Tropical cyclones as a critical phenomenon

It has been proposed that the number of tropical cyclones as a function of the energy they release is a decreasing power-law function, up to a characteristic energy cutoff determined by the spatial size of the ocean basin in which the storm occurs. This means that no characteristic scale exists for the energy of tropical cyclones, except for the finite-size effects induced by the boundaries of the basins. This has important implications for the physics of tropical cyclones. We discuss up to what point tropical cyclones are related to critical phenomena (in the same way as earthquakes, rainfall, etc.), providing a consistent picture of the energy balance in the system. Moreover, this perspective allows one to visualize more clearly the effects of global warming on tropical-cyclone occurrence.

Variability of North Atlantic hurricanes: seasonal versus individual-event features

Tropical cyclones are affected by a large number of climatic factors, which translates into complex patterns of occurrence. The variability of annual metrics of tropical-cyclone activity has been intensively studied, in particular since the sudden activation of the North Atlantic in the mid 1990’s. We provide first a swift overview on previous work by diverse authors about these annual metrics for the North-Atlantic basin, where the natural variability of the phenomenon, the existence of trends, the drawbacks of the records, and the influence of global warming have been the subject of interesting debates. Next, we present an alternative approach that does not focus on seasonal features but on the characteristics of single events [Corral et al., Nature Phys. 6, 693 (2010)]. It is argued that the individual-storm power dissipation index (PDI) constitutes a natural way to describe each event, and further, that the PDI statistics yields a robust law for the occurrence of tropical cyclones in terms of a power law. In this context, methods of fitting these distributions are discussed. As an important extension to this work we introduce a distribution function that models the whole range of the PDI density (excluding incompleteness effects at the smallest values), the gamma distribution, consisting in a powerlaw with an exponential decay at the tail. The characteristic scale of this decay, represented by the cutoff parameter, provides very valuable information on the finiteness size of the basin, via the largest values of the PDIs that the basin can sustain. We use the gamma fit to evaluate the influence of sea surface temperature (SST) on the occurrence of extreme PDI values, for which we find an increase around 50 % in the values of these basin-wide events for a 0.49 C SST average difference. Similar findings are observed for the effects of the positive phase of the Atlantic multidecadal oscillation and the number of hurricanes in a season on the PDI distribution. In the case of the El Niño Southern oscillation (ENSO), positive and negative values of the multivariate ENSO index do not have a significant effect on the PDI distribution; however, when only extreme values of the index are used, it is found that the presence of El Niño decreases the PDI of the most extreme hurricanes.

Simulação da dispersão de poluentes atmosféricos e avaliação da qualidade do ar na área de abrangência do Distrito Industrial de Barcarena-PA

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.

Análisis de rendimiento y profiling del modelo WRF en un clúster HPC

El modelo de investigación y pronóstico climático (WRF) es un sistema completamente funcional de modelado que permite realizar investigación atmosférica y predicción meteorológica. WRF fue desarrollado con énfasis en la eficiencia, portabilidad, facilidad de mantenimiento, escalabilidad y productividad, lo que ha permitido que sea implementado con éxito en una amplia variedad de equipos HPC. Por esta razón, el tamaño de los problemas a los que WRF da soporte ha incrementado, por lo que el entendimiento de la dependencia del WRF con los diversos elementos de clúster, como la CPU, interconexiones y librerías, son cruciales para permitir predicciones eficientes y de alta productividad. En este contexto, el presente manuscrito estudia la escalabilidad de WRF en un equipo HPC, tomando en consideración tres parámetros: número de CPUs y nodos, comunicaciones y librerías. Para esto, dos benchmarks son llevados a cabo sobre un clúster de alto rendimiento dotado de una red GigaEthernet, los cuales permiten establecer la relación entre escalabilidad y los tres parámetros estudiados, y particularmente demuestran la sensibilidad del WRF a la comunicación inter-nodo. Dicho factor es esencial para mantener la escalabilidad y el aumento de la productividad al añadir nodos en el clúster.