Em meio às mudanças climáticas, Funceme reforça previsão climática com novo “supercomputador”
5 de setembro de 2024 - 12:36
![A capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente ajuda os pesquisadores a entender melhor os padrões climáticos em um clima em mudança (FOTO: Divulgação/Funceme)](http://www.funceme.br/wp-content/uploads/2024/09/IMG_7251-scaled.jpg)
A capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente ajuda os pesquisadores a entender melhor os padrões climáticos em um clima em mudança (FOTO: Divulgação/Funceme)
Sempre em constante evolução, a Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (Funceme), na véspera dos seus 52 anos, deu mais um grande passo em direção ao avanço científico com a aquisição de um novo cluster de computadores para processamento de dados.
A grosso modo, trata-se de um “supercomputador”, o qual oferece potência muito maior que os computadores e servidores tradicionais. Esse novo cluster tem sistema dedicado de conexão com alta velocidade entre os elementos das máquinas integradas, proporcionando um rendimento elevado.
“Essa aquisição representa um avanço no processamento de modelos climáticos na Funceme, principalmente na previsão sazonal, que vai de 3 a 4 meses. Com esse equipamento, a instituição vai estar apta a processar mais modelos, com maior complexidade e com maior resolução espacial (capacidade de resolver processos dinâmicos e físicos da atmosfera de menor escala espacial)”, explica o pesquisador e doutor em Meteorologia, Francisco Vasconcelos Júnior.
Como bem posto, o destaque principal da nova tecnologia utilizada pela Funceme está no maior poder de processamento. O cluster de computadores tem um poder de processamento bem superior ao antigo sistema utilizado, tanto em números de processadores por nó (computador) de processamento, quanto por memória alocada.
“Além disso, esse novo sistema, tem um tecnologia de conexão entre os nós chamada Infiniband, o qual permite um alto tráfego de informações entre os computadores, o que habilita todos os nós trabalharem em paralelo para um determinado tipo tarefa, possibilitando assim um alto poder de processamento”, comenta o pesquisador da Funceme.
Até então, a instituição já realizava simulações de previsão sazonal com um modelo global uma vez ao mês. Já com o novo sistema, por sua vez, será possível realizar simulações duas vezes ao mês e com dois modelos globais, além de utilizar modelos climáticos regionais com maior resolução espacial ainda.
O investimento realizado pela Funceme em estudos e tecnologia vem de acordo com as necessidades dos dias atuais, afinal, é necessário prever eventos extremos, como secas, inundações e ondas de calor, entre outros, com maior frequência.
A capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente ajuda os pesquisadores a entender melhor os padrões climáticos em um clima em mudança.
Vasconcelos comenta ainda que que diferentes calibrações das previsões retrospectivas do clima presente vão poder ser realizadas para diferentes modelos climáticos. “Uma outra abordagem que será possível realizar é a análise de impactos das mudanças climáticas no clima do presente, análise de hipóteses relacionadas e regionais”.
Além dos desafios impostos pelas mudanças climáticas, o Ceará, por estar inserido do semiárido, carece ainda mais de dedicação. Com o novo “supercomputador” será possível avançar sobre o entendimento sobre as incertezas que estão relacionadas com as forçantes oceânicas e os impactos de sobre os padrões sazonais anômalos na região, por exemplo.
Devido à grande variabilidade espacial e temporal da chuva e temperatura, este equipamento permitirá simular o clima com maior resolução espacial e temporal em função da maior cobertura de processos físicos e dinâmicos na atmosfera e da sua interação com a topografia e o oceano.
Já em execução, o cluster de computadores já foi testado com alto processamento de hardware e software de paralelização. Os dois modelos climáticos instalados e já em funcionamento. No momento atual, estão sendo realizadas simulações de previsões retrospectivas de longo período, a fim de calibrar a destreza dos modelos em função da escolha de diferentes períodos escolhidos como referência.