Artigos de Revista

As alterações climáticas causam impactos no ciclo hidrológico e nas disponibilidades hídricas, criando desafios adicionais à gestão integrada e sustentada dos recursos hídricos, nas suas componentes de qualidade, quantidade e suporte dos ecossistemas. As águas subterrâneas sofrem impactos directos das alterações climáticas (via alterações da recarga), ou indirectos (ex.: alterações na recarga vinda dos rios), os quais se conjugam com os devidos às evoluções demográficas, sociais, de uso e ocupação do solo e adaptação no sector da agricultura devido a alterações dos ciclos de vida das culturas e pragas, pragas emergentes ou adopção de novas culturas, com consequente alteração de extracções de águas subterrâneas. Os estudos de alterações climáticas normalmente abarcam um horizonte de 50 a 100 anos, o que dificulta as opções dos decisores, que costumam basear as suas políticas em projecções de curto prazo. O projecto BINGO tenta ultrapassar esta lacuna, fornecendo informação sobre impactos das alterações climáticas no ciclo hidrológico, incluindo os de eventos extremos, para um período de curto-médio prazo (ano 2024). A análise dos impactos das alterações climáticas sobre as águas subterrâneas recorre a um modelo 3D (FEFLOW) dos aquíferos Aluviões do Tejo, Tejo-Margem Direita e Tejo-Sado/Margem Esquerda, com recargas calculadas com modelo de balanço hídrico sequencial diário a nível do solo (BALSEQ_MOD) a partir dos resultados de 10 realizações climáticas do modelo climático regional MiKlip. Os resultados do MiKlip sugerem cenários de recarga superior e inferior à actual; o ensemble das 10 realizações indica recarga similar à actual. As alterações da recarga sobre a piezometria do aquífero são moderadas, com subidas de 2 a 5 m no cenário de recarga máxima, e descidas de 2 a 10 m no de recarga mínima, e praticamente sem alteração no cenário ensemble das 10 realizações. Analisou-se também o impacto das secas com cenários de duração destas de 3 e 5 anos, considerando as condições do ano muito seco de 2005. Em média, os níveis descem 1 a 2 m no cenário de 3 anos e 2 a 3 m no cenário de 5 anos. Considerando que para o curto prazo, os modelos não mostram mudanças significativas face à actualidade, conclui-se que para acautelar o futuro a longo prazo é necessária uma mudança de paradigma dos decisores, que deverão passar a basear as suas políticas não apenas em previsões de curto prazo, mas sobretudo nas de longo prazo, começando a estabelecer políticas agora, que minorem as consequências das alterações climáticas em 2050 e 2100. Ou seja, agir agora para obter resultados daqui a 3 gerações.

The RESCCUE Project is an H2020 research project that aims to help cities around the world to become more resilient to physical, social, and economic challenges, using the water sector as the central point of the approach. RESCCUE will generate models and tools to bring this objective to practice, while delivering a framework enabling city resilience assessment, planning and management. This will be achieved by integrating software tools, methods, and new knowledge related to the detailed urban services performance into novel and promising loosely coupled models (integrated models), multi-risk assessment method, and a comprehensive resilience platform. These tools will allow urban resilience assessment from a multisectorial approach, for current and future climate change scenarios, including multiple hazards and cascading effects. The RESCCUE approach will be implemented in three EU cities (Barcelona, Bristol, and Lisbon) and, with the support of UN-Habitat, disseminate their results among other cities belonging to major international networks. The aim of this paper is to present the main goals of this project, as well as the approach followed and the main expected results after the four years of implementation, so other cities around the world can use the RESCCUE approach to increase their resilience

Computational forecast systems (CFS) are essential modelling tools for coastal management by providing water dynamics predictions. Nowadays CFS are processed in dedicated workstations, fulfilling quality control through automatic comparison with field data. Recently, CFS has been successfully ported to High Performance Computing (HPC) resources, maintained by highly-specialized staff in these complex environments. The need to increase the available resources for more demanding applications and to enhance the portability for use in non-scientific institutions has promoted the search for more flexible and user-friendly approaches. The scalability and flexibility of cloud resources, with dedicated services for facilitating their use, makes them an attractive option. Herein, the performance of CFS using ECO-SELFE MPI-based model is assessed and compared for the first time in multiple environments, including local workstations, an HPC cluster and a pilot cloud. The analysis is conducted in a range of resources from the physical core count available at the smaller resources to the optimal number of processes, using cloud and HPC cluster resources. Results for the smaller, common physical resources show that the cloud is an attractive option for CFS operation. As the optimal number of processes for the use case is at the limit of the workstations common pool, an analysis was also performed using HPC cluster nodes and federated MPI resources. Results show that the cloud remains an attractive option for CFS. This conclusion is valid both for the use of a single host or through federated hosts, providing that efficient communication infrastructure (such as SRIOV) is available.