Todo este equipo normalmente se almacena en un rack (véase la Figura 1) y en una sala refrigerada con temperatura controlada.

Supercomputadoras y pronósticos

Para la predicción clima, y antes de que la supercomputadora procese los datos, estos deben obtenerse de alguna fuente. Dispositivos como radares, estaciones clima, imágenes satelitales, perfiladores y otros sensores miden diferentes parámetros atmosféricos, recopilan datos y los envían a una base de datos central para su almacenamiento (por ejemplo, NAS - Almacenamiento Conectado a la Red), que posteriormente puede ser utilizada por la supercomputadora. Finalmente, se envían a un archivo para su almacenamiento a largo plazo.

El hardware incluye software para procesar, analizar y visualizar los datos entrantes. Este software abarca desde los aspectos básicos del Software operativo (por ejemplo, Linux) hasta compiladores GNU (por ejemplo, Python, C++…), bibliotecas matemáticas y de datos (por ejemplo, MATLAB, NetCDF4) y software de visualización como el Sistema de Visualización de Análisis de Cuadrícula (GrADS).

Predicción Clima numérica (PCN)

La predicción numérica del tiempo (NWP) utiliza supercomputación para calcular las ecuaciones que definen el flujo de fluidos en la atmósfera y los océanos. La supercomputadora implementa el método NWP traduciendo las ecuaciones que rigen meteorología dinámica, los métodos numéricos, los procesos físicos parametrizados y las condiciones iniciales y de contorno a código informático, que luego se analiza y determina sobre un dominio geográfico específico (por ejemplo, Nepal en la Figura 2).

La figura 3 muestra un diagrama de flujo sencillo de los pasos esenciales que seguiría un sistema de modelado (por ejemplo, el modelo WRF, por sus siglas Clima). NOTA: La figura 3 es un ejemplo de la ruta de datos de un diagrama de flujo mucho más extenso.

En primer lugar, se recopilan datos de una fuente externa; estos pueden ser datos de observación recogidos por una oficina clima (mediante satélites, radiosondas, estaciones clima, radar, etc.) o datos de modelos. Estos datos se someten a un preprocesamiento, como la asimilación de datos. La asimilación de datos es una técnica de procesamiento que permite estimar el estado óptimo del sistema meteorológico en evolución mediante la combinación de datos de observación y datos de modelos numéricos. En segundo lugar, los datos se procesan mediante los cálculos del modelo. Finalmente, los datos se procesan y visualizan con software como GrADS.

Además, se utilizan métodos de predicción numérica del tiempo (PNT), como la predicción por conjuntos, para mejorar las técnicas de modelado actuales, generando pronósticos más fiables y precisos. Esto se logra comparando diversos pronósticos de PNT y combinando múltiples ejecuciones de modelos mediante métodos estadísticos y gráficos para reducir la incertidumbre de los resultados y aumentar la confianza en la precisión del resultado final.

Historia del proyecto

ESS ha participado en varios proyectos internacionales de computación de alto rendimiento (HPC) y predicción numérica del tiempo (NWP). ESS cuenta con una amplia experiencia en el uso de estas soluciones software y paquetes similares, habiendo instalado sistemas de modelado similares en Australia, Estados Unidos, Bangladesh y Nepal.

Recientemente, ESS instaló un sistema de investigación y pronóstico Clima en Pakistán para el Servicio Meteorológico Nacional (PMD). Este proyecto fue financiado por el Gobierno de Japón. Actualmente, ESS gestiona el modelo WRF en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Nueva Gales del Sur, donde proporciona servicios de pronóstico a diversos clientes. A continuación, se presenta una breve descripción de algunos de estos proyectos:

Departamento de Hidrología y Meteorología (DHM), Nepal – Proyecto HPC y NWP
Los expertos ESS están implementando un sistema numérica del tiempo (NWP) y predicción de alto rendimiento (HPC) para el Departamento de Hidrología y Meteorología de Nepal. Esta adquisición forma parte de las inversiones del proyecto de Fortalecimiento de la Resiliencia ante los Peligros Relacionados con el Clima (BRCH, por sus siglas en inglés), previsto para el período 2013-2018. El proyecto BRCH es uno de los cuatro proyectos financiados a través del Programa Piloto de Resiliencia Climática de Nepal (PPCR, por sus siglas en inglés) del Fondo Estratégico para el Clima del Banco Mundial.

Esta adquisición se centra en el sistema informático de alto rendimiento necesario específicamente para operar un modelo de predicción numérica del tiempo atmosférico de mesoescala y alta resolución. Actualmente, el modelo de investigación y predicción Clima, adecuado para proporcionar pronósticos clima localizados y cuantitativos de precipitación, está instalado en DHM para su uso de prueba.

Proyecto del Departamento Meteorológico de Pakistán (PMD)

En 2019, ESS completó un proyecto de tres años encargado de diseñar, construir y entregar una solución integral para computación de alto rendimiento, incluyendo un Sistema de guía de pronóstico basado en datos de predicción Clima numérica para el Centro Especializado de Pronóstico Clima a Medio Plazo (SMRFC) del Departamento Meteorológico de Pakistán (PMD). Este proyecto fue financiado por el Gobierno de Japón y se centró en capacitar al PMD para un pronóstico más preciso y oportuno de clima severos, incluyendo lluvias torrenciales e inundaciones. El Sistema de guía de pronóstico se basa en el sistema de Pronóstico de Consenso Objetivo (OCF), optimizado para Pakistán. Utiliza la salida directa de modelos de parámetros meteorológicos estándar como temperatura, humedad, viento y precipitación de un conjunto de hasta seis modelos globales y regionales, ponderándolos según su rendimiento en Pakistán y generando pronósticos de consenso con una antelación de hasta siete días para 100 ciudades.

Departamento Meteorológico de Bangladesh (BMD) – Proyecto NWP

Los expertos ESS instalaron y pusieron en marcha un clúster de supercomputadoras HPC que ejecuta el modelo numérico regional de la Agencia Meteorológica de Japón sobre un dominio de Bangladesh. Este proyecto fue financiado por el Gobierno de Japón, y ESS actuó como subcontratista para proporcionar a sus expertos para llevar a cabo el alcance del trabajo de Predicción Clima Numérica, que comprende lo siguiente:

• Suministro de Software operativo para el clúster HPC del modelo numérico de predicción Clima (modelo no hidrostático JMA).
• Instalación y ajuste del Software operativo para el modelo numérico de predicción Clima.
• Contenido del modelo numérico de predicción Clima (modelo no hidrostático de la JMA)

Resumen

La computación de alto rendimiento tiene la capacidad de proporcionar pronósticos clima a corto plazo mediante el establecimiento de un sistema operativo de predicción Clima numérica local de alta resolución, lo que permite mejorar la orientación en la predicción clima. En consecuencia, constituye una ayuda fundamental para la evaluación de situaciones clima extremas de rápida evolución.

Los resultados de un sistema HPC operativo incluyen una plataforma para proporcionar predicción numérica del tiempo (NWP), lo que genera resultados como pronósticos cuantitativos de precipitación (QPF) para la predicción de inundaciones. Por lo tanto, se aumenta el tiempo de anticipación para las alertas de inundación y se mejoran servicios de alerta, incluyendo eventos clima severos, fuertes lluvias monzónicas, tormentas eléctricas y riesgos de inundación.

Estas capacidades de la computación de alto rendimiento (HPC) son muy beneficiosas para servicios meteorológicos y las oficinas clima gubernamentales de todo el mundo. La HPC y la predicción numérica del tiempo (NWP) se desarrollan y mejoran continuamente a nivel global para brindar servicios a los sectores público y privado.

Para obtener más información sobre HPC y NWP de nuestros expertos, póngase en contacto con nosotros a través de LinkedIn o nuestra página web essweathertech.com.

Referencias: *https: clima
** clima

Publicado el 4 de septiembre de 2020 por Amy Hewitson y etiquetado como meteorología supercomputadora supercomputación computación de alto rendimiento hpc predicción clima numérica nwp modelo de pronóstico clima proyecto internacional.