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Nuevo sistema de supercomputación para la Agencia Estatal de Meteorología

La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), adscrita a la Secretaría de Estado de Medio Ambiente del Ministerio para la Transición Ecológica, anuncia la publicación, en los próximos meses y a través de la plataforma de Contratación del Estado, de la licitación del nuevo sistema de supercomputación.

Siendo Aemet consciente del tiempo necesario para preparar una oferta adecuada al objeto de la contratación, se informa a los interesados a través de este medio con antelación para facilitar su publicitación y transparencia, favorecer la libre competencia, y posibilitar la preparación de las propuestas. A este efecto, Aemet ha preparado una documentación básica con las líneas generales de la contratación, y las instrucciones para el acceso a un conjunto de pruebas, pre-benchmarking, coherentes con aquéllas que determinarán la idoneidad y rendimiento de las alternativas propuestas por los oferentes. Para disponer de ella se deberá enviar un correo electrónico a hpc2020@aemet.es indicando su información de contacto (empresa, tratamiento, persona/s de referencia, correo electrónico), y el motivo del interés en la licitación.

La futura licitación se realizará mediante procedimiento abierto para permitir el acceso a las diferentes empresas del sector, habiéndose elegido la fórmula de arrendamiento sin opción de compra por haberse considerado la opción económicamente más ventajosa, de forma similar al sistema actualmente operativo de la Agencia Estatal de Meteorología.

 

Nuevo sistema de supercomputación
Nuevo sistema de supercomputación

Informática y meteorología, una relación simbiótica

En 1922 el matemático inglés Lewis Fry Richardson encontró la forma de resolver el sistema no lineal de ecuaciones en derivadas parciales que permitiría realizar las primeras predicciones del tiempo. El problema es que se dio cuenta de que en ese momento resultaba imposible realizar predicciones porque el tiempo que exigía la búsqueda, a mano, de una solución era superior al propio horizonte de previsión. En concreto estimó que hacían falta 64000 personas trabajando a turnos para prever el estado de la atmósfera antes de su evolución real.

Afortunadamente la situación ha cambiado. La aparición de los ordenadores, en los años 50, sentó las bases de la estrecha relación que informática y meteorología mantienen a través de la utilización de ordenadores para poder reproducir el complejo comportamiento de la atmósfera mediante la ejecución de modelos numéricos.

Así, los avances científicos en el conocimiento del comportamiento de la atmósfera y del clima y la disponibilidad de una creciente capacidad de computación han desembocado, en los últimos años, en predicciones del tiempo cada vez más precisas y detalladas. Pero los usuarios quieren más: una mayor resolución espacial y temporal de las predicciones, así como de los parámetros vinculados que mayor impacto tienen sobre sus actividades. En esta línea, existen dos campos que todos los servicios meteorológicos incluyen en sus estrategias de trabajo: mejora en la exactitud tanto en la previsión de fenómenos meteorológicos extremos como en la evolución de nuestro clima en el futuro.

La principal ayuda que reciben los expertos en predicción, en este sentido, pasa por mejorar los resultados de los modelos numéricos que se ejecutan en ordenadores de altas prestaciones (supercomputadores). En líneas generales se puede indicar que a mayor capacidad de cálculo, más y mejores posibilidades de predicción. En el caso de fenómenos extremos ya que a más capacidad computacional se puede, por ejemplo, aumentar la resolución espacial de trabajo de los modelos (las dimensiones en kilómetros de los fenómenos que son capaces de reproducir), incrementar la cantidad de observaciones que permiten representar el punto de partida del modelo o introducir nuevas descripciones matemáticas de fenómenos lo que se denominan parametrizaciones. En el caso de la evolución de nuestro clima futuro porque a más recursos, más interacciones se pueden incluir en el modelo que reproduce nuestro sistema climático.

Finalmente, porque además la disponibilidad de capacidades predictivas se ha extendido a más campos como a la composición química atmosférica y su efecto en la calidad del aire, o la predicción del estado de oleaje en el océano; todas ellas exigen más capacidades y recursos computacionales.

Necesidad de renovación del Sistema de Supercomputación

En España, la necesidad de mejora de las capacidades viene, además, particularmente acentuada por su complejidad climática: más de 8.000 kilómetros de costa, orografía cambiante, influencia del océano Atlántico y del mar Mediterráneo, afectación de masas de aire de características muy diferenciadas o intrusiones de aire sahariano cargado de polvo en suspensión. A esto se añade el hecho de que, de acuerdo con los estudios realizados en el marco del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC, por sus siglas en inglés), la península Ibérica, el Mediterráneo occidental y el archipiélago canario son áreas en las que el cambio climático se manifestará en forma de extremos como el aumento de las sequías y de las olas de calor, o el aumento de la frecuencia en las situaciones de precipitaciones torrenciales causantes de inundaciones con la consiguiente pérdida de vidas y graves daños económicos. El hecho de ser áreas especialmente vulnerables a los efectos del cambio climático las convierte en escenarios en los que resulta necesario invertir en mejoras predictivas y, por tanto, de recursos.

Pero estas nuevas mejoras en las capacidades computacionales no deben solo entenderse como resultado de necesidades impuestas ya que en sí mismas supondrán nuevas posibilidades. Así la disponibilidad de un nuevo sistema de altas prestaciones, compatible con las nuevas tecnologías y los actuales paradigmas de explotación, no sólo supondrá una mayor capacidad de cómputo y una reducción en el tiempo necesario para ejecución de los modelos numéricos, sino que propiciará la optimización de los recursos, la automatización de los procesos y la aplicación de procedimientos de calidad más exhaustivos, propiciando una arquitectura más sostenible. Adicionalmente, en el actual escenario global, donde cada vez el trabajo en movilidad es más relevante, es necesario incorporar más herramientas colaborativas, fomentar el autoaprendizaje, y aprovechar los grandes volúmenes de información disponibles (bigdata), aspectos únicamente posibles mediante un sistema de supercomputación coherente con las intercambios a través las actuales redes de comunicaciones, lo que repercutirá positivamente en la innovación y especialización de los predictores.

 

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