Couplers for linking environmental models: scoping study and potential next steps

This report scopes out what couplers there are available in the hydrology and atmospheric modelling fields. The work reported here examines both dynamic runtime and one way file based coupling. Based on a review of the peer-reviewed literature and other open sources, there are a plethora of coupling technologies and standards relating to file formats. The available approaches have been evaluated against criteria developed as part of the DREAM project. Based on these investigations, the following recommendations are made: • The most promising dynamic coupling technologies for use within BGS are OpenMI 2.0 and CSDMS (either 1.0 or 2.0) • Investigate the use of workflow engines: Trident and Pyxis, the latter as part of the TSB/AHRC project “Confluence” • There is a need to include database standards CSW and GDAL and use data formats from the climate community NetCDF and CF standards. • Development of a “standard” composition which will consist of two process models and a 3D geological model all linked to data stored in the BGS corporate database and flat file format. Web Feature Services should be included in these compositions. There is also a need to investigate other approaches in different disciplines: The Loss Modelling Framework, OASIS-LMF is the best candidate

Experiences of using a hybrid cloud to construct an environmental virtual observatory

Environmental science is often fragmented: data is collected using mismatched formats and conventions, and models are misaligned and run in isolation. Cloud computing offers a lot of potential in the way of resolving such issues by supporting data from different sources and at various scales, by facilitating the integration of models to create more sophisticated software services, and by providing a sustainable source of suitable computational and storage resources. In this paper, we highlight some of our experiences in building the Environmental Virtual Observatory pilot (EVOp), a tailored cloud-based infrastructure and associated web-based tools designed to enable users from different backgrounds to access data concerning different environmental issues. We review our architecture design, the current deployment and prototypes. We also reflect on lessons learned. We believe that such experiences are of benefit to other scientific communities looking to assemble virtual observatories or similar virtual research environments

Uma abordagem ágil para transformar modelos cognitivos em modelos comportamentais e de domínio

No processo de desenvolvimento de software, um dos problemas recorrentes é garantir que as expectativas das partes interessadas (stakeholders) estão a ser satisfeitas. Expectativas essas que correspondem ao comportamento do sistema. A disciplina de Engenharia de Requisitos estuda a melhor forma de capturar, especificar, validar e gerir requisitos. No entanto, os modelos utilizados que expressam os comportamentos, muitas das vezes, não são entendidos por parte dos stakeholders. Com a introdução das metodologias ágeis, que se baseiam no princípio de uma colaboração ativa e contínua dos stakeholders durante o desenvolvimento de software, os pressupostos da disciplina de Engenharia de Requisitos foram questionados e fizeram nascer novas práticas. Uma prática que emergiu foi o Desenvolvimento Orientado ao Comportamento (BDD). Surgiu com a finalidade de dar a capacidade aos stakeholders de expressarem, sob a forma textual, o comportamento que desejam para o seu software, de forma simples e sucinta. No entanto, não existindo restrições nem validações automáticas na escrita dos stakeholders, é criada a possibilidade de introdução de ambiguidade e perda de informação quando a equipa de desenvolvimento utiliza os cenários descritos. Dado este problema, propomos uma abordagem em que os stakeholders consigam especificar cenários comportamentais, de forma cognitiva, com uma representação simples, clara e mais precisa. Criamos duas linguagens, o DomainMap e o BehaviorMap, que estão relacionadas entre si: uma para representar modelos de domínio e outra para representar cenários BDD, respetivamente. Foi executada uma experiência com 15 indivíduos para comparar o esforço cognitivo na compreensão entre cenários BehaviorMap e cenários textuais e os resultados mostraram que o BehaviorMap teve melhor desempenho