Orientador: João Roberto Gomes de Faria / Banca: Renata Cardoso Magagnin / Banca: Claudia Cotrim Pezzuto / Resumo: Os microclimas urbanos são determinados pelo balanço de energia entre o ar atmosférico, o ambiente construído e planejamento urbano. No entanto, a identificação do microclima é trabalhosa, exige trabalho extensivo em campo. O objetivo da pesquisa foi elaborar um modelo para caracterização expedita de microclimas urbanos na escala de bairro. Este modelo será importante para reduzir o tempo de levantamento em estudos futuros. Ele usa o programa RayMan com dados de estações meteorológicas locais e imagens hemisféricas da área para prever diferenças de distribuições de temperatura fisiológica equivalente (PET) nas diversas áreas de uma cidade. O estudo foi realizado na cidade de Araçatuba (SP). O modelo feito foi desenvolvido a partir de dados da estação, medições nas áreas e de dados das imagens captadas pelo olho de peixe, e com os resultados adquiridos do PET constatou-se que as temperaturas do local é igual ao da estação meteorológica. / Abstract: Urban microclimates are determined by balance of energy between atmospheric air and the built environment, and may be a parameter for urban planning. However identification of the microclimates is laborious, requiring extensive work in field. The aim of the research was to elaborate a model for expeditious characterization of urban microclimates in the neighborhood scale. This model will be important to reduce the time of surveys in future studies. It uses the RayMan software with local meteorological station data and hemispheric images from the place, to distinguish differences of equivalent physiological temperature (PET) distributions in different areas of a city. The study was carried out in the urban area of Araçatuba (SP). The model was developed from data of the station, measurements in the areas and data of the images captured fisheye, and with the acquired results of the PET it was verified that the temperatures of the place is equal to the one of the meteorological station / Mestre

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-02-21T16:55:10Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3585750 bytes, checksum: 4665eaf37ac59831b46791b3008ff303 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T16:55:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3585750 bytes, checksum: 4665eaf37ac59831b46791b3008ff303 (MD5) Previous issue date: 2016-08-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A espécie Coffea arabica L. (café arábica) originou-se no sub-bosque de sombra moderada da Etiópia. A introdução no Brasil seguiu os padrões nativos dos sub-bosques africanos, posteriormente com a exportação, começaram a ser plantado a pleno sol, entretanto, em regiões montanhosas de altitude elevada, a produção sombreada continuou sendo realizada por pequenos agricultores familiares. O sombreamento proporciona barreira contra ventos e geadas, melhora na qualidade do fruto devido à maturação mais lenta e a redução da bienalidade do café. No entanto, devido a divergências de resultados, favoráveis e desfavoráveis do cultivo do café sombreado, faz-se necessário um estudo maior quanto ao modelo necessário para que o cultivo do café sombreado seja melhor e eficiente, capaz de gerar predições sobre melhor disposição de sombreamento do café em diferentes climas e relevos. Sendo assim, esse trabalho teve como objetivo geral criar modelo capaz de predizer o melhor formato para o cultivo do café sombreado em diferentes relevos bem como quais espécies de árvores podem ser inseridas nesse cultivo. Para isso, foram realizadas avaliações micrometeorológicas, por período de oito meses (2015 e 2016), em experimento de cultivar Oeiras, espécie Café Arábica, com oito anos de idade, espaçadas em 2,80 por 0,75 m, conduzido a pleno sol e consorciado com, eritrina (Erythrina poppigiana), com distância do cafeeiro para as árvores na 1a linha de 1,40 m e 2a linha de 4,20 m, em área experimental da UFV. A umidade do solo foi aferida com auxílio de sensores TDR, temperatura do ar foi avaliada com sensores termisor e a precipitação por pluviógrafo tipo báscula. Foi realizado o escaneamento, com o equipamento laser scanner das feições do relevo, altura e diâmetro da copa da copa dos cafeeiros, calculando o índice de área foliar (IAF). As feições do relevo foram incluídos na estatística de programação com o ArcGIS, gerando o modelo digital de superfície e de elevação. A Radiação Global foi verificada através de piranômetro. Após a coleta dos dados de radiação in situ, foi simulado o modelo do sistema agroflorestal, através da ferramenta Solar Analyst, do ArcGIS. Esse modelo foi relacionado com as medições reais, verificando se a simulação realizada pelo software correspondem às leituras realizadas em campo durante o mesmo período. Foi observado que a precipitação no período do experimento, no geral, teve um comportamento próximo da Normal Climatológica - NC, com a exceção dos meses de janeiro e fevereiro de 2016. Para todo o período do experimento as temperaturas máximas medidas em Viçosa estiveram em média cerca de 1,7oC acima da NC, com valores mais extremos nos meses de novembro e dezembro de 2015, cerca de 3,6oC e 3,1oC respectivamente. O mesmo ocorreu para as temperaturas máximas coletadas no experimento, porém com valores em média de 3,2oC acima da NC, com destaque para os meses de novembro e dezembro de 2015 em que a temperatura máxima atingiu valores de cerca de 5,0oC acima do esperado. O SAF reduziu o gradiente de temperatura, apresentando redução de 2 oC para médias de temperaturas máximas e aumento de 1 oC para temperaturas mínimas. Foi possível identificar as feições do café e calcular o IAF, apresentando média de 4,4 e 3,6 para SAF e SPS, respectivamente. Valores próximos de IAF foram encontrados em cafeeiros com idades semelhantes utilizando técnicas convencionais de estimativa do IAF. No modelo de radiação foram encontrados correlações entre os dados medidos e simulados de 0,95 para dias de céu limpo. / The species Coffea arabica L. (arabica) originated in the moderate shade sub-forest of Ethiopia. The introduction in Brazil followed the native patterns of the African sub-forests, later with the export, began to be planted in full sun, however, in mountainous regions of high altitude, the shaded production continued being realized by small familiar farmers. Shading provides a barrier against wind and frost, improved fruit quality due to slower maturation and reduced coffee bienniality. However, due to disagreements of favorable and unfavorable results of the cultivation of shaded coffee, it is necessary to study more about the model necessary for shade cultivation to be better and efficient, capable of generating predictions about better shading arrangement Of coffee in different climates and reliefs. Therefore, this work had as general objective to create a model able to predict the best format for the cultivation of shaded coffee in different reliefs as well as which tree species can be inserted in this crop. For that, micrometeorological evaluations were carried out for a period of eight months (2015 and 2016), in an experiment of cultivar Oeiras, species Café arabica, with eight years of age, spaced at 2.80 by 0.75 m, conducted in full sun (Erythrina poppigiana), with distance from the coffee tree to the trees in the 1st line of 1,40 m and the 2nd line of 4,20 m in the experimental area of the UFV. Soil moisture was measured with the aid of TDR sensors, air temperature was evaluated with thermometer sensors and rainfall by scale type pluviometer. Scanning was performed with laser scanner equipment of the relief features, height and diameter of the cup crown of the coffee trees, calculating the leaf area index (LAI). Relief features were included in the programming statistics with ArcGIS, generating the After the collection of in situ radiation data, the model of the agroforestry system was simulated using the ArcGIS Solar Analyst tool, which was related to the Measurements were performed in the field during the same period. It was observed that the precipitation in the period of the experiment, in general, had a behavior close to the Normal Climatological - NC, with the exception of the months of January and February, 2016. For the whole period of the experiment the maximum temperatures measured in Viçosa were on average about 1.7oC above the NC, with more extreme values in the months of November and December, 2015, about 3.6oC and 3.1 °C respectively. The same occurred for the maximum temperatures collected in the experiment, but with values on average of 3.2oC above the NC, highlighting the months of November and December of 2015 when the maximum temperature reached values of about 5.0oC above the expected. The SAF reduced the temperature gradient, presenting a reduction of 2oC for averages of maximum temperatures and increase of 1oC for minimum temperatures. It was possible to identify the coffee features and to calculate the LAI, presenting an average of 4.4 and 3.6 for SAF and SPS, respectively. Values close to IAF were found in coffee trees of similar ages using conventional IAF estimation techniques. In the radiation model correlations were found between the measured and simulated data of 0.95 for days of clear skies.

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-07-30T20:44:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Vanessa Vasconcelos Barbosa.pdf: 3952632 bytes, checksum: 452c82c8e066247219dc15b4eb66b37b (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-31T22:29:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Vanessa Vasconcelos Barbosa.pdf: 3952632 bytes, checksum: 452c82c8e066247219dc15b4eb66b37b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-31T22:29:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Vanessa Vasconcelos Barbosa.pdf: 3952632 bytes, checksum: 452c82c8e066247219dc15b4eb66b37b (MD5) Previous issue date: 2017-03-03 / A região Agreste do estado de Pernambuco possui na pecuária leiteira uma de suas principais bases econômicas, contribuindo com mais de 25% da produção estadual de leite. Considera-se a pecuária leiteira como um dos setores mais sensíveis às variações do clima e o importante papel dessa atividade na sustentabilidade das propriedades rurais de base familiar do Agreste. Com isso, o objetivo dessa pesquisa é analisar o impacto da variabilidade climática na produção de leite em escala temporal no Agreste pernambucano e os cenários futuros de mudanças climáticas. Foram obtidos dados de precipitação diária de 1960 a 2014 oriundos da APAC e de produção anual de leite por meio do IBGE. O aplicativo Climap 3.0 foi utilizado para analisar as tendências climáticas da precipitação pluviométrica, enquanto o Microsoft Office Excel e o Statistical Package for Social Sience (SPSS) foram empregados para avaliar o impacto da variabilidade climática na produção de leite em escala temporal e determinar um modelo que represente estatisticamente essa influência. Os dados referentes aos cenários climáticos de precipitação e temperatura dos anos 2025 e 2055 no Agreste foram adquiridos junto ao CPTEC/INPE, para avaliar os possíveis impactos na produção de leite. As análises das tendências climáticas da precipitação pluviométrica indicaram a alta variabilidade do clima e a má distribuição das chuvas durante o ano, concentrando o período chuvoso nos primeiros trimestres. Os índices extremos climáticos sugerem tendências negativas das chuvas na região, enquanto o desvio padronizado não insinuou tendência. Verificou-se que a produção de leite concentra-se em sua maioria no Agreste Meridional. A partir dos modelos de regressão Cúbico e Quadrático, identificou-se que as chuvas contribuem com mais de 30% da produção leiteira. Os cenários climáticos para os anos de 2025 e 2055 indicaram tendência de diminuição das chuvas e aumento das temperaturas médias para todo o Agreste em 1º C e 2º C, respectivamente, exceto o Meridional no ano de 2025. Tais evidências impactam na produção leiteira através da redução das reservas de água disponíveis para o gado e necessárias ao cultivo da palma forrageira, além de oferecer risco considerável de aumento de estresse térmico nos animais, reduzindo sua produtividade e eficiência e acarretando perdas sociais e econômicas significativas, sobretudo para as famílias que sobrevivem da prática dessa atividade. / The region Agreste of the state of Pernambuco has in dairy farming one of main economic bases, contributing more than 25% of the state milk production. It is considered dairy farming as one of the sectors most sensitive to climate variations, and the important role this activity on the sustainability of rural properties of the Agreste family base. Thus, the objective of this research is to analyze the impact of climate variability in milk production in time scale in Agreste and future climate change scenarios. Daily precipitation data were obtained from 1960 to 2014 from APAC and annual milk production through IBGE. The CLIMAP 3.0 application was used to analyze climate trends in rainfall, while Microsoft Office Excel and the Statistical Package for Social Sience (SPSS) were used to assess the impact of climate variability in milk production in time scale and determine a model that statistically represent this influence. The data on the climatic scenarios of precipitation and temperature of years 2025 and 2055 in Agreste were acquired by the CPTEC/INPE. To assess the possible impact on milk production. The analysis of climate trends in rainfall indicated the high variability of climate and bad distribution of rainfall during the year concentrating the rainy season in the first and second quarters. Climate extreme indices suggest negative trends, while the standard deviation does not intimated trend. It was found that milk production is concentrated mostly in the South Agreste. From the cubic and quadratic regression models it was identified that rainfall contributes more than 30% of dairy production. Climate scenarios for the years 2025 and 2055 showed decreasing trend in rainfall and increase in average temperatures throughout the Agreste, in 1 ° C and 2 ° C, respectively, except the South in the year 2025. Such evidence has an impact on dairy production through reduction of water reserves available for livestock and necessary for the cultivation of forage palm, besides offering a considerable risk of increased thermal stress in the animals, reducing their productivity and efficiency and causing significant social and economic losses, especially for families who survive the practice of this activity.

Orientadores: Jurandir Zullo Junior, Fábio Ricardo Marin / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-17T22:27:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Evangelista_BalbinoAntonio_D.pdf: 14666707 bytes, checksum: b2571cdd343cf03ce53ee52d9c15919b (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: No Brasil, a produção de cana-de-açúcar voltou a se destacar a partir do ano 2000 como opção economicamente viável para a produção de bioenergia em larga escala, devido às demandas da sociedade pela redução nas emissões dos gases de efeito estufa e por produção de energia renovável e barata. O país pode ocupar e manter-se na posição de liderança estratégica, sendo, para isso, necessário ampliar o conhecimento nas diversas áreas envolvidas na produção do etanol. Talvez um dos setores mais carentes de estudos seja o setor agrícola, especialmente no que concerne à maximização do potencial produtivo das terras sem comprometimento ambiental. Por outro lado, as previsões de mudanças climáticas globais, indicando a alteração do regime pluviométrico e a elevação das temperaturas, podem alterar a geografia da produção agrícola brasileira. Como alternativa a este desafio, apresentam-se os modelos agroclimatológicos, desenvolvidos para interpretar resultados experimentais, promover a agricultura e apoiar o agronegócio de forma operacional. Uma das hipóteses do trabalho é que a aplicação de modelos agroclimáticos e de geoprocessamento permite expressar em escala espacial regional, em condições atuais e em cenários de mudanças climáticas globais, a produtividade e o risco climático relativos à produção da cana-de-açúcar em ambientes do bioma Cerrado. Para isso, foram utilizados dois modelos: (i) DSSAT/CANEGRO, modelo baseado em processos para estimar crescimento e produtividade; (ii) SARRA/SARRAZON, modelo empírico largamente utilizado para estimar oferta hídrica e risco climático. Ainda, a partir do modelo DSSAT/CANEGRO, construir um modelo simples para estimar produtividade a partir dos índices hídricos, obtidos pela SARRA/SARRAZON (PrISNA). Aos modelos foram incorporados dados e informações de solo, planta e clima e, como resultado, foram simulados rendimento e índices de oferta hídrica para 39 localidades que dispunham de postos meteorológicos. Os resultados foram georreferenciados e espacializados em sistemas de informações geográficas e apresentados na forma de mapas. Com base em análise espacial, foi possível delimitar áreas homogêneas em função de rendimento, risco, e melhores épocas de plantio da cana-de-açúcar em ambientes de Cerrado. Observou-se que os maiores rendimento e os menores riscos climáticos ocorreram em plantios nos meses de outubro e novembro. Também, a partir dos resultados de simulação dos dois modelos, foi possível ajustar e propor um modelo simples, de regressão múltipla, que permite estimar a produtividade da cana-de-açúcar, em escala regional, a partir de dados de índices de satisfação das necessidades hídricas da cultura, utilizando uma quantidade reduzida de variáveis agroclimatológicas. Com isso, pretende-se aprimorar as técnicas de zoneamento agrícola de riscos climáticos nas áreas de Cerrado que apresentam potencial de expansão da cana-de-açúcar, visando à implantação de sistemas produtivos com rendimento elevado e risco climático baixo / Abstract: Since the beginning of the year 2000, sugarcane in Brazil became again an economically viable option to produce bioenergy in large scale to attend two strong demands from society: reduction of emission of greenhouse gases and production of renewable energy at low costs. It is estimated that, in 2012-2013, there will be market for about 685 million of tons of sugarcane. The country is able to take strategic leadership in the world's sugarcane production. In this case, it is necessary to stretch the knowledge in several fields related to ethanol production. The agricultural sector, especially the one concerning the optimization of production without environmental damage, is one of the fields that have high demand for more research. On the other hand, it seems that the geography of agricultural production in Brazil will change as result of global climate changes that indicate alterations in current precipitation and temperature regimes. This study presents an agroclimatological model that was developed to interpret experiment results, to promote agriculture and to support agribusiness operationally. The goal is to apply agroclimatological models and geographic information system tools to forecast potential productivity and climatic risks of sugarcane production in the Cerrado biome, under regional scale, current conditions and scenery of global climate change. We selected two models: (i) DSSAT/CANEGRO, which is based on processes to estimate crop growing and productivity; and (ii) SARRA/SARRAZON, an empirical approach widely used to estimate water availability and climate risk. Another goal was to develop, based on DSSAT/CANEGRO, a simple model to estimate productivity from water indices obtained from SARRA/SARRAZON. The input parameters were soil, plant and climate data. We estimated yield and indices of water availability from 39 sites having meteorological data. The results were georeferenced and interpolated in geographical information systems and presented as maps. It was possible to classify Cerrado in terms of yield, risk and best planting dates. Results of simulation of two models also allowed to derive a simpler and more adjusted multiple regression equation that provide estimation of sugarcane productivity, on a regional scale, from indices of satisfaction of water necessity, using a reduced amount of agroclimatic variables. Ultimately, we intended to improve the techniques of agricultural zoning of climatic risks in the Cerrado's landscapes having potential for sugarcane expansion, aiming the introduction of production systems with high income and low climatic risk / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola

Orientador: Jonas Teixeira Nery / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-23T03:11:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_BrunaReginadeOliveira_M.pdf: 5584271 bytes, checksum: 41cf201c925e018fe8b0e68cee1cff69 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A compreensão das dinâmicas climáticas tem sido de extrema importância, diante dos diversos desastres naturais (deslizamentos, inundações e secas), bem como para fornecer subsídios ao planejamento urbano, das grandes e médias cidades. Sabe-se que poluentes atmosféricos são agentes causadores da morbidez populacional, principalmente em crianças e idosos. Os sistemas meteorológicos e a dinâmica regional atmosférica tornam-se fundamentais para a dispersão de tais compostos, assim como ao bem estar e à saúde da população. Na ocorrência de estabilidade atmosférica como, por exemplo, na presença de uma inversão térmica, esses poluentes permanecem na atmosfera, ocasionando danos à saúde da população. O principal objetivo deste trabalho é evidenciar as concentrações de alguns poluentes na atmosfera urbana de Ourinhos/SP e identificar alguns sistemas atmosféricos que atuaram no período de coleta dos dados. Para tanto, foram levantadas as informações sobre os sistemas meteorológicos atuantes nos períodos de análises, assim como os resultados da quantificação dos compostos e gases (monóxido/dióxido de carbono e hidrocarbonetos policíclicos aromáticos). O período de análise foi entre 2011 e 2012. Em um segundo momento, foram analisados os dados coletados em uma campanha piloto realizada em Ourinhos, pelo Instituto de Pesquisas Meteorológicas (IPMet/UNESP), em agosto de 2010, intitulada "O impacto das queimadas de cana de açúcar na qualidade do ar na região de Ourinhos/SP", a qual envolveu vários pesquisadores e universidades do estado de São Paulo. Apesar dos períodos serem diferentes, tanto da compreensão da variabilidade climática e da qualidade do ar, quanto da campanha, a análise se complementa no intuito de conhecer e investigar o comportamento dos poluentes e gases na atmosfera local, além de compreender como a dinâmica climática regional influencia na dispersão e na concentração de tais partículas. Ao analisar os resultados obtidos através das coletas de dados, foi possível inferir que para esses compostos e gases investigados (hidrocarbonetos, monóxido e dióxido de carbono), as concentrações estiveram abaixo dos limites considerados prejudiciais a saúde da população. Ressalta-se ainda que ocorreram oscilações das concentrações entre os períodos de inverno e verão. Os valores mais elevados não ultrapassaram os limites seguros em relação à morbidez populacional em Ourinhos/SP. Dessa maneira, espera-se que esta pesquisa forneça alicerces para futuros estudos, bem como caracterizar a cidade de Ourinhos dentro da dinâmica climática regional / Abstract: The understanding of climate dynamics has been extremely important, due to the various natural disasters (landslides, floods and droughts), as well as to provide assistance for the urban planning of large and medium towns. It is a well-known fact that air pollutants are responsible for population morbidity, especially in children and in the elderly. Consequently, the weather systems and regional atmospheric dynamics become crucial with respect to the dispersion of aerosols and trace gases, as well as for the welfare and health of the population. However, if the atmosphere is in a stable condition (e.g., as a result of a temperature inversion), these pollutants remain trapped in the atmosphere, having a possible impact on the health of the population. The main objective of this research is to determine the concentrations of some pollutants in the urban atmosphere of Ourinhos/SP and to identify the atmospheric systems that prevailed during the period of data collection. Therefore, information about the weather systems active during the periods of analysis was collected, also including some results quantifying the chemical compounds and gases (carbon monoxide and carbon dioxide and polycyclic aromatic hydrocarbons). The analysis period spans the years of 2011 and 2012. In a subsequent phase of this study, data collected during a pilot campaign, organized by the Meteorological Research Institute (IPMet/UNESP) during August 2010 in Ourinhos, was also discussed. The multi-disciplinary project, entitled "The impact of emissions from sugar cane fires on the air quality in the region of Ourinhos, SP", comprised the participation of researchers from several universities in the state of São Paulo. Although the periods investigated were different, the analyses are complementary for a better understanding of the behavior of pollutants and compounds in the local atmosphere, including the regional climate dynamic influences on the dispersion and concentration of such particles. As results of data analysis, the concentration of chemical compounds and gases (carbon monoxide and carbon dioxide and polycyclic aromatic hydrocarbons), were below the limits considered harmful to health. Also that the concentration between the winter and summer periods, did not exceed the safe limits of population morbidity in Ourinhos/SP. Thus, it is anticipated that this research provides some groundwork for future studies, as well as characterizing the air quality based on climate dynamics, combining aspects of different nature, with emphasis on the society in the district of Ourinhos / Mestrado / Análise Ambiental e Dinâmica Territorial / Mestra em Geografia

Weather forecasting models are computationally intensive applications and traditionally they are executed in parallel machines. However, some issues prevent these models from fully exploiting the available computing power. One of such issues is load imbalance, i.e., the uneven distribution of load across the processors of the parallel machine. Since weather models are typically synchronous applications, that is, all tasks synchronize at every time-step, the execution time is determined by the slowest task. The causes of such imbalance are either static (e.g. topography) or dynamic (e.g. shortwave radiation, moving thunderstorms). Various techniques, often embedded in the application’s source code, have been used to address both sources. However, these techniques are inflexible and hard to use in legacy codes. In this thesis, we explore the concept of processor virtualization for dynamically balancing the load in weather models. This means that the domain is over-decomposed in more tasks than the available processors. Assuming that many tasks can be safely executed in a single processor, each processor is put in charge of a set of tasks. In addition, the system can migrate some of them from overloaded processors to underloaded ones when it detects load imbalance. This approach has the advantage of decoupling the application from the load balancing strategy. Our objective is to show that processor virtualization can be applied to weather models as long as an appropriate strategy for migrations is used. Our proposal takes into account the communication pattern of the application in addition to the load of each processor. In this text, we present the techniques used to minimize the amount of change needed in order to apply processor virtualization to a real-world application. Furthermore, we analyze the effects caused by the frequency at which the load balancer is invoked and a threshold that activates rebalancing. We propose an automatic strategy to find an optimal threshold to trigger load balancing. These strategies are centralized and work well for moderately large machines. For larger machines, we present a fully distributed algorithm and analyze its performance. As a study case, we demonstrate the effectiveness of our approach for dynamically balancing the load in Brams, a mesoscale weather forecasting model based on MPI parallelization. We choose this model because it presents a considerable load imbalance caused by localized thunderstorms. In addition, we analyze how other effects of processor virtualization can improve performance.

Weather forecasting models are computationally intensive applications and traditionally they are executed in parallel machines. However, some issues prevent these models from fully exploiting the available computing power. One of such issues is load imbalance, i.e., the uneven distribution of load across the processors of the parallel machine. Since weather models are typically synchronous applications, that is, all tasks synchronize at every time-step, the execution time is determined by the slowest task. The causes of such imbalance are either static (e.g. topography) or dynamic (e.g. shortwave radiation, moving thunderstorms). Various techniques, often embedded in the application’s source code, have been used to address both sources. However, these techniques are inflexible and hard to use in legacy codes. In this thesis, we explore the concept of processor virtualization for dynamically balancing the load in weather models. This means that the domain is over-decomposed in more tasks than the available processors. Assuming that many tasks can be safely executed in a single processor, each processor is put in charge of a set of tasks. In addition, the system can migrate some of them from overloaded processors to underloaded ones when it detects load imbalance. This approach has the advantage of decoupling the application from the load balancing strategy. Our objective is to show that processor virtualization can be applied to weather models as long as an appropriate strategy for migrations is used. Our proposal takes into account the communication pattern of the application in addition to the load of each processor. In this text, we present the techniques used to minimize the amount of change needed in order to apply processor virtualization to a real-world application. Furthermore, we analyze the effects caused by the frequency at which the load balancer is invoked and a threshold that activates rebalancing. We propose an automatic strategy to find an optimal threshold to trigger load balancing. These strategies are centralized and work well for moderately large machines. For larger machines, we present a fully distributed algorithm and analyze its performance. As a study case, we demonstrate the effectiveness of our approach for dynamically balancing the load in Brams, a mesoscale weather forecasting model based on MPI parallelization. We choose this model because it presents a considerable load imbalance caused by localized thunderstorms. In addition, we analyze how other effects of processor virtualization can improve performance.

Weather forecasting models are computationally intensive applications and traditionally they are executed in parallel machines. However, some issues prevent these models from fully exploiting the available computing power. One of such issues is load imbalance, i.e., the uneven distribution of load across the processors of the parallel machine. Since weather models are typically synchronous applications, that is, all tasks synchronize at every time-step, the execution time is determined by the slowest task. The causes of such imbalance are either static (e.g. topography) or dynamic (e.g. shortwave radiation, moving thunderstorms). Various techniques, often embedded in the application’s source code, have been used to address both sources. However, these techniques are inflexible and hard to use in legacy codes. In this thesis, we explore the concept of processor virtualization for dynamically balancing the load in weather models. This means that the domain is over-decomposed in more tasks than the available processors. Assuming that many tasks can be safely executed in a single processor, each processor is put in charge of a set of tasks. In addition, the system can migrate some of them from overloaded processors to underloaded ones when it detects load imbalance. This approach has the advantage of decoupling the application from the load balancing strategy. Our objective is to show that processor virtualization can be applied to weather models as long as an appropriate strategy for migrations is used. Our proposal takes into account the communication pattern of the application in addition to the load of each processor. In this text, we present the techniques used to minimize the amount of change needed in order to apply processor virtualization to a real-world application. Furthermore, we analyze the effects caused by the frequency at which the load balancer is invoked and a threshold that activates rebalancing. We propose an automatic strategy to find an optimal threshold to trigger load balancing. These strategies are centralized and work well for moderately large machines. For larger machines, we present a fully distributed algorithm and analyze its performance. As a study case, we demonstrate the effectiveness of our approach for dynamically balancing the load in Brams, a mesoscale weather forecasting model based on MPI parallelization. We choose this model because it presents a considerable load imbalance caused by localized thunderstorms. In addition, we analyze how other effects of processor virtualization can improve performance.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2015-08-20T17:44:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_SimulacaoDispersaoPoluentes.pdf: 2800832 bytes, checksum: 0f065480625b1cbfbe91eec6fde74488 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2015-08-25T13:44:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_SimulacaoDispersaoPoluentes.pdf: 2800832 bytes, checksum: 0f065480625b1cbfbe91eec6fde74488 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-25T13:44:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_SimulacaoDispersaoPoluentes.pdf: 2800832 bytes, checksum: 0f065480625b1cbfbe91eec6fde74488 (MD5) Previous issue date: 2012 / A poluição atmosférica é considerada atualmente um dos maiores problemas da sociedade contemporânea, por ameaçar sua qualidade de vida, pois gera impactos negativos no meio ambiente natural e antrópico. Dentre as formas de controle da poluição atmosférica de fontes fixas podem-se destacar a diluição das emissões na atmosfera devido aos efeitos de dispersão, a adoção de equipamentos de controle antes do lançamento dos gases ou a realocação de fonte, visto ser uma possibilidade a ser sugerida durante o procedimento de licenciamento ambiental de empreendimentos com potencial poluidor do ar. Atualmente modelos computacionais de dispersão de poluentes na atmosfera vêm sendo amplamente utilizados na simulação da concentração de poluentes, visando auxiliar órgãos ambientais no prognóstico da qualidade do ar ou suprir deficiências de monitoramento de emissões atmosféricas. O presente trabalho estudou a qualidade do ar e avaliou a dispersão de poluentes atmosféricos sobre Vila do Conde e áreas de influência do Distrito Industrial de Barcarena, no município de Barcarena, estado do Pará, com auxílio do modelo AERMOD View, visto a possibilidade de se estabelecer uma relação entre os níveis de emissões dos poluentes na fonte, com as concentrações dos mesmos no ar, bem como identificar pontos críticos de poluição. O Índice de Qualidade do Ar – IQA e as fragilidades das populações humanas das áreas afetadas pelos poluentes atmosféricos, também foram mensurados na pesquisa. A metodologia empregada permitiu mensurar a concentração média de poluentes atmosféricos durante um determinado tempo de modelagem, informações quanto ao alcance da pluma de poluentes foram alcançados também. São fornecidos ainda informações quanto à relação entre o valor de pico e o valor médio da concentração nas áreas receptoras, provocadas por empreendimentos com características operacionais similares ao modelado. Os resultados demostram que a influência de parâmetros meteorológicos, na dispersão de poluentes são indispensáveis e determinantes na previsão do impacto na qualidade do ar e no planejamento do uso e ocupação do solo de áreas que abrigam atividades poluidoras da atmosfera. / The atmospheric pollution is considered, nowadays, one of the biggest problems of the contemporaneous society, turning into a menace to its life quality, because generates negative impacts in the natural and anthropogenic environment. In the range of the forms to control atmospheric pollution originated by settled sources, come forth the emission dilution in the atmosphere due to dispersal effects, the adoption of control equipments before the casting of gases or the relocation of the source, cause it seems to be a suggested form during the environmental licensing process enterprises with potential air pollution. Currently computer models of dispersion of atmospheric pollutants are being largely used on the simulation of concentration of pollutants, objecting to help environmental agencies in the prognostic of air quality or to supply deficiencies of atmospheric emissions monitoring. The present research studies the air quality e evaluates the atmospheric pollutants dispersal over Vila do Conde and influence areas of the industrial district of Barcarena, state of Para, with the help of the AERMOD View model, considering the possibility of establishment of a relation between the levels of pollutants emissions in the source, with the concentration of them in the air and identify critical points of pollution as well. The Air Quality Index – IQA and the fragility of the population over the affected areas by the atmospheric pollutants were also measured in the research. The methodology used allowed to measure the mean concentration of atmospheric pollutants during a defined time of modeling and also information about the reaching of the pollutants plume were acquired. Information concerning the relation between the peak and the mean values of concentration in the receptive areas provoked by enterprises that have operational characteristics similar to the modeled are showed too. The results show that the influence of the meteorological parameters in the dispersion of pollutants are indispensable and determinants in the impact on the air quality prevision and also in the land use planning of areas that have atmospheric polluting activities.