Robust event-driven particle tracking in complex geometries

The authors gratefully acknowledge the support of the German Research Foundation (DFG) through Grants PO 472/20 and SFB-814. FPS and ZISC are thanked for support. We would like to thank Prapanch Nair for helpful discussions.Peer reviewedPostprin

V-FOR-WaTer - Virtuelle Forschungsumgebung für die Wasser- und terrestrische Umweltforschung

Die Aufbereitung heterogener Datenbestände für wissenschaftliche Analysen stellt oftmals eine große Herausforderung dar. Die Datenaufbereitung für hydrologische Modellierungen erfordert typischerweise das Umformatieren unterschiedlichster Daten verschiedenster Quellen, umfangreiche Arbeiten in einem Geoinformationssystem, das Generieren von Rechengittern und die Bereitstellung von Start- und Randbedingungen. V-FOR-WaTer, als einheitliches, standardisiertes und skalierbares Datenmanagementsystem mit entsprechenden Analysetools, wird umfangreiche Studien vereinfachen und deren Vorbereitungs- und Rechenzeit signifikant reduzieren. Um eine praxisnahe und leistungsfähige virtuelle Forschungsumgebung zu schaffen, wird diese in enger Zusammenarbeit des Steinbuch Centre for Computing und des Instituts für Wasser und Gewässerentwicklung des KIT entwickelt. Die Stärke von V-FOR-WaTer ist die Möglichkeit, unterschiedliche Daten, wie z.B. Punktmessungen, 2D/3D Daten und Zeitreihen, aus verschiedenen Quellen zu speichern und diese in Zeit und Raum zu skalieren, um ein einheitliches Datengitter zu erstellen. Weiter beinhaltet jeder Datensatz umfangreiche Metadaten, um seine Nutzbarkeit zu gewährleisten, und um eine umfassende Suchfunktion anbieten zu können. Die Referenzinformationen in den Metadaten ermöglichen es dem Nutzer, die entsprechende Stelle, welche die Daten gewonnen hat, angemessen zu zitieren. V-FOR-WaTer bietet in der virtuellen Forschungsumgebung von Anfang an selbst Datensätze und Werkzeuge an und ist offen, um von den Nutzern mit deren eigenen Werkzeugen und Forschungsdaten erweitert zu werden. Forscher, die selbst neue Daten oder Werkzeuge einstellen möchten, können einen Bezeichner für digitale Objekte (z.B. DOI) erhalten oder ihre Daten und Werkzeuge vor anderen Nutzern bis zu ihrer Publikation verbergen. Zugang zu Daten und Werkzeugen werden über ein benutzerfreundliches Webportal gewährt. Für Forscher, die lieber mit ihrer lokal installierten Software arbeiten, werden wir Schnittstellen für Matlab, Python und R anbieten. Langfristig soll V-FOR-WaTer erweitert werden und über die Landesgrenzen hinaus als gutes Beispiel für den Umgang mit Umweltdaten gelten. Dies wird durch die Möglichkeiten zur modularen Ankopplung an bereits bestehende Systeme, wie z.B. das der Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden-Württemberg (LUBW), aber potentiell auch an nationale oder internationale Systeme gewährleistet

Stable algorithm for event detection in event-driven particle dynamics : logical states

Acknowledgments: The authors gratefully acknowledge the support of the German Research Foundation (DFG) through the Cluster of Excellence ‘Engineering of Advanced Materials’ at the University of Erlangen-Nuremberg and through Grant Po 472/25.Peer reviewedPostprin

V-FOR-WaTer - a virtual research environment for environmental research

Extent and diversity of environmental data are continuously increasing due to more sensor networks with higher spatial and temporal resolution. To find appropriate data for analyses and especially for large scale models and simulations in this data explosion can take up to several months. The preprocessing of these heterogeneous datasets from different research disciplines to acquire a coherent dataset, can be done with a wide range of algorithms and tools. The outcome is a base dataset that is not reproducible and in consequence, neither are the resulting analyses [3, 9]. The datasets therefore do not obey the FAIR principles [13]. The V-FOR-WaTer web portal [11] aims to improve this situation by collecting data and metadata from a wide variety of sources and by offering preprocessed data

V-FOR-WaTer – the virtual research environment to discover and analyse environmental data

The extent and diversity of environmental data continuously increase due to more and new sensors with higher spatial and temporal resolution and due to the growth and automation of observational networks. The observed data form the basis for a better understanding of ecological systems either by data driven methods or by comparisons of the data with model predictions. However, a considerable amount of these data are difficult to access or even still stored on local data storage devices making it difficult or even impossible to find, access and re-use the data. In addition the data lack a proper metadata description required for an interoperable analysis, hence they are barely useful for science. This results in very time consuming preparation and pre-processing of data, especially when datasets from different sources are combined. The main objectives of V-FOR-WaTer are to simplify data access for environmental sciences, foster data publications, and facilitate preparations of data and their analyses with a comprehensive toolbox. Also, bringing data and tools together in a single environment maximises the reproducibility of analyses and models. We will present the status of the V-FOR-WaTer system and describe its components and features. The database contains point and time series data, with an extensive metadata model customized for hydrological and environmental data that fulfils international standards (INSPIRE, ISO19115). The incorporated datasets originate from university projects and state offices. The V-FOR-WaTer web portal provides user-friendly access to the datasets by way of a comprehensive search and filter menu. The toolbox includes tools for pre-processing, common hydrologic applications and geostatistics, and is easily extendable due to the modular design of the system (e.g. various tools for data scaling are planned). In cooperation with the users and data providers, the further development of V-FOR-WaTer is expected to create a significant benefit for the scientific work with environmental data