Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Carlotto, Tomas |
| Orientador(a): |
Grzybowski, Jose Mario Vicensi,
Silva, Roberto Valmir da |
| Banca de defesa: |
Kobiyama, Masato,
Chaffe, Pedro Luiz Borges,
Grzybowski, Jose Mario Vicensi,
Silva, Roberto Valmir da,
Korf, Eduardo Pavan |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Fronteira Sul
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental
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| Departamento: |
Campus Erechim
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/2058
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Resumo: |
Os modelos computacionais são ferramentas poderosas para o estudo de sistemas ambientais, desempenhando um papel fundamental em vários campos de pesquisa (ciências hidrológicas, biomatemática, ciências atmosféricas, geociências, entre outros). A maioria desses modelos requer alta capacidade computacional, especialmente quando se considera uma alta resolução espacial e a aplicação em grandes áreas. Neste contexto, o aumento exponencial do poder computacional trazido pelas Unidades de Processamento de Gráficos de Propósito Geral (GPGPU) chamou a atenção de cientistas e engenheiros para o desenvolvimento de implementações paralelas de baixo custo e alto desempenho para modelos ambientais. Neste trabalho, aplicamos computação em GPGPU para o desenvolvimento de um modelo que descreve os processos físicos de advecção, reação e difusão. Esta dissertação é apresentada sob a forma de três artigos. No primeiro, apresentamos uma implementação em GPGPU para a solução da equação de fluxo de águas subterrâneas 2D em aquíferos não confinados para meios heterogêneos e anisotrópicos. Foi implementado um esquema de solução de diferenças finitas com base no método Crank- Nicolson e mostramos que a solução acelerada GPGPU implementada usando CUDA C / C ++ supera a solução serial correspondente implementada em C / C ++. Os resultados mostram que a implementação acelerada por GPGPU é capaz de fornecer aceleração de até 56 vezes no processo da solução usando um computador de escritório comum. No segundo artigo estudamos a aplicação de um modelo de crescimento logístico difusivo (DLG) ao problema de crescimento e regeneração florestal. O estudo foi desenvolvido em duas etapas: (i) Aplicou-se uma metodologia baseada em Comites de Rede Neural Artificial (ANNE) para avaliar a largura da faixa de proteção ripária necessária para filtrar 90% do nitrogênio residual; (ii) O modelo DLG foi calibrado e validado para gerar um prognóstico de regeneração florestal em faixas de proteção ripárias considerando as larguras mínimas indicadas pela ANNE. A solução foi implementada em GPGPU e aplicada para simular o processo de regeneração florestal para um período de quarenta anos na faixa de proteção ripária ao longo do rio Ligeiro, no Brasil. Os resultados da calibração e validação mostraram que o modelo DLG fornece resultados bastante precisos para a modelagem de regeneração florestal. No terceiro artigo, apresenta-se uma implementação em GPGPU para solução da equação advecção-reação-difusão em 2D. A implementação é projetada para ser geral e flexível para permitir a modelagem de uma ampla gama de processos, incluindo características como heterogeneidade e anisotropia do meio. Neste trabalho mostra-se que as simulações realizadas em GPGPU permitem o uso de malhas contendo mais de 20 milhões de pontos (variáveis), correspondendo a uma área de 18.000 km² em resolução de 30m padrão das imagens Landsat. |
