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    Las simulaciones de Titán muestran la importancia del estrecho acoplamiento bidireccional entre los sistemas humanos y terrestres

    Un nuevo modelo climático integrado desarrollado por el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y otras instituciones está diseñado para reducir las incertidumbres en las predicciones climáticas futuras, ya que conecta los sistemas de la Tierra con modelos económicos y energéticos y datos de impacto humano a gran escala. Crédito:ORNL

    Un nuevo modelo climático computacional integrado desarrollado para reducir las incertidumbres en las predicciones climáticas futuras marca el primer intento exitoso de unir los sistemas terrestres con modelos económicos y energéticos y datos de impacto humano a gran escala. El modelo integrado del sistema terrestre, o iESM, se está utilizando para explorar las interacciones entre el sistema climático físico, componentes biológicos del sistema terrestre, y sistemas humanos.

    Mediante el uso de supercomputadoras como Titan, un gran equipo multidisciplinario de científicos dirigido por Peter Thornton del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) tenía el poder necesario para integrar códigos masivos que combinan procesos físicos y biológicos en el sistema de la Tierra con retroalimentación de la actividad humana.

    "El modelo que desarrollamos y aplicamos combina la retroalimentación biosférica de los océanos, atmósfera, y tierra con actividades humanas, como las emisiones de combustibles fósiles, agricultura, y uso de la tierra, que elimina importantes fuentes de incertidumbre de los resultados climáticos proyectados, "dijo Thornton, líder del grupo de Modelado de Sistemas Terrestres en la División de Ciencias Ambientales de ORNL y subdirector del Instituto de Ciencias del Cambio Climático de ORNL.

    Titan es una máquina Cray XK7 de 27 petaflop con una arquitectura híbrida CPU-GPU administrada por Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE ubicada en ORNL.

    A través del programa Advanced Scientific Computing Research Leadership Computing Challenge, El equipo de Thornton recibió 85 millones de horas de cómputo para mejorar el esfuerzo de Accelerated Climate Modeling for Energy (ACME), un proyecto patrocinado por el programa Earth System Modeling dentro de la Oficina de Investigación Biológica y Ambiental del DOE. En la actualidad, Los colaboradores de ACME se centran en desarrollar un modelo climático avanzado capaz de simular 80 años de variabilidad y cambio climático históricos y futuros en 3 semanas o menos de esfuerzo informático.

    Ahora en su tercer año, el proyecto ha logrado varios hitos, en particular el desarrollo de la versión 1 de ACME y la inclusión exitosa de factores humanos en uno de sus modelos componentes, el iESM.

    "Lo único de ACME es que está impulsando el sistema a una resolución más alta que la que se ha intentado antes, ", Dijo Thornton." También está avanzando hacia una capacidad de simulación más completa al incluir dimensiones humanas y otros avances, produciendo los modelos más detallados del sistema terrestre hasta la fecha ".

    La conexión humana

    Para informar sus modelos del sistema terrestre, la comunidad de modelos climáticos tiene una larga historia de uso de modelos de evaluación integrados:marcos para describir el impacto de la humanidad en la Tierra, incluida la fuente de gases de efecto invernadero globales, cambio de uso y cobertura del suelo, y otros impulsores del cambio climático antropogénico relacionados con los recursos.

    Hasta ahora, los investigadores no habían podido vincular directamente la actividad humana a gran escala con un modelo del sistema terrestre. De hecho, el novedoso iESM podría marcar una nueva era de modelos complejos y completos que reducen la incertidumbre al incorporar retroalimentaciones inmediatas a las variables socioeconómicas para obtener predicciones más consistentes.

    El desarrollo de iESM comenzó antes de la iniciativa ACME cuando un equipo de laboratorios múltiples tuvo como objetivo agregar nuevas dimensiones humanas, como la forma en que las personas afectan el planeta para producir y consumir energía, a los modelos del sistema terrestre. El modelo, que ahora forma parte del componente de dimensiones humanas de ACME, se está fusionando con ACME en preparación para la versión 2 de ACME.

    Junto con iESM, el equipo de ACME ha agregado mejoras al terreno, atmósfera, y componentes oceánicos de su código. Estos incluyen un marco más capaz para calcular el flujo cíclico de elementos químicos y compuestos como el carbono, nitrógeno, y agua en el medio ambiente. El nuevo modelo terrestre de ACME incluye un esquema de transporte reactivo totalmente acoplado para estos procesos biogeoquímicos. Esta capacidad proporcionará una conexión más consistente entre los componentes físicos (térmicos e hidrológicos) y biológicos de la simulación.

    Quizás el avance más significativo, sin embargo, es la introducción del ciclo del fósforo al código. El fósforo es un nutriente esencial para la vida, pasando del suelo y los sedimentos a las plantas y los animales y viceversa. La versión 1 de ACME es el primer modelo de sistema terrestre global que incluye esta dinámica.

    Además de aumentar la resolución del modelo, y así estimar nuevos parámetros, El ajuste y la optimización continuos de ACME han acercado al equipo a alcanzar su objetivo de velocidad de simulación de 80 años en 3 semanas. Con los avances el equipo ahora puede ejecutar alrededor de 3 o 4 años simulados por día, aproximadamente el doble de la salida de versiones de código anteriores.

    "El proyecto general de ACME no solo implica el desarrollo de estos modelos de alta resolución, sino también la optimización de su rendimiento en las plataformas informáticas de alto rendimiento que el DOE tiene a su disposición, incluido Titan, para alcanzar nuestro objetivo de 5 años simulados por día, Dijo Thornton.

    La mayor utilización de las GPU de Titan está ayudando al proyecto a alcanzar el siguiente nivel. Matthew Norman de la OLCF está trabajando con el equipo de Thornton para descargar varias partes de ACME a las GPU, que se destacan en la ejecución rápida de cálculos repetitivos.

    "La versión 2 de ACME debería hacer un uso mucho mayor de las GPU para aumentar el rendimiento de la simulación, y hay otros proyectos que son esfuerzos derivados que utilizan ACME y que están dirigidos a Summit [la próxima máquina de liderazgo de la OLCF] y futuras plataformas de exaescala, "Dijo Norman.

    La OLCF continúa ayudando al equipo con la gestión de datos a través de la supervisión avanzada y el soporte de herramientas de flujo de trabajo para ayudar a reducir la cantidad de tiempo que los investigadores necesitan para obtener resultados. Personal de la OLCF, incluidos los enlaces Valentine Anantharaj y Norman, también ayudan con varias tareas como depurar, escalada, y optimización de código.

    "Los enlaces son cruciales para ayudarnos a comprender dónde buscar los problemas cuando surgen y obtener el mejor rendimiento de la supercomputadora Titan, Dijo Thornton.

    Para que iESM dé el siguiente paso, la representación de la superficie terrestre entre modelos acoplados debe ser más consistente. El equipo también tiene como objetivo incluir otras dimensiones, incluida la gestión y el almacenamiento del agua, productividad agrícola, y estructuras de precios de los productos básicos. Esto producirá una mejor información sobre los posibles cambios en la disponibilidad de los recursos hídricos, asignación, y escasez en diferentes climas.

    "Estas mejoras son vitales ya que existe la preocupación de que los recursos de agua dulce puedan ser el punto de aprieto que se siente primero, Dijo Thornton.

    La versión 1 de ACME se lanzará públicamente a fines de 2017 para su análisis y uso por parte de otros investigadores. Los resultados del modelo también contribuirán al proyecto de intercomparación de modelos acoplados, que proporciona material fundamental para los informes de evaluación del cambio climático.


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