Frameworks: Large Scale Atmospheric Research Using an Integrated WRF Modeling, Visualization, and Verification Container Framework (I-WRF)

框架:使用集成 WRF 建模、可视化和验证容器框架 (I-WRF) 进行大规模大气研究

基本信息

  • 批准号:
    2209711
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 207.34万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-08-01 至 2026-07-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The Cornell University and National Center for Atmospheric Research I-WRF Project is developing and deploying an integrated multi-container framework for the Weather Research and Forecasting (WRF) model to enable multi-node containerized simulations complete with verification and visualization capabilities. I-WRF lowers the bar for multidisciplinary researchers who wish to use WRF in parallel on multiple platforms, ranging from desktops to clouds and supercomputers. By enabling easier and more effective use of this set of applications, I-WRF makes atmospheric modeling accessible to a broader range of researchers (atmospheric scientists, civil engineers, agricultural scientists, etc.) who no longer must set up and maintain a complex suite of software applications on their own. The portability, traceability, and ease of deploying the multi-node containerized framework supports the urgent need for more and better simulations of possible future climate states signaled by the UN Climate Change Conference and the establishment of the NSF Engineering Research Visioning Alliance on The Role of Engineering in Addressing Climate Change.I-WRF application containers incorporate software tools developed mainly at NCAR. These include the WRF model and Model Evaluation Tools (METplus), as well as visualization and analysis tools that are enhanced for interactive investigations. I-WRF containers are optimized to run on multiple platforms and to enable parallel analysis of large domains with a high level of spatial discretization. They will be freely available at a container repository and discoverable with common tools. Adopters can use the I-WRF container components to build and modify their own containers, thus saving time and increasing overall container availability and sharing within and between scientific communities. To prove container validity, scaling studies will be performed on a range of use cases. These include examining the evolution of renewable energy generation in a changing climate, the effect of land use and climate change on severe weather events, and the relation between air quality and human morbidity and mortality. Three postdocs will engage in the use case studies. The ability to run I-WRF multi-node simulations on desktops will overcome current obstacles in training students to use WRF at NCAR and in university course curricula.This project is supported by the Office of Advanced Cyberinfrastructure in the Directorate for Computer & Information Science & Engineering and the Directorate for Geosciences.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
康奈尔大学和国家大气研究中心 I-WRF 项目正在开发和部署天气研究和预报 (WRF) 模型的集成多容器框架,以实现具有验证和可视化功能的多节点容器化模拟。 I-WRF 降低了希望在多个平台(从桌面到云和超级计算机)上并行使用 WRF 的多学科研究人员的门槛。通过更轻松、更有效地使用这组应用程序,I-WRF 使更广泛的研究人员(大气科学家、土木工程师、农业科学家等)可以进行大气建模,他们不再需要自己设置和维护一套复杂的软件应用程序。多节点容器化框架的可移植性、可追溯性和易于部署性支持了对更多、更好地模拟未来可能的气候状态的迫切需求,这一需求是由联合国气候变化会议以及 NSF 工程研究愿景联盟关于工程在应对气候变化中的作用的建立所提出的。I-WRF 应用容器包含了主要在 NCAR 开发的软件工具。其中包括 WRF 模型和模型评估工具 (METplus),以及针对交互式调查而增强的可视化和分析工具。 I-WRF 容器经过优化,可在多个平台上运行,并支持对具有高水平空间离散化的大型域进行并行分析。 They will be freely available at a container repository and discoverable with common tools.采用者可以使用 I-WRF 容器组件来构建和修改自己的容器,从而节省时间并提高容器的整体可用性以及科学界内部和之间的共享。 To prove container validity, scaling studies will be performed on a range of use cases.其中包括研究气候变化中可再生能源发电的演变、土地利用和气候变化对恶劣天气事件的影响,以及空气质量与人类发病率和死亡率之间的关系。 Three postdocs will engage in the use case studies.在桌面上运行 I-WRF 多节点模拟的能力将克服当前在 NCAR 和大学课程中培训学生使用 WRF 的障碍。该项目得到计算机与信息科学与工程理事会和地球科学理事会高级网络基础设施办公室的支持。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力优势进行评估,被认为值得支持 以及更广泛的影响审查标准。

项目成果

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