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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.

No âmbito do projeto de I&D SI-GeA - Sistema Inteligente de Apoio à Gestão Avançada deSistemas Urbanos de Águas Residuais (QREN), está a ser desenvolvido um sistema inteligente deinterface para supervisão e apoio à decisão em tempo real de toda a informação relevante para a gestãode sistemas urbanos de águas residuais e pluviais, incluindo coletores gravíticos, sistemas elevatórios eestações de tratamento, proveniente de redes de monitorização, dados de operação das redes e desistemas de previsão em tempo real do comportamento das infraestruturas e meios recetores. Estesistema, que é baseado no sistema XHQ (SIEMENS - Oil & Gas

A Autoridade Metropolitana de Transportes de Lisboa (AMTL) tem como objetivo tornar o sistema de transportes da Área Metropolitana de Lisboa mais sustentável do ponto de vista social, ambiental, económico e financeiro. Para cumprir estes desígnios regista e analisa diariamente os dados sobre reconhecimento de títulos de transporte, bem como a adequabilidade das carreiras dos operadores de transportes públicos em termos de distâncias, paragens e interfaces com vista a incrementar a interoperabilidade e a intermodalidade.Para cumprir com êxito a análise de adequabilidade dos procedimentos dos operadores a AMTL tem de dispor de informação de qualidade, atualizada e devidamente estruturada, nomeadamente no que respeita à rede de estradas. Os dados com estas características são normalmente de difícil levantamento e atualização, pelo que implicam frequentemente custos significativos de aquisição ou de manutenção por via licenças de utilização.O artigo expõe um estudo sobre a qualidade dos dados geográficos sobre rede viária produzida por mecanismos crowdsourcing, nomeadamente o usado pelo OpenStreetMap (OSM-Wiki, 2014), um dos mais populares projetos de produção e partilha de informação geográfica a nível mundial. São analisados elementos de qualidade relativos à rede viária disponível no OSM, em Lisboa, por comparação com produtos geográficos comerciais e oficiais.Em todo o estudo privilegiou-se a utilização de software e dados de licença aberta, sendo no entanto pontualmente indicada a utilização de software comercial quando tal é considerado útil/necessário. São feitas análises comparativas entre algumas fontes de dados de forma a avaliar, para alguns cenários, a utilidade das diversas fontes de informação.

The reproducibility of modern research depends on the possibility to faithfully rerun the complex and distributed data transformation processes which were executed by scientists in order to make new scientific breakthroughs. New methods and frameworks try to address this problem by collecting evidence used for verification of such experiments. However, there is still a lack of a flexible data model which would address all of the needs of these methods. This paper presents the VPlan ontology designed for the purpose of organizing and storing of data collected for verification of preserved processes. The VPlan ontology stores and links the data extracted from the preserved process. Furthermore, it includes descriptions of actions taken to collect the data, as well as provides a clear break down of requirements that lead to its collection. We demonstrate the usage of the VPlan ontology within the preservation process and describe in detail itsalignment with the Verification Framework (VFramework). In order to illustrate its applicability to the eScience domain, we evaluate it on a use case from the civil engineering domain, which is an example of a typical sensor data analysis process.

Preserving processes requires not only the identification of all process components, but also the interception of all interactions of the process with the external influencers. In order to verify if the collected data is sufficient for the purpose of redeployment, as well as to verify that the redeployed process performs according to expectations, a framework for verification is needed. This paper presents a framework for verification of preserved and redeployed processes. We demonstrate the applicability of the framework on an use case from the eScience domain. The preservation and the redeployment of the eScience process is tested by migrating it to substantially different environments.

This paper presents a custom developed WebGIS tool tailored for oil spill risk assessment and emergency response in coastal areas, built on a nowcast-forecast information system. The latter system was based on the custom deployment of a generic forecasting platform that integrates a suite of forecast models, as well as on the recent improvement in the models outputs visualization. Further developments have been made to support real-time monitoring through remote sensors and automatic comparison between data and model predictions. The system has now evolved to an integrated system that can assist in oil spills risk assessment and the rapid response to a possible emergency, as oil spills can have catastrophic effects both social-economic and environmental, endangering the sustainability and development of the coastal regions affected. The tool presented herein addresses the oil spills problem in two ways: a detailed risk assessment through risk maps and georeferenced information related with coastal areas, ports and estuaries to support the prevention and mitigation of accidents; and the visualization of georeferenced oil spill predictions produced by a real-time oil spill forecasting system

Until now, digital preservation research has been mainly driven by public or publicly funded organizations. The justification of costs for the preservation is based on abstract risks such as the risk of losing cultural heritage information, or the risk of data deficiencies for current and future research in big sets of data. Typically, the benefits from digitally preserving the objects of interest is difficult or impossible to quantify in terms of return-on-invest. In fact, it is common that memory institutions are mandated to preserve specific digital objects, making digital preservation not an option, but a legal obligation. While in the case of cultural heritage and scientific research qualitative reasons for preservation suffice, enterprises have an additional obligation to quantify the expected benefits and expenses in order to determine the scope of information to be managed and take commercial decisions for or against digital preservation. To provide appropriate means for leveraging the benefits of digital preservation in a commercial context, we argue in this paper that enterprise risk managers are the established function to assess and support decisions about preservation in enterprises. We show that enterprise risk management can be linked to digital preservation and how intelligent enterprise risk management can be utilized to identify the need for digital preservation, determine the corresponding actions, and contribute to the overall commercial success of enterprises.

This paper presents a study on the integration of heterogeneous sensor nodes into a wireless sensor network and its use in providing real-time information about water conditions, contributing to water resources management. The work focuses on presenting the methodology used to automatically communicate, parse and store the sensor network data and its application to a real case study. The development of a new platform for efficient management and analysis of the gathered data and its use for automatic assertion of real-time model forecasts quality against stored data is also presented. On-going work on the development of a mobile application for real-time data access in mobile devices is also anticipated.

The safe navigation both at sea and in harbour operations requires the early warning of potential hazards that can endanger the personnel at sea or jeopardize the efficient loading/unloading operations inside ports. Timely hazard and environmental conditions forecasting is an essential part of risk management for harbour and ship operations, providing the necessary information for safe and economically efficient navigation and harbour management.Forecasting information systems have been under development for ever three decades, addressing many problems and spanning several areas such as wind, wave and tidal prediction.Forecast systems combine our ability to measure and to simulate the behavior of water bodies, by integrating numerical models, monitoring networks and information technology systems, to provide real-time,short-term,predictions of the main drivers for safe navigation and harbour operations.With the recent emergence of new,reliable and cost-effective automatic data acquisition and highly efficient, reliable numerical models(Baptista,2006), most important constraints for widespread operational use of oceanographic models in real-time forecasting have been minimized.In particular, nowcast-forecast systems have evolved from research tools to operational tools for the management of harbors, marine resources and emergency operations, providing accurate and timely information on waves and currents conditions.

The frequent accidental oil in the decades has raised a growing concern on the preparedness and response to spill-induced emergencies.This concern fuelled the implementation of several support tools,including pollution monitoring systems and real time forecast modelling systems.However,in the event of a spill accident that affects coastal resources,each tool is mostly used in a disconnected, ad-hoc fashion,without compliance to the risk management cycle, and often not providing accurate predictions at the right scales duo to computational constraints or unknown local conditions. Risk management systems, successfully applied for tsunamis and dam-break risks, can be used for pollution risks to provide an adequate framework for the effective protection of coastal resources.Recent developments on the modelling systems for coastal problems using high-performance resources provides the potential for their applications to pollution risk analysis, integrated with real time monitoring networks and multi-environment computational plataforms for easy acess to predictions and prevention analysis. A new risk management system is presented herein, combining a multi-scenario risk analysis based on high accuracy oil spill predictions and a new forecast system for oil spill accidents.

There is a growing demand for digital preservation of, not only static objects and files, e.g. text documentsand images, but also dynamic objects and whole processes, such as interactive media and entire businessand scientific processes. This paper investigates the problem of digitally preserving monitoring processes ofa dam safety information system. Monitoring processes are a crucial element in ensuring structural safety;the interpretation of the past data produced by such processes as well as the prediction of potential futurebehaviour facilitates an earlier detection of possible dam failure. After a successful preservation performance,relevant data can be used or re-produced without the need for the original system to still exist; merely byre-playing the preserved information and data. This enables several possibilities in the scope of a water damsystem. The retracing of former situations and structural behaviour decades later is one of them. Furthermore, the interpretation of past data and subsequent prediction of future behaviour that could facilitate an earlier detection of a fault or possible dam failure. This work presents a methodology for preserving the obtained sensor data (readings, measurements, and meta-data) from a dam safety information system, whose involved processes include: data acquisition, the preservation process itself, and the re-playing and redeployment of the preserved data.

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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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