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Abstract: Fires in large buildings can have tragic consequences, including the loss of human lives.Despite the advancements in building construction and fire safety technologies, the unpredictablenature of fires, particularly in large buildings, remains an enormous challenge. Acknowledging theparamount importance of prioritising human safety, the academic community has been focusingconsistently on enhancing the efficiency of building evacuation. While previous studies have inte-grated evacuation simulation models, aiding in aspects such as the design of evacuation routes andemergency signalling, modelling human behaviour during a fire emergency remains challenging dueto cognitive complexities. Moreover, behavioural differences from country to country add anotherlayer of complexity, hindering the creation of a universal behaviour model. Instead of centring onmodelling the occupant behaviour, this paper proposes an innovative approach aimed at enhancingthe occupants

This paper reviews the literature on model-driven engineering (MDE) tools and languages for the internet of things (IoT). Due to the abundance of big data in the IoT, data analytics and machine learning (DAML) techniques play a key role in providing smart IoT applications. In particular, since a significant portion of the IoT data is sequential time series data, such as sensor data, time series analysis techniques are required. Therefore, IoT modeling languages and tools are expected to support DAML methods, including time series analysis techniques, out of the box. In this paper, we study and classify prior work in the literature through the mentioned lens and following the scoping review approach. Hence, the key underlying research questions are what MDE approaches, tools, and languages have been proposed and which ones have supported DAML techniques at the modeling level and in the scope of smart IoT services.

Abstract: The evacuation of buildings in case of fire is a sensitive issue for civil society that alsomotivates the academic community to develop and study solutions to improve the efficiency ofevacuating these spaces. The study of human behavior in fire emergencies has been one of the areasthat have deserved the attention of researchers. However, this modeling of human behavior is difficultand complex because it depends on factors that are difficult to know and that vary from countryto country. In this paper, a paradigm shift is proposed which, instead of focusing on modeling thebehavior of occupants, focuses on conditioning this behavior by providing real-time information onthe most efficient evacuation routes. Making this information available to occupants is possible witha solution that takes advantage of the growing use of the IoT (Internet of Things) in buildings to helpoccupants adapt to the environment. Supported by the IoT, multi-agent recommender systems canhelp users to adapt to the environment and provide the occupants with the most efficient evacuationroutes. This paradigm shift is achieved through a context-based multi-agent recommender systembased on contextual data obtained from IoT devices, which recommends the most efficient evacuationroutes at any given time. The obtained results suggest that the proposed solution can improve theefficiency of evacuating buildings in the event of a fire; for a scenario with two hundred peoplefollowing the system recommendations, the time they take to reach a safe place decreases by 17.7%.

Water losses from water distribution means have a high environmental impact in termsof natural resource depletion (water, energy, ecosystems). This work aims to develop an opticalairborne surveillance service for the detection of water leaks (WADI

Guiding the building occupants under fire emergency to a safe place is an open research problem. Finding solutions to address the problem requires a perfect knowledge of the fire building evacuation domain. The use of ontologies to model knowledge of a domain allows a common and shared understanding of that domain, between people and heterogeneous systems. This paper presents an ontology that aims to build a knowledge model to better understand the referred domain and to help develop more capable building evacuation solutions and systems. The herein proposed ontology considers the different variables and actors involved in the fire building evacuation process. We followed the Methontology methodology for its developing, and we present all the development steps, from the specification to its implementation with the Protégé tool.

Considering the growing volume of information and services available on the web, it has become essential to provide websites and applications with tools, such as recommender systems, capable of helping users to obtain the information and services appropriate to their interests. Due to the complexity of web adaptation and the ability of multi-agent systems to deal with complex problems, the use of multi-agent approaches in recommender systems has been increasing. In the present work, we make a thorough review of the use of multi-agent-based recommender systems. The review shows the diversity of applications of multi-agent systems in recommender systems, namely on what concerns the diversity of domains, different types of approaches and contribution to the performance improvement of the recommender systems.

The adequate emergency and risk management of flood and erosion in coastalareas requires a combination of comprehensive monitoring networks, accurateprediction tools and information platforms that can convey data andpredictions in a timely and user-friendly way. Herein, we present a novelweb GIS platform for coastal flood and erosion management targeted at areassubject to the combined action of waves, surges and tides. Information foreach coastal region is organized through a coastal observatory concept, andthe information is tailored to the specific characteristics of eachobservatory. Many data types were implemented, including historical andreal-time sensor data and processed remote sensing information obtainedfrom local cameras or satellites. Predictions are based on a chain ofhigh-resolution models that operate from the ocean to the coast, simulatingwave and current hydrodynamics and their interactions, as well asmorphodynamics, based on models FES2014, WW3, SCHISM and XBEACH. The WebGISplatform provides both spatial and temporal information aiming atcharacterizing hazard, vulnerability and risk. The platform is demonstratedthrough the application to a complex observatory in the central WestPortuguese coast, Cova Gala, to address both flooding and erosion concerns.

An implementation to instantiate a dependable data quality-orientedmethodology in the Vinhas Creek monitoring network is presented herein.Redundancy was taken as a core aspect of network reliability. In thisinstantiation, we implement several machine learning mechanisms to processmeasurements from the multiple sensors while correlating them according totheir geographical position, monitoring timing and the relevant physicalprocesses involved. As an output, we are able to predict the sensormeasurements and compare them with the actual sensing value obtained in themonitoring network station. Moreover, in case of any sensor failure, one ormore replacement values can be issued. These are important for the correctsimulation of the hydrologic and hydraulic processes of the dendriticwatershed systems and to predict the inundation characteristics such aslevels and flow velocities.

Flood forecasting in small watersheds is a complex problem, given the stringent time scales to convey accurate alerts in due time and small spatial scales for both atmospheric and water basin domain prediction. The traditional forecast approach, based on a chain of numerical models for meteorological, hydrological and hydraulic processes is not sufficient, requiring the integration with tailored, real-time data to produce accurate inundation maps and provide timely warnings. Herein, we present a new methodology for flash flood forecasting, based on a two-step procedure and on the use of WIFF, a generic forecast framework applied successfully in estuarine and coastal flood forecasting. In this methodology, WIFF executes two procedures in parallel. First, a large-scale approach, based on conventional numerical models, running continuously every day, to detect significant rain events. If a predicted rain event crosses a warning threshold, a second approach is triggered, involving a small-scale data-based model to predict flooding for the following hours, based on real time monitoring networks data and on the use of high performance computing for machine learning-based simulations. For the first step, we are updating the WIFF framework to integrate both hydrological and hydraulic models of the HEC model family (Brunner, 2021). This methodology is being validated in the Ribeira das Vinhas basin, an area prone to torrential floods that inundate the urban area of the city of Cascais, located at the Tagus estuary mouth.

The study of the evacuation of buildings in emergency fire situations has deserved the attention of researchers for decades, particularly regarding the real-time guiding of occupants in their way to exit the building. However, finding solutions to guide the occupants evacuating a building requires a thorough knowledge of that domain. Using ontological models to model the knowledge of a domain allows the understanding of that domain to be shared. This paper presents an ontological model that pretends to reinforce and deepen knowledge of the domain under study and help develop solutions and systems capable of guiding the occupants during a building evacuation. The ontology was developed following the METHONTOLOGY methodology, and for implementation, the Protégé tool was used. The ontological model was successfully submitted to a thorough evaluation process and is publicly available on the Web.

Building evacuation simulation allows for a better assessment of fire safety conditions in existing buildings, which is why it is of interest to develop an easy-to-use Web platform that helps fire safety technicians in this assessment. To achieve this goal, the geometric and physical representation of the building and installed fire safety devices are necessary, as well as the modelling of occupant movement. Although these are widely studied areas, in this paper, we present two new model approaches, either for the physical and geometric representation of a building or for the occupant

Abstract. The herein proposed research project brings together the area of the multi-agent recommender systems and the IoT and aims to study the extent to which a context-based multi-agent recommender system can contribute to im-proving efficiency in the evacuation of buildings under a fire emergency, recom-mending the most adequate and efficient evacuation routes in real time.

A redução de fugas em grandes redes de distribuição de água foi identificada como um dos desafios do Horizonte 2020, para contribuir para a criação de uma sociedade eficiente em termos hídricos e energéticos e resiliente aos impactos das alterações climáticas.No projeto H2020 WADI desenvolveu-se um conceito inovador para deteção de fugas de água nestas redes. A metodologia WADI consiste na utilização acoplada de dispositivos óticos de monitorização remota, instalados em plataformas aéreas complementares (aviões e drones). Esta metodologia permite uma monitorização precoce das fugas de forma precisa, mesmo em sistemas de difícil acesso, sendo uma alternativa mais eficiente e económica aos métodos locais disponíveis e mais fiável do que a deteção por satélites.A aplicação deste sistema de deteção precoce de fugas vai permitir aumentar a eficiência do uso da água. A metodologia será demonstrada em dois sítios piloto: na região da Provença para desenvolvimento da metodologia e validação da tecnologia, e no empreendimento do Alqueva, para demonstração operacional. A aplicação numa seção da rede de rega deste empreendimento pretende reduzir o consumo de água e também o consumo de energia, dado que toda a água é bombeada neste empreendimento.O sistema WADI foi já aplicado para validação preliminar na infraestrutura da rede de água da Société du Canal de Provence (SCP). A plataforma aérea voou sobre 3 áreas com alto potencial de humidade do solo, para deteção de várias fugas de água criadas artificialmente, validando o procedimento de deteção. Os dados das primeiras campanhas WADI foram já processados para suportar a determinação de comprimentos de onda otimizados para deteção de fugas. O resultado é uma série de mapas de diferentes indicadores que permitem revelar a presença de água (índice de água). Apresenta-se nesta comunicação a metodologia WADI e uma primeira especificação da sua demonstração no empreendimento do Alqueva.

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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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