Laskennallisten avaruussäämallien kehittäminen, validointi ja käyttö

Currently the majority of space-based assets are located inside the Earth's magnetosphere where they must endure the effects of the near-Earth space environment, i.e. space weather, which is driven by the supersonic flow of plasma from the Sun. Space weather refers to the day-to-day changes in the temperature, magnetic field and other parameters of the near-Earth space, similarly to ordinary weather which refers to changes in the atmosphere above ground level. Space weather can also cause adverse effects on the ground, for example, by inducing large direct currents in power transmission systems. The performance of computers has been growing exponentially for many decades and as a result the importance of numerical modeling in science has also increased rapidly. Numerical modeling is especially important in space plasma physics because there are no in-situ observations of space plasmas outside of the heliosphere and it is not feasible to study all aspects of space plasmas in a terrestrial laboratory. With the increasing number of computational cores in supercomputers, the parallel performance of numerical models on distributed memory hardware is also becoming crucial. This thesis consists of an introduction, four peer reviewed articles and describes the process of developing numerical space environment/weather models and the use of such models to study the near-Earth space. A complete model development chain is presented starting from initial planning and design to distributed memory parallelization and optimization, and finally testing, verification and validation of numerical models. A grid library that provides good parallel scalability on distributed memory hardware and several novel features, the distributed cartesian cell-refinable grid (DCCRG), is designed and developed. DCCRG is presently used in two numerical space weather models being developed at the Finnish Meteorological Institute. The first global magnetospheric test particle simulation based on the Vlasov description of plasma is carried out using the Vlasiator model. The test shows that the Vlasov equation for plasma in six-dimensionsional phase space is solved correctly by Vlasiator, that results are obtained beyond those of the magnetohydrodynamic (MHD) description of plasma and that global magnetospheric simulations using a hybrid-Vlasov model are feasible on current hardware. For the first time four global magnetospheric models using the MHD description of plasma (BATS-R-US, GUMICS, OpenGGCM, LFM) are run with identical solar wind input and the results compared to observations in the ionosphere and outer magnetosphere. Based on the results of the global magnetospheric MHD model GUMICS a hypothesis is formulated for a new mechanism of plasmoid formation in the Earth's magnetotail.Avaruuteen lähetetyistä laitteista suurin osa sijaitsee Maan magnetosfäärissä, missä ne altistuvat avaruussäälle. Avaruussäällä tarkoitetaan Maan lähiavaruuden läpötilan, magneettikentän ja muiden ominaisuuksien päivittäistä vaihtelua auringosta jatkuvasti virtaavan plasman - aurinkotuulen - vuoksi. Avaruussäällä voi olla haitallisia vaikutuksia myön Maan pinnalla, esimerkkinä sähkönsiirtoverkkoihin indusoituvat suuret tasavirrat. Tietokoneiden laskentateho on kasvanut eksponentiaalisesti jo vuosikymmenien ajan, minkä seurauksena myös laskennallisen mallinnuksen merkitys tieteelle on kasvanut huomattavasti. Laskennallinen mallintaminen on erityisen tärkeää avaruusplasmafysiikassa, sillä aurinkokunnan ulkopuolelta ei ole suoria mittauksia, eikä kaikkia avaruusplasman ominaisuuksia voida tutkia maanpäällisissä laboratorioissa. Supertietokoneiden laskentaytimien määrän kasvaessa myös laskennallisten mallien rinnakkaisesta suorituskyvystä on tullut ratkaisevan tärkeää. Väitöskirja koostuu johdannosta ja neljästä vertaisarvioidusta julkaisusta joissa kuvataan laskennallisten avaruussäämallien kehittämistä ja käyttöä Maan lähiavaruuden tutkimiseen. Avaruussäämallien kaikki kehittämisaskeleet käydään läpi alkaen alustavasta suunnittelusta ja toteutuksesta, jaetun muistin rinnakkaistuksesta ja laskentanopeuden optimoinnista aina testaukseen ja validointiin asti. Väitöskirjan yhteydessä on suunniteltu ja toteutettu rinnakkainen hila jota käytetään tällä hetkellä kahdessa Ilmatieteen laitoksella kehitettävässä avaruussäämallissa. Näistä toisen, Vlasovin yhtälöllä plasmaa mallintavan Vlasiatorin, täyden kuusiulotteisen faasiavaruuden (kolme paikka- ja kolme nopeusulottuvuutta) käsittävällä magnetosfääritestillä on osoitettu mallin toimivuus ja soveltuvuus Maapallon koko magnetosfäärin mallintamiseen nykyisillä supertietokoneilla. Ensimmäistä kertaa on myös vertailtu neljän eri avaruussäämallin (BATS-R-US, GUMICS, OpenGGCM, LFM) tuottamia ennusteita Maan lähiavaruudesta käyttäen samaa aurinkotuulisyötettä

Pentapeptidirakenteiden yleisimmät yhtäläisyydet

Proteiinit ovat elämälle välttämättömiä orgaanisia yhdisteitä, jotka koostuvat yhdestä tai useammasta aminohappoketjusta. Proteiinien toiminnan määrää niiden kolmiulotteinen rakenne, joka taas riippuu pitkälti proteiinien aminohappojärjestyksestä, sekvenssistä. Proteiinien tunnettujen sekvenssien määrä kasvaa DNA-sekvensoinnin tuloksena selvästi nopeammin kuin selvitettyjen kolmiulotteisten rakenteiden, konformaatioiden, määrä. Proteiinien rakenteitakin tunnetaan jo lähes 45 000, joten niiden tilastollisella analyysillä on yhä merkittävämpi osuus uusien proteiinien rakenteen määrittämisessä, ennustamisessa ja suunnittelussa. Työssä etsittiin pentapeptidejä (viiden aminohapon pituisia ketjuja), joilla on sama konformaatio kaikissa tunnetuissa proteiinien rakenteissa. Näitä rakennuspalikoita voisi käyttää suoraviivaisessa proteiinien suunnittelussa halutun kolmiulotteisen rakenteen aikaansaamiseksi. Aineistona käytettiin proteiinitietopankin joulukuussa 2007 sisältämiä rakenteita, joihin kuului lähes 45 000 proteiinin kolmiulotteista rakennetta. Aineiston laajuuden takia rakennuspalikoita etsittiin kahdessa vaiheessa vertailemalla pentapeptidien rakenteen keskeisten atomien (CA, CB, O, C ja N) sijaintia proteiinien aminohappoketjuissa. Työssä löytyi yli 9000 rakennuspalikkaa, pentapeptidiä, joista jokaisella oli sama konformaatio yli 12 eri rakennetiedostossa, niissä ilmoitettujen tarkkuuksien rajoissa. Löydetyistä rakennuspalikoista 48:lla oli täysin sama konformaatio kaikkialla, mistä ne löydettiin. Näistä useimmin esiintyneitä voi käyttää suoraan proteiinien rakenneanalyysissä valmiina kolmiulotteisen rakenteen osina. Eri konformaatioihin laskostuvia identtisiä pentapeptidejä löytyi yli 266 000 kappaletta. Rakennuspalikoiden stabiiliudesta johtuen ne saattavat olla tärkeitä proteiinien fysikaalisen mallinnuksen tutkimus- ja vertailukohteina. Käytännön kannalta työn lupaavin tulos oli se, että rakennuspalikoita löytyi eri vasta-aineiden rakennetiedostoista. Ehkäpä juuri vasta-aineita voitaisiin suunnitella työssä esitetyillä menetelmillä

The impact on global magnetohydrodynamic simulations from varying initialisation methods : results from GUMICS-4

We investigate the effects of different initialisation methods of the GUMICS-4 global magnetohydrodynamic (MHD) simulation to the dynamics in different parts of the Earth's magnetosphere and hence compare five 12 h simulation runs that were initiated by 3 h of synthetic data and followed by 9 h of solar wind measurements using the OMNI data as input. As a reference, we use a simulation run that includes nearly 60 h of OMNI data as input prior to the 9 h interval examined with different initialisations. The selected interval is a high-speed stream event during a 10-day interval (12-22 June 2007). The synthetic initialisations include stepwise, linear and sinusoidal functions of the interplanetary magnetic field with constant density and velocity values. The results show that the solutions converge within 1 h to give a good agreement in both the bow shock and the magnetopause position. However, the different initialisation methods lead to local differences which should be taken into consideration when comparing model results to satellite measurements.Peer reviewe

GUMICS-4 analysis of interplanetary coronal mass ejection impact on Earth during low and typical Mach number solar winds

We study the response of the Earth's magnetosphere to fluctuating solar wind conditions during interplanetary coronal mass ejections (ICMEs) using the Grand Unified Magnetosphere-Ionosphere Coupling Simulation (GUMICS-4). The two ICME events occurred on 15-16 July 2012 and 29-30 April 2014. During the strong 2012 event, the solar wind upstream values reached up to 35 particles cm(-3), speeds of up to 694 km s(-1), and an interplanetary magnetic field of up to 22 nT, giving a Mach number of 2.3. The 2014 event was a moderate one, with the corresponding upstream values of 30 particles cm(-3), 320 km s(-1) and 10 nT, indicating a Mach number of 5.8. We examine how the Earth's space environment dynamics evolves during both ICME events from both global and local perspectives, using well-established empirical models and in situ measurements as references. We show that on the large scale, and during moderate driving, the GUMICS-4 results are in good agreement with the reference values. However, the local values, especially during high driving, show more variation: such extreme conditions do not reproduce local measurements made deep inside the magnetosphere. The same appeared to be true when the event was run with another global simulation. The cross-polar cap potential (CPCP) saturation is shown to depend on the Alfven-Mach number of the upstream solar wind. However, care must be taken in interpreting these results, as the CPCP is also sensitive to the simulation resolution.Peer reviewe

High-Dimensional Integrator

HDIntegrator is a program for parallel numerical integration of functions in arbitrary number of dimensions. It is implemented in Python and parallelized using the Message Passing Interface via mpi4py. HDIntegrator is a wrapper program that divides the integration region into rectangular subvolumes and uses a separate serial program (the integrand) for evaluating the integral within those subvolumes. Integration of a subvolume is stopped when one of the user-specified criteria for convergence is fulfilled, otherwise the subvolume is divided into two smaller subvolumes and integration is continued. Communication between HDIntegrator and integrand is handled via standard input and output in ASCII format