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Enregistrement W4311152590 · doi:10.5194/gmd-2022-226

GLOBGM v1.0: a parallel implementation of a 30 arcsec PCR-GLOBWB-MODFLOW global-scale groundwater model

2022· preprint· en· W4311152590 sur OpenAlexaboutno aff
Jarno Verkaik, Edwin H. Sutanudjaja, Gualbert Oude Essink, Hai Xiang Lin, Marc F. P. Bierkens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilDeltares
Mots-clésMODFLOWComputer scienceSupercomputerGridSolverParallel computingScale (ratio)Message Passing InterfaceComputational scienceGroundwaterGroundwater flowDistributed computingGeologyMessage passingCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We discuss the various performance aspects of parallelizing our global-scale groundwater model at 30ʺ resolution (30 arcseconds; ~1 km at the equator) on large distributed memory parallel clusters. This model, here referred to as the GLOBGM, is the successor of our 5ʹ (5 arcminutes; ~10 km at the equator) PCR-GLOBWB 2 groundwater model based on MODFLOW having two model layers. The current version of the GLOBGM (v1.0) used in this study also has two model layers, is uncalibrated, and uses available 30ʺ PCR-GLOBWB data. Increasing the model resolution from 5ʹ to 30ʺ gives challenges for dealing with the increasing runtime, memory usage and data storage, going beyond the possibilities of a single computer. We show that our parallelization tackles these problems with relatively low parallel hardware requirement to meet average users/modelers who do not have exclusive access to hundreds or thousands of nodes within a supercomputer. For our simulation we use unstructured grids and a prototype version of MODFLOW 6 that we have parallelized using the message passing interface. We construct an unstructured grid having a total of 278 million active cells to cancel all redundant sea and land cells, while satisfying all necessary boundary conditions, and distribute independent (sub)grids over three continental-scale models (Afro-Eurasia; 168 M, Americas; 77 M, and Australia; 16 M) and one remainder model for the smaller islands (17 M). Each of the four groundwater models is partitioned into multiple non-overlapping submodels that are tightly coupled within the MODFLOW linear solver, where each submodel is uniquely assigned to one processor core and associated submodel data is written in parallel during the pre-processing using data tiles. For balancing the parallel workload in advance, we apply the widely used METIS graph partitioner in two ways: straightforwardly applied to all model grid cells, and area-based applied to HydroBASINS catchments that are assigned to submodels for pre-sorting to a future coupling with surface water. We consider an experiment for simulating 1958–2015 with daily timesteps and monthly input, including a 20-year spin-up, on the Dutch national supercomputer Snellius. Given that the serial simulation would require ~4.5 months of runtime, we set a hypothetical target of a maximum of 16 hours of simulation runtime. We show that 12 nodes (32 cores per node, 384 cores in total) are sufficient to achieve this target, resulting in a speed-up of 138 for the largest Afro-Eurasia model using 7 nodes (224 cores) in parallel. A limited evaluation of the model output using NWIS head observations for the contiguous United States was conducted, showing that increasing the resolution from 5ʹ to 30ʺ results in a significant improvement with GLOBGM for the steady-state simulation compared to the 5ʹ PCR-GLOBWB groundwater model. However, results for the transient simulation are quite similar and there is much room for improvement. For next versions of the GLOBGM further improvements require a more detailed hydrogeological schematization and better information on the locations, depths and regime of abstraction wells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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