Bitácora de Optimización de WRF en cluster Rayo

Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Se realizó este trabajo con la intención de evaluar distintas estrategias de compilación y ejecución del modelo WRFV3.7 de manera de lograr el mejor rendimiento posible en el cluster Rayo del Sevicio Meteorológico Nacional. Se comparó el desempeño de los compiladores de GNU e Intel y el desempeño de varias librarías MPI (OpenMPI, Mpich e IMPI). También se evaluaron distintos modelos de memoria (distribuida y compartida) y finalmente se estudio la respuesta de distintas estrategias de asignación de CPU y caches para mejorar los tiempos de corrida del modelo y el desempeño de los procesos de E/S.This work was carried out with the intention of evaluating different strategies of compilation and execution of the WRFV3.7 model in order to achieve the best possible performance in the Rayo cluster of the National Meteorological Service. The performance of the GNU and Intel compilers and the performance of several MPI libraries (OpenMPI, Mpich, and IMPI) were compared. Different memory models (distributed and shared) were also evaluated and finally the response of different CPU assignment and caching strategies was studied to improve the run times of the model and the performance of the I/O processes

Imágenes satelitales sintéticas a partir del modelo WRF

Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.En esta Nota Técnica se describe el proceso de generación de imágenes satelitales sintéticas a partir de los pronósticos numéricos del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) operativo en el Servicio Meteorológico Nacional, utilizando el modelo de transferencia radiativa Community Radiative Transfer Model (CRTM). Se realiza la descripción de las características principales del modelo CRTM y de su implementación operativa. Las imágenes satelitales sintéticas demostraron tener un gran correlato con las observadas, por lo que su uso es beneficioso en varios aspectos, desde su aplicación como una herramienta más a la hora de realizar un pronóstico hasta la verificación de los pronósticos numéricos.This Technical Note describes the process of generating synthetic satellite images from Weather Research and Forecasting (WRF) operational numerical forecasts at the National Meteorological Service with the Community Radiative Transfer Model (CRTM). A description of CRTM characteristics and its operational implementation are performed. Synthetic satellite images present a high correlation with observations, therefore their use is beneficial in many ways, from the application as another tool at forecasting to the verification of numerical forecasts

Aplicación Alertamos

Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Salio, Paola Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios de Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Alertamos es una aplicación móvil desarrollada con el fin de recolectar información de fenómenos meteorológicos de superficie que observan los ciudadanos y visualizar reportes georeferenciados enviados por todos los usuarios. La aplicación se encuentra disponible para dispositivos Android y Iphone y también en su versión web. En el presente informe se describen las características, la arquitectura y las tecnologías que se utilizan para el desarrollo y funcionamiento de la aplicación. Asimismo se hace un análisis de las estadísticas de uso de la aplicación y de la base de datos de reportes.Alertamos is a mobile application developed with the purpose of collecting information of surface meteorological phenomena observed by citizens and visualizing georeferenced reports sent by all users. The application is available in its web version as well as for Android and Iphone devices. This report describes the characteristics, architecture and technologies used for the development and operation of the application. In addition, analysis of the statistics of the application use and reports in the database is performed

Implementación del sistema de pronóstico numérico en el HPC: Calibración de temperaturas pronosticadas

Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se aborda la problemática de corregir los errores sistemáticos en los pronósticos numéricos de la atmósfera que se utilizan en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Para ello se aplica la metodología de Regresión Adaptada basada en el Filtro de Kalman (RAFK) a los modelos WRF y GFS, en sus versiones determinístico y ensamble, para los puntos de interés que poseen observaciones. Los resultados muestran que la metodología aplicada corrige los errores en los pronósticos de manera satisfactoria, mejorando así la calidad de los mismos. Para los puntos de interés que no poseen observaciones se plantea realizar una interpolación de la calibración obtenida en puntos con observaciones, ya sea temporal o espacial dependiendo del caso. Los resultados obtenidos muestran que la interpolación temporal en conjunto con el método ID de interpolación espacial permiten calibrar de manera adecuada aquellos puntos sin observaciones.This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. The purpose of this Technical Note is to describe the process to correct systematic errors in the numerical forecasts that are used at the National Meteorological Service. For this, an Adaptive Regression based on Kalman Filter is applied to WRF and GFS models, both deterministic and ensemble, for interest points with observations. The results show that the methodology applied correct systematic errors on forecasts in a satisfactory way, improving their quality. For interest points without observations, spatial or temporal interpolation of calibration at points with observations are considered. The results show that a temporal interpolation in combination with ID methodology for spatial interpolation, allow a suitable calibration on points without observations

Calibración de los pronósticos de precipitación acumulada diaria

Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.En la siguiente nota técnica se busca presentar la metodología de calibración de la precipitación acumulada diaria que se aplica actualmente en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) y realizar una primera evaluación de su desempeño durante los años 2022 y 2023 para los modelos WRF y GFS (determinístico y ensamble). El método seleccionado es el denominado Empirical Quantile Mapping (EQM) el cual se basa en encontrar una función de transferencia tal que al ser aplicada al pronóstico de precipitación su nueva distribución sea igual a la distribución de la precipitación observada. Para el cálculo de dicha función se consideraron las observaciones de precipitación del producto SQPE que se genera en el SMN y los pronósticos de WRF y GFS desde el 1 de enero de 2018. Al analizar los resultados de la calibración en ambos modelos se observó una mejora de los pronósticos en todo el dominio de estudio, siendo más notoria en las regiones cercanas a la cordillera de los Andes. También se observó un mejor ajuste de las funciones de distribución de probabilidad a los datos observados luego de calibrar y mejores estadísticos. Por último, se analizó la viabilidad de aplicar la calibración a pronósticos con intervalos de acumulación de precipitación de 24 hs distintos al día pluviométrico y nuevamente los resultados fueron muy prometedores, indicando la posibilidad de utilizar esta metodología para corregir dichos casos.This technical note presents the daily cumulative precipitation calibration methodology currently used at the National Meteorological Service (SMN, for its initials in Spanish) and evaluates its performance for the years 2022 and 2023 for the WRF and GFS models (deterministic and ensemble). The method used is Empirical Quantile Mapping (EQM). EQM finds a transfer function that makes the distribution of the precipitation forecast equal to the observed precipitation distribution. The function is calculated using the precipitation observations of the SQPE product generated by the SMN and the WRF and GFS forecasts from 1 January 2018. Upon analysing the calibration results of both models, an improvement in the forecasts was observed across the entire domain, being more noticeable in regions near the Andes mountain range. Additionally, a better fit of the probability distribution functions to the observed data was observed after calibration, along with improved statistics. Finally, the study analysed the feasibility of applying the calibration to forecasts with 24-hour precipitation accumulation intervals other than the pluviometric day. The results were promising, indicating the possibility of using this methodology to correct such cases

Implementación del sistema de pronóstico numérico en el HPC: Configuración de los pronósticos determinísticos

Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se realiza un análisis de las configuraciones del modelo y cómo estas impactan en el tiempo de procesamiento, con el fin último de definir la configuración del esquema determinístico y la posibilidad de incluir la ejecución de más de un pronóstico determinístico contemplando diferentes dominios, resoluciones y plazos de pronóstico, según las necesidades de distintos usuarios. Se describen los experimentos numéricos realizados y los resultados alcanzados. Finalmente se detalla la configuración definida para el modelo determinístico de pronóstico a ejecutarse operativamente en Huayra Muyu (HM).This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. In this technical note both the model configuration and its impact in the processing time are analyzed with the aim of defining a deterministic configuration taking into account the possibility of including various deterministic executions considering different resolutions, domains and forecast times, according to distinct user needs. The numerical experiments are described along with their results, concluding with the defined configuration to be run as the forecast deterministic model operatively in Huayra Muyu (HM)

Implementación del sistema de pronóstico numérico en el HPC: Características del sistema de asimilación de datos LETKF-WRF

Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Maldonado, Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se describen las características principales del sistema de asimilación de datos LETKF-WRF implementado en el SMN que se espera encuentre operativo a principios del año 2021. En particular, se detalla la configuración empleada en el modelo numérico, los parámetros relevantes de la técnica de asimilación de datos, las fuentes de observación utilizadas en el proceso de asimilación, el proceso de post-procesamiento de los datos y los productos generados para monitorear el funcionamiento del sistema de asimilación. Asimismo, se describen los recursos computacionales requeridos para implementar el sistema LETKF-WRF en el HPC del SMN

Utilización de Información Satelital en Tiempo Cercano al Real para la Comparación de Pronósticos Marinos

Fil: De Oto, Matías. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Etala, Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.La Nota Técnica tiene tres objetivos principales. En primer lugar, establece una metodología para realizar comparaciones entre pronósticos meteorológicos sobre el océano y la información satelital en tiempo cercano al real. En segundo lugar, utiliza esta metodología para comparar los pronósticos de intensidad de viento y de altura significativa de la ola sobre el Mar Argentino y el océano adyacente durante el año 2021, utilizando modelos regionales ejecutados por el SMN y los globales de ECMWF y GFS. En particular, se evalúan los pronósticos a 12 horas del ciclo determinístico de las 00Z. Los resultados indican que los pronósticos del ECMWF tienen el mejor desempeño en la región. En tercer lugar, se evalúa la calidad de las observaciones satelitales de viento cerca de la costa en comparación con las observaciones terrestres en esas áreas, considerando la posible influencia negativa de la costa en las observaciones satelitales.The Technical Note has three main objectives. Firstly, it establishes a methodology for comparing oceanic weather forecasts with near-real-time satellite information. Secondly, it employs this methodology to compare wind speed and significant wave height forecasts over the Argentine Sea and adjacent ocean during the year 2021, using regional models executed by SMN and global models from ECMWF and GFS. Specifically, forecasts from the 12-hour deterministic cycle of the 00Z run are evaluated. The results indicate that ECMWF forecasts perform the best in the region. Thirdly, it evaluates the quality of satellite wind speed observations near the coast compared to terrestrial observations in those areas, taking into account the possible negative influence of the coast on satellite observations

Sistema de Control de Calidad de Datos de Radar en el Servicio Meteorológico Nacional. Parte II: Implementación Operativa

Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Arruti, Aldana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Maldonado, Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.En la presente Nota Técnica se describe el esquema de implementación del sistema de control de calidad de datos de radar meteorológico descrito en Arruti y otros (2021). Se listan los requerimientos relevados de distintos usuarios para realizar una ejecución operativa, a continuación se describe el diseño de arquitectura elegida para responder las demandas del usuario. Finalmente, se detallan características de la implementación realizada y se evalúan los requerimientos necesarios de hardware simulando una situación posible del cotidiano operativo.This Technical Note describes the implementation scheme of the weather radar data quality control system described in Arruti et al. (2021). It lists the requirements gathered from different users to perform an operational implementation, and then describes the architecture design chosen to meet the user's demands. Finally, the characteristics of the implementation are detailed and the necessary hardware requirements are evaluated by simulating a possible situation of daily operation

Sistema de Control de Calidad de Datos de Radar en el Servicio Meteorológico Nacional. Parte I: Descripción del algoritmo

Fil: Arruti, Aldana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Maldonado, Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.En la presente Nota Técnica se describe el sistema de control de calidad para datos de radares meteorológicos implementado en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina. En particular, se abordan las principales características de los filtros desarrollados para corregir en la variable reflectividad fenómenos asociados a interferencias electromagnéticas, ecos no meteorológicos, bloqueo topográfico, y atenuación de la potencia del haz de radar, entre otros. Asimismo, se realiza un breve análisis del desempeño del algoritmo propuesto a partir de dos casos de estudio.This technical note describes the quality control system for weather radar data implemented at the National Meteorological Service of Argentina. In particular, it addresses the main characteristics of the filters developed to correct in reflectivity data phenomena associated with electromagnetic interference, non-meteorological echoes, topographic blocking, and radar beam attenuation, among others. Additionally, a brief analysis of the performance of the proposed algorithm is carried out based on two case studies