Te interesa la modelación numérica de desastres naturales y la programación de alto rendimiento? Únete a un proyecto innovador para extender SWEpy, nuestro software open-source GPU-acelerado para ecuaciones de aguas someras, a coordenadas esféricas, mejorando la precisión en simulaciones de tsunamis de campo lejano
Extensión de SWEpy a Coordenadas Esféricas: Mejora en la Precisión de Predicciones para Tsunamis de Campo Lejano
SWEpy, desarrollado por nuestro grupo, es un solver de volúmenes finitos en Python que resuelve las ecuaciones de Saint-Venant para simular eventos como tsunamis, crecidas y rompimientos de presas. Actualmente, opera en coordenadas cartesianas, lo que funciona bien para tsunamis de campo cercano y rompimiento de presas (distancias cortas, donde la curvatura terrestre es negligible). Sin embargo, para tsunamis de campo lejano (e.g., propagación transoceánica), las coordenadas planas introducen errores en la estimación de tiempos de llegada y amplitudes de olas, perjudicando pronósticos críticos. En esta memoria, extenderás el modelo a coordenadas esféricas para capturar la curvatura de la Tierra, aumentando la precisión en simulaciones globales y contribuyendo a sistemas de alerta temprana más confiables, especialmente en regiones vulnerables como Chile.
Model tsunami propagation forecast. The plot shows amplitudes calculated with the MOST forecast model. Filled colors show maximum computed tsunami amplitude in cm during 24 hours of wave propagation. Black contours show computed tsunami arrival time.
Objetivos Principales
- Revisar y modificar el esquema numérico de SWEpy (central-upwind, WENO, Runge-Kutta) para adaptarlo a coordenadas esféricas, incorporando términos de curvatura terrestre.
- Implementar la extensión en Python con soporte GPU (CUDA), optimizando para grandes dominios.
- Validar el modelo extendido con benchmarks como el tsunami de Maule 2010 (campo cercano) y eventos transpacíficos (campo lejano), comparando tiempos de llegada y alturas.
- Evaluar mejoras en errores de propagación y proponer integraciones para aplicaciones reales en pronósticos de tsunamis.
Si te motiva validar y explorar SWEpy en escenarios reales de campo lejano, esta es tu memoria ideal!
Contáctame directamente a joaquin.meza@usm.cl para más detalles o para agendar una charla.