Using public cloud computing infrastructure for rapid simulations of large-scale global reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Water reservoirs play an important role in relation to water security, flood risk, agriculture production, hydropower, hydropower potential, and environmental flows. However, long-term daily information on reservoir volume, inflow and outflow dynamics are not publicly available. To enable deriving long-term reservoir dynamics for many reservoirs across the globe using a distributed hydrological model, large amounts of computer power are needed. Therefore, these types of simulations are generally performed on super computers. Nowadays, public cloud computing infrastructure offers interesting alternative and allows one to quickly access hundreds to thousands of computer nodes. The current work presents an example of making use of the public cloud offers by simulating the dynamics of 3236 headwater reservoirs on a Kubernetes Cluster on Microsoft Azure. Within the cloud, distributed model forcing and hydrological parameters at a 1-km grid resolution were derived using HydroMT, which subsequently were used by wflow_sbm to perform long-term hydrological simulation over the period 1970-2020. To enable operation in the cloud, usage is made of the Argo workflow engine, that is effective able to schedule the sequential execution of the HydroMT and wflow_sbm containers. Using this setup, all model simulation results were obtained in less than a week. We will present the executed modeling setup within the public cloud as well as present some of the results derived in this manner by comparing observations with in situ and satellite observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».