Reanalysis in Earth System Science: Towards Terrestrial Ecosystem Reanalysis

A reanalysis is a physically consistent set of optimally merged simulated model states and historical observational data, using data assimilation. High computational costs for modelled processes and assimilation algorithms has led to Earth system specific reanalysis products for the atmosphere, the ocean and the land separately. Recent developments include the advanced uncertainty quantification and the generation of biogeochemical reanalysis for land and ocean. Here, we review atmospheric and oceanic reanalyses, and more in detail biogeochemical ocean and terrestrial reanalyses. In particular, we identify land surface, hydrologic and carbon cycle reanalyses which are nowadays produced in targeted projects for very specific purposes. Although a future joint reanalysis of land surface, hydrologic and carbon processes represents an analysis of important ecosystem variables, biotic ecosystem variables are assimilated only to a very limited extent. Continuous data sets of ecosystem variables are needed to explore biotic-abiotic interactions and the response of ecosystems to global change. Based on the review of existing achievements, we identify five major steps required to develop terrestrial ecosystem reanalysis to deliver continuous data streams on ecosystem dynamics

Análisis y evaluación del uso de la supercomputación en la mejora del desempeño formativo = Analysis and evaluation of supercomputing for training performance improvement

205 p.Los recursos de supercomputación son en la actualidad el pilar fundamental para el desarrollo de la investigación en diversos campos. Su impacto se basa en la capacidad de cálculo, que permite realizar simulaciones computacionales que permiten mejorar la precisión de los experimentos. La presente Tesis Doctoral pretende, en primer lugar, realizar un estudio de la evolución de la supercomputación y su aplicación a diversos campos para, posteriormente, estudiar los factores determinantes que permitan analizar los aspectos más relevantes a la hora de estudiar la relación existente entre los estudios de supercomputación con los aspectos pedagógicos, de conocimiento y de contenido, basándose en el modelo TPACK. El estudio se realizó con información procedente de la base de datos de estudiantes del Centro de Supercomputación de Castilla y León (SCAYLE), de la que se obtuvieron 97 participantes. En el estudio se realizó un análisis factorial para comprobar que la estructura de datos obtenida era coherente con el modelo TPACK usado como referencia. Los resultados obtenidos del análisis relacionan las dimensiones tecnológicas con las de conocimiento, pedagógicas y de contenido