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13.6: Resumen - Geociencias

13.6: Resumen - Geociencias


Los temas cubiertos en este capítulo se pueden resumir de la siguiente manera:

SecciónResumen
13.1 El ciclo hidrológicoEl agua se almacena en los océanos, el hielo de los glaciares, el suelo, los lagos, los ríos y la atmósfera. Su movimiento es impulsado por el sol y la gravedad.
13.2 Cuencas de drenajeToda la precipitación que cae dentro de una cuenca de drenaje fluye hacia el arroyo que drena esa área. Los patrones de drenaje de los arroyos están determinados por el tipo de roca dentro de la cuenca. Con el tiempo geológico, los arroyos cambian el paisaje en el que fluyen y, finalmente, se gradúan, lo que significa que su perfil es una curva suave. Una corriente puede perder esa gradación si se renueva la elevación o si su nivel base cambia por alguna razón.
13.3 Erosión y deposición de corrientesLa erosión y la deposición de partículas dentro de los arroyos están determinadas principalmente por la velocidad del agua. La erosión y la deposición de partículas de diferentes tamaños pueden ocurrir al mismo tiempo. Algunas partículas se mueven a lo largo del fondo de un río, mientras que otras quedan suspendidas en el agua. Se necesita una mayor velocidad del agua para erosionar una partícula del lecho de un arroyo que para mantenerla en suspensión. Los iones también se transportan en solución. Cuando un arroyo sube y luego ocupa su llanura de inundación, la velocidad disminuye y se forman lechos naturales a lo largo de los bordes del canal.
13.4 Tipos de transmisiónLos arroyos jóvenes en áreas escarpadas se erosionan rápidamente y tienden a tener canales escarpados, rocosos y relativamente rectos. Donde los arroyos ricos en sedimentos desembocan en áreas con gradientes más bajos, se pueden formar arroyos trenzados. En áreas con pendientes aún más bajas, y donde el limo y la arena son los sedimentos dominantes, los meandros son comunes. Se forman deltas donde los arroyos fluyen hacia el agua estancada.
13.5 InundacionesLa mayoría de los arroyos en Canadá tienen sus tasas de descarga más altas en primavera y principios del verano, aunque muchos de los arroyos costeros de B.C. son más altos en el invierno. Las inundaciones ocurren cuando un arroyo se eleva lo suficiente como para desbordar sus orillas y extenderse por su llanura aluvial. Algunas de las inundaciones más importantes en Canadá incluyen la inundación del río Fraser de 1948, la inundación del río Saguenay de 1996, la inundación del río Rojo de 1997 y las inundaciones de Alberta de 2013. Podemos estimar la probabilidad de un nivel de inundación específico basado en la registro de inundaciones pasadas, y podemos tomar medidas para minimizar los impactos de las inundaciones.

Preguntas para revisión

  1. ¿Cuál es la proporción de líquido (no congelado)? Frescoagua en la Tierra expresada como porcentaje de toda el agua en la Tierra?
  2. ¿Qué porcentaje de esa agua dulce es agua subterránea?
  3. ¿Qué tipo de roca y qué procesos pueden conducir a la formación de un patrón de drenaje en espaldera?
  4. ¿Por qué muchos de los arroyos en la parte suroeste de la isla de Vancouver fluyen hacia el océano en forma de cascadas?
  5. ¿Dónde esperaría encontrar el flujo de agua más rápido en un tramo recto de un arroyo?
  6. Los granos de arena se pueden mover por tracción y saltación. ¿Qué velocidades mínimas de la corriente se pueden requerir para mover granos de arena de 1 milímetro?
  7. Si la velocidad de flujo de una corriente es de 1 cm por segundo, ¿qué tamaños de partículas se pueden erosionar, qué tamaños se pueden transportar si ya están en suspensión y qué tamaños de partículas no se pueden mover en absoluto?
  8. ¿Bajo qué circunstancias podría desarrollarse una corriente trenzada?
  9. ¿Cómo se vería afectado el gradiente de un arroyo si se corta un meandro?
  10. La elevación del río Fraser en Hope es de 41 metros. Desde allí fluye aproximadamente 147 kilómetros hasta el mar. ¿Cuál es el gradiente promedio del río (metros por kilómetro) sobre esa distancia?
  11. ¿En qué se diferencian los arroyos costeros de Columbia Británica de la mayoría de los demás arroyos de Canadá en cuanto a sus patrones de flujo anual? ¿Por qué?
  12. ¿Por qué las inundaciones más graves en Canadá ocurren a fines de mayo, junio o principios de julio?
  13. Hay un récord de 65 años de descargas anuales máximas en el río Ashnola cerca de Princeton, B.C. Durante este tiempo, la segunda descarga más alta fue de 175 m3/s. Con base en esta información, ¿cuál es el intervalo de recurrencia (Ri) para ese nivel de descarga y cuál es la probabilidad de que haya una descarga máxima similar el próximo año?

Las respuestas a las preguntas de repaso se pueden encontrar en Apéndice 2.


Una implementación de flujo de trabajo paralelo para PEST versión 13.6 en computación de alto rendimiento para WRF-Hydro versión 5.0: un estudio de caso en el medio oeste de los Estados Unidos

El sistema de Investigación y Pronóstico del Tiempo Hidrológico (WRF-Hydro) es un modelo numérico de última generación que modela todo el ciclo hidrológico basado en principios físicos. Al igual que con otros modelos hidrológicos, WRF-Hydro parametriza muchos procesos físicos. Por lo tanto, WRF-Hydro debe calibrarse para optimizar su salida con respecto a las observaciones de la región de aplicación. Cuando se aplican a un dominio relativamente grande, tanto las simulaciones como las calibraciones de WRF-Hydro requieren recursos informáticos intensivos y se realizan mejor en sistemas de computación de alto rendimiento (HPC) multimodo y multinúcleo. Por lo general, cada modelo basado en la física requiere un proceso de calibración que funciona específicamente con ese modelo y no es transferible a un proceso o modelo diferente. La herramienta de estimación de parámetros (PEST) es una herramienta de calibración flexible y genérica que se puede utilizar en principio para calibrar cualquiera de estos modelos. Sin embargo, en su configuración actual, PEST no está diseñado para funcionar en la generación actual de clústeres de HPC masivamente paralelos. Para solucionar este problema, trasladamos el PEST paralelo a las HPC y lo adaptamos para que funcione con WRF-Hydro. La migración implicó escribir scripts para modificar el flujo de trabajo para diferentes administradores de carga de trabajo y programadores de trabajos, así como para conectar el PEST paralelo a WRF-Hydro. Para probar la viabilidad operativa y los beneficios computacionales de este PEST paralelo habilitado para HPC, el primero de su tipo, desarrollamos un estudio de caso utilizando una inundación en el medio oeste de los Estados Unidos en 2013. Resultados de un problema que involucra la calibración de 22 parámetros muestran que en los mismos recursos informáticos utilizados para WRF-Hydro en paralelo, el PEST paralelo habilitado para HPC puede acelerar el proceso de calibración en un factor de hasta 15 en comparación con el PEST de uso común en modo secuencial. Se espera que el factor de aceleración sea mayor con un problema de calibración más grande (por ejemplo, más parámetros para calibrar o un área de estudio de mayor tamaño).

Los modelos hidrológicos de base física contienen mecanismos físicos detallados para modelar el ciclo hidrológico, pero muchos procesos físicos complejos en estos modelos están parametrizados. Por ejemplo, el sistema de modelado de investigación meteorológica y pronóstico hidrológico (WRF-Hydro) de última generación (Gochis et al., 2018) tiene docenas de parámetros que pueden depender del tipo de tierra y río y, por lo general, se especifican en la búsqueda. mesas. Por lo tanto, estos modelos hidrológicos deben calibrarse antes de que puedan aplicarse a la investigación en diferentes regiones. En este contexto, la calibración se refiere al ajuste de los valores de los parámetros del modelo para que el modelo pueda coincidir estrechamente con el comportamiento del sistema real que representa. En algunos casos, el valor apropiado para un parámetro del modelo se puede determinar mediante mediciones directas realizadas en el sistema real. En muchas situaciones, sin embargo, los parámetros del modelo son representaciones conceptuales de las características abstractas de las cuencas hidrográficas y deben determinarse mediante calibración. De hecho, la calibración del modelo es el paso que requiere más tiempo, no solo para los modelos hidrológicos, sino también para el desarrollo de modelos del sistema terrestre, porque tanto la estimación paramétrica como el análisis de incertidumbre paramétrico requieren cientos, si no miles, de simulaciones de modelos para comprender cómo las perturbaciones en Los parámetros del modelo afectan las simulaciones de los procesos físicos dominantes y para encontrar el valor óptimo de un solo parámetro.

WRF-Hydro es un modelo numérico que puede simular todo el ciclo hidrológico utilizando datos avanzados de alta resolución, como productos de satélite y radar. En comparación con el modelo tradicional de superficie terrestre (LSM) utilizado por WRF, WRF-Hydro proporciona un marco para la representación multiescala del flujo superficial, flujo subterráneo, enrutamiento de canales y flujo base, así como un esquema simple de enrutamiento lago-embalse. Como modelo basado en la física, WRF-Hydro incluye muchos procesos físicos complicados que no son lineales y deben parametrizarse. Los parámetros predeterminados proporcionados por WRF-Hydro pueden ser válidos para una región pero no para otra región. Por lo tanto, a menudo se requiere la calibración de los parámetros del modelo relacionados para usar el modelo en un nuevo dominio. En particular, para un gran dominio espacial como todo el territorio contiguo de los Estados Unidos, para desarrollar los conjuntos de parámetros óptimos en un período de tiempo razonable, la calibración debe realizarse en sistemas de computación de alto rendimiento (HPC) en paralelo en lugar de en modo secuencial. Hasta la fecha, ninguna herramienta de calibración de este tipo puede calibrar de manera eficiente WRF-Hydro en recursos de HPC. Normalmente, cada modelo basado en la física necesita un código de calibración diseñado a medida para trabajar con ese modelo numérico en particular y su conjunto de parametrizaciones físicas, arquitectura de software y solucionadores. Estos códigos de calibración de diseño personalizado son muy desafiantes y no ofrecen flexibilidad. Por lo tanto, se necesita una herramienta de calibración más flexible y genérica que pueda calibrar cualquier código que utilice la interfaz de paso de mensajes: multiprocesamiento abierto (MPI-OpenMP) para la paralelización en sistemas HPC.

Una herramienta de calibración genérica e independiente ampliamente utilizada es la herramienta de estimación de parámetros (PEST). PEST (Doherty, 2016) realiza la calibración automáticamente basándose en métodos matemáticos y, por lo tanto, es aplicable para optimizar parámetros no lineales. En comparación con la calibración manual, la calibración automática es más eficiente y efectiva porque evita la interferencia de factores humanos (Madsen, 2000 Getirana, 2010). La singularidad de PEST es que opera independientemente de los modelos: no hay necesidad de desarrollar programas adicionales para un modelo en particular, excepto preparar los archivos requeridos por PEST (como se describe en la Sección 3.2). PEST tiene cuatro modos de funcionamiento (Doherty, 2016). Uno de los modos es el modo de regularización, que admite el uso de la regularización de Tikhonov y se encuentra mejor para servir modelos ambientales porque, si se implementa correctamente, admite predicciones de modelo de varianza de error mínima, es numéricamente estable y abarca en lugar de evitar el heterogeneidad de los sistemas naturales. La descomposición de valores singulares (SVD) se puede utilizar como un dispositivo de regularización para garantizar la estabilidad numérica del problema de calibración. El PEST paralelo puede distribuir muchas ejecuciones a través de muchos nodos informáticos utilizando la programación paralela maestro-trabajador. Sin embargo, hasta donde sabemos, no hay ningún enfoque disponible que permita a los usuarios enviar trabajos mediante la paralelización PEST a una instalación de supercomputación típica que utiliza la programación de trabajos y la gestión de la carga de trabajo, como Simple Linux Utility for Resource Management (SLURM), Portable Batch System (PBS). y cobalto. Un estudio anterior (Senatore et al., 2015) utilizó PEST para calibrar WRF-Hydro sobre la cuenca del río Crati en el sur de Italia. Debido a que el área de estudio era relativamente pequeña, los autores pudieron realizar la calibración utilizando PEST en modo secuencial (Alfonso Senatore, comunicación personal, 2018).

El objetivo de este estudio es (1) trasladar el PEST paralelo a los clústeres HPC operados por el Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) y adaptarlo para que funcione con WRF-Hydro, (2) evaluar el rendimiento del PEST paralelo habilitado para HPC vinculado a WRF-Hydro mediante la calibración de un evento de inundación, y (3) explorar la capacidad de ampliación y los beneficios computacionales del PEST paralelo habilitado para HPC asignando diferentes recursos informáticos a todo el proceso de calibración.


13.6: Resumen - Geociencias

Si se realiza un análisis cuasiestático en su escala de tiempo natural, la solución debería ser casi la misma que una solución verdaderamente estática.

A menudo es necesario utilizar el escalado de la tasa de carga o el escalado masivo para obtener una solución cuasiestática que utiliza menos tiempo de CPU.

La tasa de carga a menudo se puede aumentar un poco, siempre que la solución no se localice. Si la tasa de carga aumenta demasiado, las fuerzas de inercia afectan negativamente a la solución.

El escalado masivo es una alternativa al aumento de la tasa de carga. Cuando se utilizan materiales que dependen de la velocidad, es preferible el escalado de masa porque aumentar la velocidad de carga cambia artificialmente las propiedades del material.

En un análisis estático, los modos más bajos de la estructura dominan la respuesta. Conociendo la frecuencia natural más baja y, en consecuencia, el período del modo más bajo, puede estimar el tiempo necesario para obtener la respuesta estática adecuada.

Puede ser necesario ejecutar una serie de análisis a diferentes tasas de carga para determinar una tasa de carga aceptable.

La energía cinética del material deformante no debe exceder una pequeña fracción (típicamente del 5% al ​​10%) de la energía interna durante la mayor parte de la simulación.

El uso de una curva de amplitud de paso suave es la forma más eficaz de prescribir desplazamientos en un análisis cuasiestático.

Importe el modelo de ABAQUS / Explicit a ABAQUS / Standard para realizar un análisis de springback eficiente.


¡Recordatorio importante!

¡Para cada cita en el texto, asegúrese de que haya una entrada coincidente en la página de Obras citadas! Además, recuerde utilizar información de fuentes solo para respaldar su propio argumento. Una proporción saludable es generalmente no más del 10% al 20% de material de fuentes a 80% de tus propias ideas originales, argumentos, interpretación, análisis y explicación. Esto no es tanto una regla como un recordatorio para pensar críticamente sobre cuánto se basa su escritura en las ideas de otros: a menos que la tarea sea un resumen o revisión de la literatura, ¡el énfasis debe estar en sus ideas!


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