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E-infrastructure shared between Europe and Latin America

Aplicaciones Climáticas La Experiencia Peruana

Richard MiguelSENAMHI, PerúForo sobre Tecnologías GRID aplicadas al Climay a la BiomedicinaLa Antigua, 17 de Octubre de 2007


Acerca de SENAMHI

• El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú, SENAMHI

• Institución Pública a cargo del monitoreo de las condiciones e investigaciones hidrometeorologicas en todo el territorio peruano.

• SENAMHI brinda servicios públicos, asesoría, estudios e investigaciones científicas en las áreas de Meteorología, Hidrología, Agrometeorología y Asuntos Ambientales en beneficio del país.

Foro sobre Tecnologias GRID aplicadas al clima y a la Biomedicina 2


Modelamiento Climático

• SENAMHI cuenta con un Centro de Predicción Numérica (CPN) para el estudio e implementación de modelos numéricos de tiempo y clima.

• Implementación de modelos para el pronostico diario de las condiciones del tiempo en Perú.

• Pronósticos a largo plazo.• Modelamiento Climático • Modelamiento Hidrológico• Proyectos de investigación en cambio climático• Uso de herramientas GRID en aplicaciones climáticas.



CLCAR 2007 - Santa Marta, Colombia 4

ETA Model and RAMS model for daily forecast over Peru and Lima region.

Modelamiento del Tiempo


Modelamiento Hidrológico

• Pronósticos de Caudales.• Pronósticos de Caudales Probabilísticos



Cambio Climático


• CPN participa de varios proyectos relacionados con investigación en cambio climático y ha desarrollado algunos trabajos en el tema con éxito.

• Proyecto PROCLIM. http://www.conam.gob.pe/proclim• Proyecto EELA http://www.eu-eela.org

• En esta área usamos técnicas de evaluación de escenarios climáticos a largo plazo y usamos modelos globales como el modelo CAM.


La experiencia peruana

• El uso de técnicas de GRID nos han permitido tener acceso a recursos computacionales que nos permiten realizar simulaciones más complejas y experimentos más interesantes.

• Establecimiento de redes colaborativas con otros centros de investigación de Latinoamérica o Europa.

• La posibilidad de acceder a redes avanzadas como el caso de la red CLARA a través de la RAAP (red Académica Peruana)

• Fomento del uso de tecnologías GRID en otras instituciones y universidades que ya están dando sus frutos.

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaSENAMHI en EELA

• SENAMHI es el único socio peruano de EELA en la actualidad.

• Participamos del WP3: Applications , Task 3.3b Climate Aplications.

• Otros socios en la misma tarea son:– Universidad de Concepción, Chile UDEC– Universidad de Cantabria, España UC


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E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaWP3 Task 3.3b

• Los cambios climáticos y su gran impacto socio económico en latinoamerica (Fenómenos El Niño y La Niña) pueden enfrentarse uniendo recursos (infraestructura y conocimiento) usando GRID.


Anomalía Positiva (El Niño) Anomalía Negativa (La Niña)

• Tres aplicaciones fueron identificadas

• Modelo de Circulación Atmosférica Global (CAM)

• Modelo Regional de Tiempo (WRF)

• Herramientas de minería de datos (SOM)

• Dos de estas aplicaciones ya están implementadas en el Testbed

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaReto Computacional

• El reto computacional no es un problema trivial ya que depende mucho de las relaciones entre las aplicaciones, por lo que se propuso realizar simulaciones en cascada.


CAM

WRF (par 1)

WRF (par 2)

WRF (par n)

… SESOM

Sea Surface Temperature, etc.

• La cascada de aplicaciones interactúa con el middleware para:• Preparar y enviar los trabajos dependientes.• Almacenar y recuperar datasets desde el LFC• Administrar los metadatos con AMGA (datasets y estado de la aplicación.• Restablecer los experimentos abortados o con falla.

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaAplicación SOM

• El carácter multidimensional de los datos involucrados en las simulaciones climáticas, requieren de técnicas eficientes de minería de datos para extraer algún conocimiento útil.

• El clustering no supervisado permite dividir la base de datos de simulaciones produciendo tipos de clima o tiempos característicos que pueden ser materia de estudio.

• Los algoritmos SOM son uno de los mas usados, principalmente en el área de modelamiento y visualización.


The weather types can be locally projected to obtain statistical regional forecasts of variables of interest.

(Right) Precipitation at two different stations in Peru for a El Niño period.


Simulación en Cascada

• Los sistemas ensamblados de predicción, comparan múltiples corridas del modelo de tiempo con ligeramente distintas condiciones iniciales y parametrizaciones del modelo. Las simulaciones resultantes contiene información valiosa acerca de las fuentes de incertidumbre en la muestra.


Sea surface

temperatureCAM

WRF (par 1)

WRF (par 2)

One El Niño

year365 simulations

…

WRF (par n)

… SESOM

Compare the SOM distribution of each parameterization.

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaPortal Climático

• Usamos GENIUS para interactuar con las aplicaciones. En un futuro cercano, un portal especifico de clima será desarrollado, el cual estará disponible para la comunidad científica.

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaTrabajo Actual

• En el segundo año del proyecto nos enfocamos en:– Simulaciones regionales en alta resolución para eventos fuertes

el Niño y La Niña 1982-1983 y 1997 – 1998.– Implementación de sistema de administración del flujo de

trabajo.– Debido a la duración de los jobs, es necesario implementar una

solución usando el catalogo de metadatos (AMGA)– Completando la unión de la infraestructura en Perú

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaPerú GRID

• Agrupación que se crea como consecuencia de EELA– SENAMHI– Universidad de San Martín de Porres (USMP)– Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH)– Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP)– Centro Internacional de la Papa (CIP)

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaConclusiones

• El uso de la tecnología GRID en países en vías de desarrollo como el Perú nos permite alcanzar recursos computacionales importantes.

• El reto de colaborar y ser parte de un grupo científico importante ha sido ya un logro destacable.

• El acceso a redes avanzadas ha sido importante.• La labor de difusión de esta tecnología en nuestro

país como herramienta de apoyo a la ciencia ha sido determinante para la formación de Perú GRID.

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaRecursos Humanos


UC-Spain

José M.Gutiérrez

Antonio Cofiño

Valvanuz Fernández

Jesús Fernández

UDEC-Chile

Rodrigo Abarca

Claudio Baeza

SENAMHI-Perú

Richard Miguel

Mauricio Carrillo

E-infrastructure shared between Europe and Latin AmericaReferencias

CAM Application: http://www.ccsm.ucar.edu/models/atm-cam/

User’s Guide to the NCAR Community Atmosphere Model (CAM 3.0): J. R. McCaa, M. Rothstein, B. E. Eaton, J. M. Rosinski, E. Kluzek, M. Vertenstein: Climate And Global Dynamics Division, NCAR, Boulder, Colorado, 2004, 88 pp.

W. D. Collins, C. M. Bitz, et al. (2006) “The Community Climate System Model: CCSM3”, Journal of Climate, Special Issue on CCSM, 19(11).

WRF Application: http://www.wrf-model.org/

Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D. M. Barker, W. Wang and J. G. Powers, 2005: A Description of the Advanced Research WRF Version 2. NCAR Technical note, 2005, 88 pp.

Michalakes, J., J. Dudhia, D. Gill, T. Henderson, J. Klemp, W. Skamarock, and W. Wang, 2004: "The Weather Reseach and Forecast Model: Software Architecture and Performance,"Proceedings of the 11th ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing In Meteorology, 25-29 October 2004, Reading U.K. Ed. George Mozdzynski.

SOM Application (grid version): http://www.meteo.unican.es

F. Luengo, A.S. Cofiño, and J.M. Gutiérrez (2004) “GRID Oriented Implementation of Self-Organizing Maps for Data Mining in Meteorology”, Lecture Notes in Computer Science, 2970, 163 – 171.


Gracias por su atención


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