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Environmental monitoring systems are composed by sensor networks deployed in uncertain and harsh conditions, vulnerable to external disturbances, posing challenges to the comprehensive system characterization and modelling. When unexpected sensor measurements are produced, there is a need to detect and identify, in a timely manner, if they stem from a failure behavior or if they indeed represent some environment-related process. Existing solutions for fault detection in environmental sensor networks do not portray the required sensitivity for the differentiation of these processes or they are unable to meet the time constraints of the affected cyber-physical systems.We have been developing a framework for dependable detection of failures in harsh environments monitoring systems, aiming to improve the overall sensor data quality. Herein we present the application of an early framework implementation to an aquatic sensor network dataset, using neural networks to model sensors

Apresenta-se uma plataforma WebSIG para suporte à gestão do risco de inundação, aplicável do rio atéao oceano, incluindo a dimensão urbana. Permitindo o acesso diferenciado e produtos customizados para váriosutilizadores, esta plataforma oferece um acesso central a toda a informação útil para a gestão da inundação, querpara o planeamento, quer para situações de emergência. Baseia-se no acoplamento de vários modelos que simulamtodos os processos geradores de inundação: marés, sobrelevação de origem meteorológica, agitação marítima,escoamento fluvial, drenagem urbana e eventos de precipitação. Quando a interação entre processos é fundamental,o acoplamento é efetuado através da modelação integrada dos mesmos (para ter em conta p.ex. a interação entre aagitação marítima e as correntes). Este sistema de modelação está integrado na plataforma de previsão em temporeal do LNEC (WIFF - Water Information Forecast Framework) que produz diária e automaticamente previsões a 48 horasda inundação no caso de estudo escolhido. Estas previsões são depois disponibilizadas numa plataforma WebSIG,através de um conjunto de produtos customizados às necessidades do utilizador, como boletins de alerta, mapasde previsão da circulação e de inundação e séries temporais de grandezas em pontos pré-selecionados (sensoresvirtuais). Oferece ainda serviços de comparação automática com dados em tempo real e sistemas de alerta. Ilustra-sea valia desta plataforma numa aplicação à gestão da inundação no estuário do Tejo, com destaque para os alertascustomizados ao interesse da Proteção Civil, desde a escala oceânica até à região estuarina de interesse

Engineering and Science projects are facing new data management challenges, which are currently being addressed through the development of data management plans. However, project stakeholders are unable to proper assess if their plan is representative of good data management practices. To address this issue, we propose a risk management framework to assist the definition of a data management plan in engineering and science projects. To validate our proposal, we present an application to a civil engineering project concerning dam safety.

A necessidade de prever eventos extremos e de antecipar os seus impactos tem motivado o desenvolvimento de sistemas de previsão em tempo real. A operação destes sistemas é, no entanto, exigente, quer no estabelecimento de novos casos, quer na sua manutenção com fiabilidade e robustez, limitando a sua adoção generalizada para a totalidade das zonas costeiras. Para ultrapassar esta lacuna, o LNEC e o LIP desenvolveram uma plataforma para estabelecer, de forma interativa, um sistema de previsão em tempo real da circulação de um trecho costeiro à escolha do utilizador. Esta aplicação, designada OPENCoastS.pt, permitirá apoiar a gestão da zona costeira, antecipar eventos de perigo e planear a resposta de emergência. A aplicação é baseada no WIFF

Apresenta-se uma plataforma WebSIG inovadora para suporte à gestão do risco de inundação, da bacia hidrográfica até ao oceano, incluindo a dimensão urbana. Permitindo acesso diferenciado e produtos customizados para vários utilizadores, esta plataforma oferece um acesso central a toda a informação útil para a gestão da inundação, quer para o planeamento, quer para situações de emergência. Baseia-se no acoplamento de vários modelos que simulam todos os processos geradores de inundação: marés, sobreelevação de origem meteorológica, agitação marítima, caudal fluvial, drenagem urbana e precipitação. Este sistema de modelação está integrado na plataforma de previsão em tempo real do LNEC: WIFF - Water Information Forecast Framework que produz diária e automaticamente previsões a 48 horas da inundação no caso de estudo escolhido. Estas previsões são depois disponibilizadas numa plataforma WebSIG, através de um conjunto de produtos, como séries temporais de mapas de previsão e de grandezas em pontos pré-selecionados (sensores virtuais). Oferece ainda serviços de comparação automática com dados em tempo real e sistemas de alerta. Ilustra-se esta plataforma numa aplicação à inundação no estuário do Tejo, com alertas customizados para a Proteção Civil

Enterprise architecture models support decision-making as they help organizations to understand, communicate and analyse how business processes are performed, the goals they achieve, the information they use, as well as the applications that realize the business, and the supporting technological infrastructure. The integrated analysis of these models is not straightforward because it cross-cuts different domains that are described using heterogeneous concepts. This paper explores the application of ontologies to analyse enterprise architecture models. Ontologies represent knowledge that can be analysed using computational inference. The contributions of this paper are (1) the specification of multiple enterprise architecture models as ontological schemas, (2) the integration of ontological schemas, and (3) the analysis of the integrated models. The solution artefact consists of a federated model specified as a set of ontologicalschemas described in OWL-DL that integrates multiple enterprise models and assists their analysis usingcomputational inference. The paper demonstrates the application of the federated model to the ArchiMatelanguage as a means to assess the compliance of business requirements in a civil engineering scenario.

Os sistemas de previsão em tempo real (SPTR) fazem previsões a escalas de tempo curtas, por integração de modelos e dados de campo, constituindo ferramentas de suporte à gestão costeira. Os SPTR devem utilizar modelos numéricos de grande precisão, que requerem ambientes de computação exigentes. O LNEC opera vários SPTR, que utilizam a Infraestrutura Nacional de Computação Distribuída. A computação cloud, que permite a utilização de máquinas virtuais utilizando servidores compartilhados e interligados através da Internet, surge agora como um paradigma alternativo. Os seus recursos podem ser disponibilizados como um serviço de computação, sendo uma alternativa para o processamento exigente dos SPTR. No entanto, não existe uma avaliação detalhada da cloud por comparação com estratégias convencionais para processamento dos SPTR. Apresenta-se aqui uma análise comparativa da performance de vários SPTR utilizando três abordagens distintas: workstations, Clusters e Cloud. Esta comparação foi elaborada em três aplicações de SPTR com diferentes exigências de computação: circulação na Ria de Aveiro; circulação acoplada a indicadores de contaminação fecal no estuário do Tejo; e circulação acoplada de ondas e correntes no mesmo estuário.A análise de performance foi efetuada nos três ambientes utilizando números crescentes de processadores. Para a gama de processadores comuns, as duas alternativas conduzem a tempos computacionais semelhantes, mostrando que a cloud é uma opção viável e atractiva.No entanto, as malhas de cálculo para a computação multi-escala (desde o oceano até à área portuária) requerem um número óptimo de processadores tipicamente superior. A evolução eficaz dos SPTR, baseados atualmente em estratégias de computação de elevada performance, para arquitecturas de cloud poderá assim requerer a integração de um maior número desses recursos através de federação. A performance destas simulações deverá, no entanto, ser analisada para assegurar que o tempo de comunicação entre recursos cloud não afeta significativamente o tempo necessário para as previsões.

During the last decades, private, governmental and non-profitable organizations have beendeveloping information systems to monitor, alert and manage environment-related emergencies[1]. Platforms, such as flood emergency alert and warning systems [2], comprise an extensivenetwork of sensors, a bundle of forecast simulations models, and decision-support modules thatrely largely on a robust and reliable perception of the conditions of the physical monitoringenvironment. Sensors provide this insight of the real world, where the notion of continuous timeand continuous values of implicated phenomena meet the computerized notion of discretemodel of time and discrete estimation of the real data.Complex and powerful forecast systems are now able to predict water levels or to trackstorm events with low errors, but they depend on a continuous confirmation with data. Realtimemonitoring data, such as surface water elevation, flow or precipitation depend solely onthe sensor hardware deployed at the water bodies (oceans, river, lakes, etc

A Estrutura Ecológica consagrada na legislação Portuguesa constitui um instrumento indispensável para um ordenamento do território de base ecológica. O objetivo do trabalho foi desenvolver uma especificação de informação geográfica que suportasse a delimitação e regulamentação do subsistema da paisagem água de forma a integrar a delimitação da estrutura ecológica nacional (EEN).A complexidade dos conceitos associados a este subsistema da paisagem implicou o desenvolvimento de uma especificação de informação geográfica para estruturar a base de dados geográficos (BDG) de suporte ao mapeamento da EEN. A representação geográfica dos objetos físicos recorreu a um modelo de dados geográficos descrito por via de UML (Unified Modeling Language).O modelo de dados foi implementado na BDG que integra diversos conjuntos de dados geográficos, tabelas alfanuméricas, regras topológicas, sistemas de referência geográfica e metadados (definições de conceitos) e simbologia para apresentação dos dados. Esta metodologia adotou os critérios expressos nas normas ISO 19100 sobre informação geográfica e as disposições de execução da infraestrutura europeia de informação geográfica INSPIRE. Os mecanismos de distribuição da informação geográfica são também abordados.Este trabalho integra-se no projeto de investigação PTDC/AUR-URB/102578/2008, financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).

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Wireless Sensor Networks (WSN) are being progressively used in several applicationareas, particularly to collect data and monitor physical processes.Moreover, sensor nodes used in environmental monitoring applications, suchas the aquatic sensor networks, are often subject to harsh environmental conditionswhile monitoring complex phenomena. Non-functional requirements,like reliability, security or availability, are increasingly important and must beaccounted for in the application development. For that purpose, there is alarge body of knowledge on dependability techniques for distributed systems,which provides a good basis to understand how to satisfy these non-functionalrequirements of WSN-based monitoring applications. Given the data-centricnature of monitoring applications, it is of particular importance to ensure thatdata is reliable or, more generically, that it has the necessary quality.The problem of ensuring the desired quality of data for dependable monitoringusing WSNs is studied herein. With a dependability-oriented perspective,it is reviewed the possible impairments to dependability and the prominentexisting solutions to solve or mitigate these impairments. Despite the varietyof components that may form a WSN-based monitoring system, it is givenparticular attention to understanding which faults can affect sensors, howthey can affect the quality of the information, and how this quality can beimproved and quantified. Open research issues for the specific case of aquaticmonitoring applications are also discussed.One of the challenges in achieving a dependable system behavior is to overcomethe external disturbances affecting sensor measurements and detect thefailure patterns in sensor data. This is a particular problem in environmentalmonitoring, due to the difficulty in distinguishing a faulty behavior fromthe representation of a natural phenomenon. Existing solutions for failuredetection assume that physical processes can be accurately modeled, or thatthere are large deviations that may be detected using coarse techniques, ormore commonly that it is a high-density sensor network with value redundantsensors.This thesis aims at defining a new methodology for dependable data qualityin environmental monitoring systems, aiming to detect faulty measurementsand increase the sensors data quality. The framework of the methodology isoverviewed through a generically applicable design, which can be employed toany environment sensor network dataset.The methodology is evaluated in various datasets of different WSNs, where it isused machine learning to model each sensor behavior, exploiting the existenceof correlated data provided by neighbor sensors. It is intended to explorethe data fusion strategies in order to effectively detect potential failures foreach sensor and, simultaneously, distinguish truly abnormal measurementsfrom deviations due to natural phenomena. This is accomplished with thesuccessful application of the methodology to detect and correct outliers, offsetand drifting failures in real monitoring networks datasets.In the future, the methodology can be applied to optimize the data qualitycontrol processes of new and already operating monitoring networks, and assistin the networks maintenance operations.

As autoridades de proteção civil precisam de avisar as populações em situações de perigo, deforma rápida, previsível e atempada. Esta necessidade é particularmente notada, em situaçõesde emergência, como os desastres naturais ou tecnológicos, quando se pretende informar apopulação numa determinada área, das ações que devem executar para limitar os danospotenciais.O envio do aviso à população é habitualmente feito através de contactos porta a porta,altifalantes, sirenes, telefones, rádio, televisão e muitos outros canais de comunicação.Todavia, o envio do aviso através de um único destes canais possui limitações, nãoconseguindo satisfazer todos os requisitos desejáveis.Para a resolução deste problema é proposta e especificada uma arquitetura modular parasistemas de aviso que permite integrar redes de aviso baseadas em distintos canais decomunicação, permitindo o envio do aviso, de forma integrada através de diversos canais. Aadoção desta arquitetura permite construir um sistema de aviso baseado em múltiplos canaisde comunicação, um sistema de aviso multicanal.Para mostrar as possibilidades da arquitetura foram especificadas redes de aviso baseadas emdois canais de comunicação distintos: SMS e televisão digital. Para cada rede de aviso foramidentificadas limitações e propostas soluções, nomeadamente para o aumento da rapidez noenvio do aviso, melhoria na seletividade do envio, utilização da língua preferida dodestinatário, aumento do volume de mensagens que é possível enviar em tempo útil eintrodução de mecanismos de autenticação do aviso.Em particular, foi feita a caraterização analítica de uma rede móvel celular em dois cenáriosde desastre para tentar compreender o comportamento de uma rede de aviso suportada emSMS. Os resultados mostram que o SMS pode ser utilizado nalgumas situações, dependendodo número de pessoas na zona de risco.

A aprovação e implementação da directiva-quadro da água (DQA) e de outras directivas europeias associadas impuseram alterações significativas aos métodos de planeamento e gestão de recursos hídricos e também aos critérios de uso, gestão e partilha de informação geográfica, nomeadamente os que pautam o relato ao sistema europeu de informação sobre águas (WISE) e a contribuição para a infra-estrutura europeia de informação geográfica (INSPIRE).Neste trabalho apresenta-se o processo de desenvolvimento e implementação de um modelo de dados geográficos (MDG) de suporte ao planeamento e gestão de águas superficiais que considerou requisitos técnicos, funcionais e legais. Os requisitos técnicos e funcionais aplicados à informação geográfica foram determinados com base nas normas internacionais aplicadas à especificação de informação geográfica, nomeadamente as da organização internacional de normalização (ISO) e as da infra-estrutura europeia de informação geográfica (INSPIRE). Os requisitos legais foram determinados por diplomas legais europeus e portugueses que estabelecem as metodologias de planeamento e gestão, conjuntos de dados geográficos, métodos de classificação, fluxos de análise, simbologia de apresentação de dados, entre outros.Destacam-se quatro casos de utilização do MDG: i) produção cartográfica; ii) análise espacial e modelação hidrológica e hidráulica; iii) relato ao WISE; e iv) suporte aos produtos resultantes da elaboração dos planos de gestão de região hidrográfica (PGRH).A metodologia utilizada no desenvolvimento do MDG baseou-se nas normas ISO 19103 e 19109, que preconizam quatro fases de desenvolvimento: i) declaração do universo de discurso; ii) modelo conceptual; iii) modelo lógico e iv) modelo físico de dados. Após a implementação do MDG num sistema de gestão de bases de dados geográficos procedeu-se ao seu carregamento com dados, tendo sido testadas e descritas as funcionalidades oferecidas pelo desenho do MDG no âmbito da aplicação ao planeamento e gestão de recursos superficiais.

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O efeito da poluição por derrames acidentais nos ecossistemas costeiros motivou a procura e o desenvolvimento de abordagens para planeamento e resposta atempados à emergência com o intuito de proteger os recursos aquáticos. Os sistemas de monitorização da poluição e de modelação existentes são utilizados de forma independente durante acidentes deste âmbito sem a eficácia pretendida. A prevenção do risco de derrame é, habitualmente, feita via planos de contingência com base em estudos simplistas não refletindo o dinamismo da informação nem permitindo o alerta atempado dos gestores costeiros devido ao uso de tecnologia desatualizada.Os sistemas de gestão de risco, testados com sucesso em desastres ambientais e humanitários, demonstram ser soluções promissoras. A sua adequação permite criar sistemas de gestão de risco mais específicos, como riscos de poluição e gestão da resposta á emergência em zonas costeiras. Esta inovação permite conjugar a modelação costeira de vanguarda para análise de risco, a riqueza de informação ambiental existente para a definição de indicadores de condições propícias á ocorrência de derrames e as tecnologias de comunicação. Obtém-se como resultado um conjunto de meios de alerta precoce e resposta mais eficiente e benéfica do ponto de vista da segurança das populações, da capacidade de atuação dos gestores costeiros e da manutenção dos recursos naturais costeiros.A adaptação dos módulos do sistema de gestão de risco de acidentes por rotura de barragens SAGE-B permitiu conceber um novo sistema de gestão de risco de poluição em zonas costeiras que incluiu um sistema de alerta precoce resultante da aplicação dos modelos, um sistema de aviso associado e uma base de dados com os recursos em risco e os meios de resposta à emergência para a análise da vulnerabilidade na Ria de Aveiro, obtendo-se uma nova metodologia genérica de planeamento e resposta para riscos de poluição costeira.

Com a evolução das tecnologias de informação, a migração de dados legados é essencial para garantir o correcto funcionamento das novas aplicações. A eficiência e correcção das aplicações depende, fortemente, da qualidade dos dados armazenados.A criação de processos de migração de dados através da implementação de Software específico é bastante complexa. Por isso, é fundamental disponibilizar mecanismos de apoio à realização de tarefas de tratamento e migração de dados.A framework Ajax disponibiliza vários operadores para limpeza e transformação de dados. Não sendo uma ferramenta exclusivamente orientada para a migração de dados, pretende-se que a sua utilização na migração de um projecto real permita validar a respectiva aplicação. Todas as lacunas dos operadores do Ajax podem, assim, ser preenchidas através do refinamento e extensão da lógica dos operadores, nomeadamente, no suporte à identificação de registos errados e ao carregamento incremental de dados nos sistemas alvo.No âmbito do projecto gestBarragens, desenvolveu-se um processo de migração que inclui o carregamento de um sistema de informação legado e vários sistemas simples relacionados com informação acerca da segurança de barragens de betão em Portugal.

Manual translation of UML diagrams to programmatic code is tedious anderror prone. Many CASE tools allow computer code to be generated fromClass Diagrams, but fewer, if any, allow the transformation of Activity Dia-grams (ADs) in executable and workflow defining computer code.Our project aims at:

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This report proposes two cross-cutting methodologies for joint exploitation of information for monitoring and modeling in coastal regions taking advantage of the products developed and enhanced in the scope of the CONNECT project, namely the CONNECT coastal service (Rodrigues et al., 2024). The workflow for their implementation is demonstrated in the Tagus estuary taking advantage of the results of this project.The proposed cases are:1) a methodology for establishing forecast system grid limits based on the information provided by the in-situ and remote networks; and2) a methodology to support monitoring infrastructures.The analyses are conducted in a generic way, to be applied anywhere, and are then illustrated using the model forecasts and the in-situ and remote sensing data available at the CoastNet monitoring network (Castellanos et al. 2021; França et al. 2021). The demonstration sites, initially selected to be the Mondego estuary and Ria Formosa, were switched to the Tagus estuary. Indeed, while both the Tagus and the Mondego estuarieshave a similar in-situ network, their spatial scales are quite different (the Tagus estuary is much larger), and the application of the methodology using the available remote sensing data would be less effective in the Mondego. In the case of the Ria Formosa, in-situ data is not currently available for the relevant variables. Therefore, both methodologies will be demonstrated in the Tagus estuary.

As sociedades contemporâneas estão crescentemente dependentes das tecnologias de informação e de comunicação. Embora estas tecnologias tragam benefícios inegáveis às sociedades, aumentam as ameaças e os riscos que resultam da sua dependência. Por esse motivo têm sido tomadas medidas em Portugal para dotar o país de uma melhor resposta operacional a ciberataques. Sendo esta realidade pouco conhecida dos agentes da sociedade e da administração pública, este relatório apresenta uma panorâmica da situação atual da área de cibersegurança no plano organizativo e legislativo.

This document presents the Data Management Plan (DMP) for the MOSAIC.pt project. MOSAIC.pt haschosen to participate in the Open Research Data pilot from FCT. Following the recommendationsprovided by the European Commission (EU, 2016), in the scope of making data FAIR, this DataManagement Plan (DMP) provides the approach to the following topics:

O projeto de I&D SINERGEA visa criar uma plataforma inteligente e inovadora de suporte àgestão integrada e otimizada da energia, da qualidade da água balnear e da inundação emcidades costeiras. Enquadrada no paradigma

In this report, we present a comparison of model performance indicators for severaloperational coastal forecast systems and structural engineering predictions and evaluationsexecuted in local workstations, in HPC cluster nodes and in a pilot cloud, aiming atcontributing to the best choice for the National Infrastructure for Scientific Computing.Results show that the scalability and flexibility of cloud computing resources makes theman attractive alternative for the implementation of multiple forecast systems using serial,non-MPI models, as well as for sensor data acquisition and processing applications.For MPI-based models, tests using cloud virtual machines with resources equal to or lowerthan the smaller physical bases performed well relative to the other resources. However, asthe cloud resources under testing did not reach the optimal number of processors for thepresent use cases, the HPC cluster remained the best option, as it fits better therequirements for the typical dimensions of computational grids for multi-scale (port toocean) analysis.Federated cloud resources allowed a better performance for small pool sizes, allowing thecombination of the processing power of several hosts. However, the performance doesscale very badly if the choice relies in any combination that uses many processes (by usingmany hosts or many processes within each host), even if we use resources with somehardware assistance.Further testing is still necessary to explore this possibility in detail, taking into account theneed to assure an adequate quality of service (QoS), especially to meet forecastingdeadlines and real-time streaming bandwidth.We conclude that an evolution from the current cluster setup to a cloud-based architecturewill satisfy most of our simulation requirements while offering a more flexible andaffordable computing environment.

O presente relatório descreve a atividade realizada pelo Núcleo de Tecnologias da Informação em Engenharia Civil, no âmbito do processo

Ao longo dos anos recentes, a atividade desenvolvida nas áreas de engenharia tem-se apoiado cada vez mais na utilização de ferramentas de software apropriadas. Estas ferramentas são muitas vezes desenvolvidas especificamente para dar resposta a um problema muito bem definido, faltando-lhes a capacidade para resolver de forma eficiente problemas semelhantes computacionalmente mais exigentes. A paralelização destas ferramentas é uma das abordagens existentes para permitir aumentar a sua eficiência e aumentar a complexidade dos problemas admissíveis. Este relatório introduz o programa ParFludan, um programa paralelo para análise estrutural pelo método dos elementos finitos, que surgiu da necessidade de melhorar o desempenho do programa Fludan-RAS. Executado no cluster Medusa do LNEC, este novo programa permite tratar problemas de maior complexidade do que o original, com melhorias significativas ao nível dos tempos de execução. Além da descrição do processo de paralelização do programa original e das tecnologias para tal utilizadas, é também feita a análise do programa desenvolvido e são dadas instruções para a sua utilização, com o objetivo não só de facilitar a utilização do ParFludan como também deprovidenciar algumas linhas de orientação para a paralelização de outros programas em condições semelhantes.

A otimização de programas de computação científica é um problema extremamente relevante em engenharia pois uma otimização eficaz pode trazer ganhos de algumas ordens de grandeza em diversas dimensões: tempo de execução, memória utilizada, custo, precisão numérica, dimensão dos dados de entrada, tempo de programador, etc. Este relatório discute a otimização de memória e, em particular, pretende fornecer linhas de orientação para a otimização eficaz de um programa de computação científica em termos de memória. Descreve-se brevemente um modelo simples de um computador que permite compreender os conceitos mais relevantes da memória de um computador, e descrevem-se várias estratégias de otimização. Estas estratégias são discutidas e exemplificadas, e compiladas numa checklist com vista a ser percorrida e analisada aquando da otimização de memória de um programa de computação científica. É discutido um caso de estudo em que foi feita a análise dos objetivos da otimização e das características do programa. Feita esta análise foram escolhidas três estratégias da checklist que permitiram, com pouco esforço, resolver completamente o problema original.

O LNEC mantém desde 2007 uma infraestrutura cluster, o Medusa, com o objectivo de proporcionar aos seus investigadores acesso a capacidades modernas de computação científica para resolução de problemas de engenharia. No entanto, algumas características do cluster têm atrasado a sua adoção generalizada pelos investigadores, sendo uma delas a necessidade de utilizar um ambiente Linux para interagir com o Medusa da forma convencional. Neste relatório é introduzida uma alternativa a esta forma convencional de utilização do Medusa, recorrendo ao ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) Eclipse e à ferramenta Parallel Tools Platform (PTP), que permite evitar a interacção com o ambiente Linux e utilizar o cluster a partir de um ambiente mais familiar, como o Windows. A expetativa é que esta solução alternativa contribua para facilitar a transição dos investigadores para o Medusa, conduzindo a um melhor aproveitamento dos recursos computacionais disponíveis no laboratório e à exploração de novas possibilidades no domínio da resolução de problemas de cálculo complexos.

Controlling urban floods and managing direct discharges of effluents intoreceiving waters from combined sewer overflows (CSO) are two majorchallenges faced by urban water management utilities. Discharges from largecities can have significant environmental impacts on marginal water bodies,affecting the quality of life in general, and recreational activities in particular(Marsalek and Rochfort, 2004; David and Matos, 2005; Passerat et al., 2011).These impacts can be exacerbated by climate change. First, the growingmagnitude and frequency of extreme precipitation events (Groisman et al.,2005; Frei et al., 2006) will increase the number and severity of the discharges.Secondly, sea level rise and the resulting increase of salinity intrusion into thesewers can degrade the performance of wastewater infrastructures, affectinggate and pump operations and advanced biological wastewater treatmentprocedures.The ability to jointly manage an entire urban drainage and treatment system,towards an efficient and environmental-friendly operation of theseinfrastructures in a climate-change context, is often limited by the lack ofreliable real-time information. Existing information systems are frequentlydevoted to specific parts of the network, lacking synoptic and cross-domaindata. In addition, data and prediction tools are usually focused on physicalvariables alone. Water quality information is, at best, supported by verysimple modelling approaches and limited sensors. More often, thisinformation is sparse and not organized to provide efficient command andcontrol procedures, taking into account climate change effects in the variousdomains.Timely prediction and monitoring of environmental conditions, as well asanticipation of hazardous events, are essential parts of recreational watersmanagement. Monitoring and forecasting platforms can provide the necessaryinformation for safe and efficient economic activities, and the protection ofvaluable natural assets, including the preservation of ecosystems andrecreational areas.To this end, an innovative, real-time, coupled urban and estuarine platformwas developed to support the integrated water quality management ofwastewater systems, from the upstream catchment to the receiving waters.The platform efficiently integrates the monitoring and modelling of thedifferent physical and water quality processes from the catchment to thereceiving waters, at the appropriate spatial and temporal scales. It providesreal-time web access to on-line hydrodynamic and water quality monitoringnetworks and short-term model predictions, based on a coupled modellingsystem that includes relevant interactions between the urban drainage systemand the receiving waters, automatically compared with available on-linenetwork data. This innovative decision support tool for urban drainagesystems management is organized to provide tailor-made, automatic servicesto support the major operation tasks, drilled-down to the necessary details fordecision support.The forecasting engine behind the platform provides hydrodynamic andfaecal contamination predictions in all components of the systems (drainagenetwork, wastewater treatment plant and estuary), accounting for allinteractions between them. Prediction models are forced by regional forecastswhenever possible, and by real-time data otherwise. The accuracy of thepredictions is verified through continuous, automatic comparison with datafrom the innovative on-line monitoring network, including both physical andwater quality sensors (Rodrigues et al., 2014).Based on the platform

O projecto PAC:MAN é coordenado pela Doutora Anabela Oliveira (LNEC) e inclui uma equipa de investigadores do Laboratório Nacional de Engenharia Civil (Instituição proponente), Centro Interdisciplinar de Investigação Marinha e Ambiental e Universidade de Aveiro. Este projecto tem como objectivos investigar: (i) os dados de acidentes passados para desenvolver e validar um conjunto de indicadores ambientais de condições atmosféricas e oceanográficas propícias à ocorrência de derrames; (ii) a capacidade e eficiência do sistema de modelação de elevada precisão para prevenção e previsão do risco de derrame, incluindo todos os processos de transformação de óleo na zona costeira; (iii) a fiabilidade, vantagens e escalabilidade de um sistema de alerta baseado em novas tecnologias móveis; e (iv) o modocomo estes vários aspectos inovadores podem ser integrados num sistema de gestão de risco para alerta precoce e aviso da ocorrência de derrames nas zonas costeiras. Na fase inicial do projecto foi feita a análise de dados in situ e de deteção remota para acidentes de poluição na plataforma continental Ibérica e zona costeira, para apoiar o desenvolvimento de indicadores de condições propícias à ocorrência de acidentes com embarcações que ultimamente poderão conduzir ao derrame de hidrocarbonetos. Estes indicadores foram validados para a Ria de Aveiro, a qual foi escolhida pela sua enorme importância ambiental e económica. Foi definido um conjunto de cenários, aos quais estão associados os resultados duma análise de vulnerabilidade local. Os cenários foram utilizados para avaliar a capacidade dos modelos detalhados de serem aplicados na análise de risco, e para desenvolver uma nova metodologia de prevenção deste tipo de riscos. Este sistema de modelação de derrames simula os processos relevantes em escalas adequadas e está acoplado com um sistema de modelação da circulação forçada conjuntamente por ondas, correntes evento. A metodologia proposta será a base para um sistema inovador de alerta precoce que combina de modo eficiente as condições ambientais propícias à ocorrência de acidentes com previsões detalhadas do percurso e da transformação das plumas de poluentes. Este sistema de alerta irá alimentar um sistema de aviso, o qual será analisado em termos de eficiência e escalabilidade para números crescentes de utilizadores. Os dois sistemas serão ligados através de um sistema de gestão do risco, adaptado para derrames a partir de um sistema proposto na literatura. Esta infra-estrutura incluirá uma base de dados dos elementos físicos em risco e dos recursos de resposta à emergência, e será customizado para a análise de vulnerabilidade daRia de Aveiro. O resultado final do projecto será uma nova metodologia de planeamento e resposta para riscos de poluição costeira genérica, baseada nas várias ferramentas e análises propostas.

Os impactos dos derrames acidentais das últimas décadas têm impulsionado o desenvolvimento e a implementação de diversas abordagens para planeamento e resposta à emergência de poluição dos meios aquáticos, incluindo sistemas de monotorização da poluição e sistemas de modelação. Os sistemas de gestão d risco, que foram aplicados com sucesso para tsunamis e inundações de rotura de barragens, podem ser usados para providenciar um enquadramento para riscos de poluição que permita a proteção eficaz dos recursos costeiros.Os objetivos do projeto PAC:MAN são investigar: 1) os dados de acidentes passados para desenvolver e validar um conjunto de indicadores ambientais de condições atmosféricas e oceanográficas propícias à ocorrência de derrames; 2)a capacidade e eficiência de sistemas de modelação de elevada precisão para prevenção e previsão do risco de derrame, incluindo todos os processos de transformação do óleo na zona costeira; 3) a fiabilidade, vantagens e escalabilidade de um sistema de alerta baseado em novas tecnologias móveis; 4) a capacidade dos sistemas de tecnologias de informação para integrar e disponibilizar informação ambiental relevante sobre os elementos ecológicos em risco; e 5) o modo como estes vários aspectos inovadores podem ser integrados num sistema de gestão de risco para alerta precoce e aviso da ocorr~encia de um derrame nas zonas costeiras.

Os impactos dos derrames acidentais das últimas décadas têm impulsionado o desenvolvimento e a implementação de diversas abordagens para planeamento e resposta à emergência de poluição e sistemas de modelação.Os sistemas de gestão de risco, que foram aplicados com sucesso para tsunamis e inundações de rotura de barragens, podem ser usados para providenciar um enquadramento para riscos de poluição que permita a proteção eficaz dos recursos costeiros. Os objetivos do projeto PAC:MAN são investigar:1) os dados de acidentes passados para desenvolver e validar um conjunto de indicadores ambientais de condições atmosféricas e oceanográficas propícias à ocorrência de derrames;2) a capacidade e eficiência de sistema de modelação de elevada precisão para prevenção e previsão do risco de derrame, incluindo todos os processos de transformação do óleo na zona costeira; 3) a fiabilidade, vantagens e escalabilidade de um sistema de alerta baseado em novas tecnologias móveis; 4) a capacidade dos sistemas de tecnologias de informação para integrar e disponibilizar informação ambiental relevante sobre os elementos ecológicos em risco; 5)o modo como estes vários aspectos inovadores podem ser integrados num sistema de gestão de risco para alerta precoce e aviso da ocorrência de um derrame nas zonas costeiras.

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