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    von Veröffentlicht: 16.01.2018 23:35
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    Als Erklärung für kurze Aussetzer heute und Ankündigung ähnlicher Aussetzer in der nächsten Woche sei die folgende Meldung nachgereicht:

    Kurze Unterbrechungen am Dienstag
    Es wird am heutigen Dienstag, den 16. Januar, einige kurze Serverausfälle geben, wenn die BOINC-Dienste auf Ersatzsysteme zurückgreifen. Ähnliche Unterbrechungen wird es in der nächsten Woche geben, wenn wir Sicherheitsupdates auf unserer Rechnerinfrastruktur installieren.
    16.01.2018, 8:05:48 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/
    Short interruptions Tuesday
    There will be a couple of short server outages while our BOINC service pass to fail-over nodes today, Tuesday 16th of January. Similar interruptions will happen next week, as we carry out security updates on our computing infrastructure.
    16 Jan 2018, 7:05:48 UTC
    von Veröffentlicht: 14.01.2018 22:45
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    Artikel in E&E News erkundet die Entwicklung der Klima-Attributionswissenschaft in den letzten 15 Jahren
    Ein kürzlich in Environment and Energy News (engl.) erschienener Artikel erkundet, wie sich die Wissenschaft von der Zuschreibung der Effekte des Klimawandels zu einzelnen extremen Wetterereignissen in den letzten 15 Jahren entwickelt hat.

    Im Jahr 2003 herrschte in der wissenschaftlichen Gemeinschaft die Ansicht vor, dass es, obwohl signifikante Auswirkungen des Klimawandels auf das Wetter offensichtlich waren, unmöglich sei, ein bestimmtes Ereignis den früheren Emissionen von Treibhausgasen zuzuschreiben.

    Aber Professor Myles Allen, der Projektleiter von climateprediction.net, war überzeugt, dass das in Zukunft möglich werden würde.

    Im Mai 2004 haben er, sein Kollege Daithi Stone aus Oxford und Peter Stott vom Met Office gemeinsam einen Bericht verfasst [1], der laut E&E News heute weithin als die weltweit erste Studie zur Zuschreibung von Extremereignissen betrachtet wird. Diese Veröffentlichung untersucht den Beitrag des Klimawandels zur Hitzewelle in Europa 2003, welche auf dem gesamten Kontinent tausende Todesopfer forderte und zu dem Schluss kommt, dass es "wahrscheinlich ist, dass der menschliche Einfluss in der Vergangenheit das Risiko von so hohen mittleren Sommertemperaturen in Europa wie im Jahr 2003 mehr als verdoppelt hat".



    Diese bahnbrechende Veröffentlichung hat die Wissenschaft ein Stück vorangebracht, indem realistische Klimawandelsimulationen mit Szenarien ohne vom Menschen verursachtem Klimawandel verglichen werden. Der Schlüssel zur Zuschreibung eines einzelnen Ereignisses liegt darin, die richtige Frage zu stellen - nicht ob das Ereignis vom Klimawandel verursacht wurde, sondern ob und wie stark dadurch die Wahrscheinlichkeit für ein solches Ereignis erhöht wurde.

    Die Zuschreibung von Extremereignissen ist jetzt nicht nur möglich, sondern mit neuen Veröffentlichungen fast im Wochenrhythmus einer der am schnellsten wachsenden Teilbereiche der Klimaforschung. Es haben sich hauptsächlich zwei Herangehensweisen entwickelt - die Betrachtung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Extremereignis auftritt, und die Betrachtung der Komponenten, die das Ereignis verursachen, und wie diese durch Veränderungen des Klimasystems beeinflusst werden.

    Dr. Friederike Otto, die das Projekt World Weather Attribution (engl.) für climateprediction.net leitet, führt den jüngsten Anstieg auf technologischen Fortschritt zurück - insbesondere verbesserte Klimamodelle.

    "Extreme sind definitionsgemäß selten", erzählte sie E&E News. Die Entwicklung und Verbesserung von Klimaensembles - großer Gruppen von leicht verschiedenen Klimamodellen -, wie sie von climateprediction.net-Teilnehmern berechnet werden, haben die Fähigkeit der Wissenschaftler verbessert, Wetterereignisse unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren. Der Wahrscheinlichkeitsansatz zur Zuschreibung von Ereignissen hilft auch zu erkennen, welche Arten von Ereignissen in Zukunft wo häufiger auftreten könnten.

    Der Artikel legt nahe, dass Klima-Attributionsstudien in Zukunft die Schuld an Extremereignissen den verursachenden Treibhausgasemissionen zumessen könnten und sogar Beweise liefern in Prozessen gegen Regierungen oder private Unternehmen wegen des Versäumnisses, Eigentum oder Infrastruktur vor extremem Wetter zu schützen.



    Im Jahr 2014 haben Wissenschaftler von mehreren verschiedenen Einrichtungen, darunter Myles Allen, Friederike Otto, William Ingram, Karsten Haustein und Sarah Sparrow an der University of Oxford, eine Attributionsstudie zum Winterhochwasser in Südengland in jenem Jahr, das Schäden in Höhe von 451 Millionen Pfund verursachte, durchgeführt [2]. Das war die erste Attributionsstudie, welche anthropogene Veränderungen der Zusammensetzung der Atmosphäre durch ein meteorologisches Extremereignis und seine hydrologisches Auswirkungen bis hin zu einer Abschätzung der Kosten dieser Auswirkungen in Form von Hochwasserschäden verfolgt hat.

    "Mittlerweile wird jedoch erwartet, dass weitere Einzelstudien veröffentlicht werden", schließt E&E News. "Allein im letzten Sommer hat eine Welle von ungewöhnlichen Ereignissen in der ganzen Welt - von Hurrikan Harvey in den Vereinigten Staaten bis zu verheerenden Überschwemmungen in Südostasien - erneutes Interesse an der Verbindung zwischen extremem Wetter und dem Klimawandel ausgelöst.”

    Zum vollständigen Artikel: https://www.eenews.net/climatewire/s...0069847/search (engl.)

    [1] Peter A. Stott, D.A. Stone, M.R. Allen, Human contribution to the European heatwave of 2003 (engl., Menschlicher Beitrag zur Hitzewelle in Europa 2003)
    [2] Schaller et al., Human Influence on climate in the 2014 southern England winter floods and their impacts (engl., Menschlicher Einfluss auf das Klima bezüglich des Winterhochwassers in Südengland 2014 und dessen Auswirkungen)
    Veröffentlicht am 8. Januar 2018

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://www.climateprediction.net/ee-news-article-explores-how-climate-attribution-science-has-developed/
    E&E News article explores how climate attribution science has developed in last 15 years
    A recent article in Environment and Energy News explores how the science of attributing the effects of climate change to individual extreme weather events has developed over the last 15 years.

    The predominant view in the scientific community in 2003 was that, while it was evident that climate change had a significant event on the weather, it was impossible to attribute a particular event to past emissions of greenhouse gases.

    But Professor Myles Allen, Principal Investigator of climateprediction.net, was convinced it would become possible in the future.

    In May 2004, he, Oxford colleague Daithi Stone and Peter Stott of the Met Office co-authored a report [1] which, E&E News claims, is now widely regarded as the world’s first extreme event attribution study. The paper examines the contribution of climate change to the European heatwave of 2003, which caused thousands of deaths across the continent and concludes that “it seems likely that past human influence has more than doubled the risk of European mean summer temperatures as hot as 2003”.

    [img]

    This breakthrough paper took existing science a little further, comparing real-world climate change simulations with scenarios with no human-induced climate change. The key to attribution of an individual event is in posing the right question – not whether climate change caused the event, but whether and by how much it increased the chances of it happening at all.

    Extreme event attribution is not only possible now, but is one of the most rapidly expanding subfields of climate science, with a new paper published almost weekly. Two main approaches have emerged – those looking at the probability of an extreme event occurring, and those looking at the components that cause the events, and how changes to the climate system may affect them.

    Dr Friederike Otto, who leads the World Weather Attribution project for climateprediction.net, attributes the recent surge to the progression of technology — specifically, the improvement of climate models.

    “Extremes are, by definition, rare,” she told E&E News. The development and improvement of climate ensembles — large groups of slightly different climate models — such as those carried out by climateprediction.net volunteers, have improved scientists’ ability to simulate weather events under different conditions. The probability approach to event attribution also helps to identify the types of events that might become more common in the future, and where they may occur.

    In future, the article suggests, climate attribution studies could apportion blame for extreme events caused by greenhouse gas emissions, and even provide evidence in cases against governments or private companies for failing to protect property or infrastructure against extreme weather.

    [img]

    In 2014, scientists from a number of different institutions including Myles Allen, Friederike Otto, William Ingram, Karsten Haustein and Sarah Sparrow at the University of Oxford, carried out an attribution study on the southern England winter floods of that year [2], which caused in the region of £451 million insured losses. This was the first attribution study following anthropogenic changes in atmospheric composition, through a meteorological extreme event and its hydrological impacts to an estimate of the value of those impacts in terms of flood damages.

    “In the meantime, though”, concludes E&E News, “individual studies are expected to keep rolling out. This last summer alone, a wave of unusual events across the world — from Hurricane Harvey in the United States to devastating floods in Southeast Asia — sparked renewed interest in the link between extreme weather and climate change.”

    Read the full article: https://www.eenews.net/climatewire/s...0069847/search

    [1] Peter A. Stott, D.A. Stone, M.R. Allen, Human contribution to the European heatwave of 2003 https://www.nature.com/articles/nature03089
    [2] Schaller et al, Human Influence on climate in the 2014 southern England winter floods and their impacts https://www.nature.com/articles/nclimate2927
    Posted on 8th January 2018
    von Veröffentlicht: 13.01.2018 16:25
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    Nachdem die zum Jahresbeginn aufgetretenen Serverprobleme ausgestanden sind, nun ein inhaltlicher Rückblick auf das letzte und ein Ausblick auf das neue Jahr:

    Das Jahr 2017 im Rückblick
    Obwohl die Liste nicht beeindruckend aussieht, wurde im Jahr 2017 viel erreicht. Die fertiggestellten Suchabschnitte gehörten zu den bisher längsten. Zusammengefasst:
    1. In der Suche über ℚ(√2) (Unterkörper 3 von 7) wurden einige weitere Stufen abgeschlossen. Es verbleiben noch etwa 9 Stufen.
    2. Die Suche über ℚ(√-2) (Unterkörper 4 von 7) hat einige weitere Zeilen gefüllt. Bei dieser Suche verbleiben noch 7 Stufen.

    Das sind die Ziele für das neue Jahr:
    1. Entwickeln einer GPU-Anwendung. Ich habe dafür die Hilfe eines Teilnehmers angeworben. Das ist ein hehres Ziel und es könnte viele Monate dauern, bis die GPU-Anwendung verfügbar ist. Diese Anwendung wird wichtig sein, um die Suche über ℚ(√2) abzuschließen.
    2. Abschließen der Suche über ℚ(√-2).
    3. Die Suche über ℚ(√-5) beginnen (Unterkörper 5 von 7).
    13.01.2018, 1:14:21 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://numberfields.asu.edu/NumberFields/
    2017 year in review
    Although the list does not look impressive, much was accomplished in 2017. The sub-searches that were completed were some of the longest so far. In summary:
    1. The search over Q(sqrt(2)) (subfield 3 of 7) completed several more tiers of the search. There are about 9 tiers left to go.
    2. The search over Q(sqrt(-2)) (subfield 4 of 7) filled in a bunch more rows. This one has 7 tiers left to go.

    Here are the goals for the new year:
    1. Develop a GPU app. I have enlisted the help of a fellow user for this. This is a lofty goal and it could be many months before the GPU app is available. This app will be critical in completing the search over Q(sqrt(2)).
    2. Complete the search over Q(sqrt(-2)).
    3. Start the search over Q(sqrt(-5)) (subfield 5 of 7).
    13 Jan 2018, 0:14:21 UTC
    von Veröffentlicht: 12.01.2018 15:10
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    Der nächste Treffer bei GFN-18 ist PrimeGrids erster Top-100-Fund im Jahr 2018:

    GFN-262144-Megaprimzahl!
    Am 10. Januar 2018 um 13:26:12 MEZ hat PrimeGrids Generalized Fermat Prime Search eine verallgemeinerte Fermat-Megaprimzahl gefunden:

    3853792^262144+1

    Die Primzahl hat 1726452 Dezimalstellen und erreicht Chris Caldwells Datenbank der größten bekannten Primzahlen auf Platz 6 für verallgemeinerte Fermat-Primzahlen und Platz 55 insgesamt.

    Die Entdeckung gelang Rod Skinner (rjs5) aus den Vereinigten Staaten mit einer NVIDIA GeForce GTX 1080 in Verbund mit einem Intel Core i7-8700K @ 3,70 GHz mit 16 GB RAM unter Linux. Diese GPU brauchte etwa 18 Minuten für den PRP-Test mit GeneferOCL3. Rod ist Mitglied des Teams Intel Corporation.

    Die Primalität dieser PRP wurde mit einem Intel Core i7-7700K @ 4,20 GHz mit 16 GB RAM unter Windows 10 bewiesen. Dieser Rechner brauchte etwa 6 Stunden 59 Minuten für den Primalitätstest mit LLR.

    Für weitere Einzelheiten siehe bitte die offizielle Bekanntgabe.
    12.01.2018 | 12:47:22 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://www.primegrid.com/
    GFN-262144 Mega Prime!
    On 10 January 2018, 12:26:12 UTC, PrimeGrid’s Generalized Fermat Prime Search found the Generalized Fermat mega prime:

    3853792^262144+1

    The prime is 1,726,452 digits long and enters Chris Caldwell's The Largest Known Primes Database ranked 6th for Generalized Fermat primes and 55th overall.

    The discovery was made by Rod Skinner (rjs5) of the United States using an NVIDIA GeForce GTX 1080 in an Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU at 3.70GHz with 16GB RAM, running Linux. This GPU took about 18 minutes to probable prime (PRP) test with GeneferOCL3. Rod is a member of the Intel Corporation team.

    The PRP was confirmed prime by an Intel(R) Core(TM) i7-7700K CPU @ 4.20GHz with 16GB RAM, running Microsoft Windows 10 Professional. This computer took about 6 hours 59 minutes to complete the primality test using LLR.

    For more details, please see the official announcement.
    12 Jan 2018 | 11:47:22 UTC
    von Veröffentlicht: 10.01.2018 08:30
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    Nach der Weihnachtspause wird es zeitnah mit den letzten kleineren WUs weitergehen, bevor die anstehenden größeren WUs zunächst getestet werden.

    Frohes neues Jahr 2018!
    Hallo zusammen!

    Ich bin zurück von meiner zweiwöchigen Pause, also wird es später am heutigen Tage wieder Arbeit geben, sobald der letzte Satz der SoFiA-WUs vorbereitet wurde.
    Sobald diese letzten 15MB-WUs fertig berechnet worden sind, werden wir mit den 100MB-WUs weitermachen.

    Vorher plane ich jedoch eine Aktualisierung der SoFiA-VM, um die neueste SoFiA-Version zu verwenden (anstelle der relativ alten Version, die wir bisher verwendet haben), hoffentlich bringt das einige Verbesserungen in Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit.

    Ich werde einige Serien von 100MB-Test-WUs durchführen, damit wir sehen, wie sie laufen. Wenn wir keine größeren Probleme haben, werden wir weitermachen und den Rest bearbeiten. Wenn Probleme auftreten, werden wir mit Testserien fortfahren, bis ich den Fehler beheben kann.

    Ich hoffe, ihr alle hattet ebenfalls gute Feiertage und freut euch darauf, was dieses Jahr bringen mag. Ich tue das mit Sicherheit.

    Sam
    10.01.2018, 2:01:56 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://sourcefinder.theskynet.org/duchamp/
    Happy New Year 2018!
    Hello everyone!

    I'm back from my 2 week break, so work will be resuming later today once the final set of SoFiA workunits have been dispatched.
    Once those final 15mb workunits have finished processing, we'll be moving on to the 100mb workunits.

    Before that, though, I plan on updating the SoFiA VM to use the latest version of SoFiA (rather than the fairly old one we've been using) in the hopes that we'll see some speed and reliability improvements.

    I'll run a few batches of test 100mb workunits, and we'll see how they go. If we don't have any significant issues, then we'll continue on and process the rest. If we run into issues, then we'll continue to run test batches until I can work everything out.

    I hope you've all had an excellent holiday period too, and are looking forward to what this year brings. I certainly am.

    Sam
    10 Jan 2018, 1:01:56 UTC
    von Veröffentlicht: 09.01.2018 14:10
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    Am Mittwoch, den 10. Januar, wird es vormittags eine etwa einstündige Auszeit geben:

    Technische Arbeiten am 10. Januar, 8:00-9:00 MEZ
    Liebe Cruncher,

    die Projektseite wird morgen (10. Januar) etwa von 8:00 bis 9:00 MEZ abgeschaltet sein.
    Wir bitten, etwaige Probleme zu entschuldigen.
    09.01.2018, 13:29:04 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von http://rake.boincfast.ru/rakesearch/
    Technical works on January 10, 7:00-8:00 UTC
    Dear crunchers,

    tomorrow (January 10), the project website will experience a shutdown approx. from 7:00 to 8:00 UTC.
    We are sorry for possible inconvenience.
    9 Jan 2018, 12:29:04 UTC
    von Veröffentlicht: 08.01.2018 20:20
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    Derzeit funktioniert das Hochladen von Dateien nicht zuverlässig, an einer Lösung wird gearbeitet.

    Probleme beim Hochladen von Dateien
    Unser Netzwerkspeicher-Unterbau ist vollgelaufen und daher schlägt das Hochladen von Dateien zeitweise fehl.

    Grund dafür ist ein Problem beim Löschen von Dateien, wir arbeiten daran, das zu beheben.

    Entschuldigung für die Schwierigkeiten und danke für eure Geduld bei Dateiübertragungen zu LHC@home.
    08.01.2018, 10:25:05 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/
    File upload issues
    Our NFS storage backend got saturated and hence uploads are failing intermittently.

    The underlying cause is an issue with file deletion, we are trying to resolve that.

    Sorry for the trouble and thanks for your patience with transfers to LHC@home.
    8 Jan 2018, 9:25:05 UTC
    von Veröffentlicht: 06.01.2018 23:35
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    Einige aktuelle Ergebnisse des Projektes wurden kürzlich auf der Herbsttagung der Amerikanischen Geophysikalischen Vereinigung vorgestellt:

    Vorträge von Dr. Sihan Li auf der AGU-Herbsttagung
    Die weltgrößte Konferenz für Geo- und Weltraumwissenschaften - die Herbsttagung der Amerikanischen Geophysikalischen Vereinigung (AGU Fall Meeting) – fand vom 11. bis 15. Dezember in New Orleans, Louisiana, statt. Die Postdoktorandin Dr. Sihan Li (Meredith) besuchte die Konferenz, um mehrere Vorträge im Namen des Projektes climateprediction.net zu halten.

    In ihrem Vortrag Changing frequency of flooding in Bangladesh: Is the wettest place on Earth getting wetter? (engl., Veränderte Häufigkeit von Überschwemmungen in Bangladesch: Wird der feuchteste Platz auf der Erde noch feuchter?; von Karsten Haustein, Peter Uhe, Ruksana Rimi, Akm Saiful Islam und Friederike Otto) in der Sitzung unter dem Titel ‘Improving Our Mechanistic Understanding of the Regional Climate Response to Anthropogenic Aerosols’ (engl., Verbesserung unseres mechanistischen Verständnisses der Auswirkung anthropogener Aerosole auf das regionale Klima) präsentierte sie Ergebnisse einer Auswertung extremer Niederschläge, die zu den Überschwemmungen in Bangladesch im Sommer 2016 führten (siehe auch REBuILD [engl.]).

    Der menschliche Einfluss auf den asiatischen Monsun besteht aus zwei entgegengesetzt wirkenden Kräften, der anthropogenen Erwärmung durch den Einfluss steigender Treibhausgasemissionen und Kühlung durch thermische Abstrahlung aufgrund erhöhter Mengen anthropogener Aerosole. Treibhausgasemissionen intensivieren tendenziell den Wasserkreislauf und erhöhen den Monsunniederschlag, wohingegen angenommen wird, dass Aerosole den entgegengesetzten Effekt haben.

    In der Realität sind mehr extreme Niederschläge bereits so gut wie unvermeidlich, da die Verschmutzung durch Aerosole schließlich unabhängig von zukünftigen Treibhausgasemissionen verringert werden wird. Daher ist es wichtig, die Risiken durch das Entfernen anthropogener Aerosole aus der gegenwärtigen Welt abzuschätzen im Gegensatz zu Standardexperimenten, die projizierte Klimaszenarien verwenden.

    In der Sitzung ‘Novel Methods for Combining Physical Simulation, Machine Learning, and Data-Driven Analysis in Climate Studies and Geophysical Sciences’ (engl., neue Methoden des Kombinierens von physikalischen Simulationen, maschinellem Lernen und datenbasierter Auswertung in Klimastudien und Geophysik) stellte Dr. Li Using Perturbed Physics Ensembles and Machine Learning to Select Parameters for Reducing Regional Biases in a Global Climate Model (engl., Verwendung von Ensembles mit gestörter Physik und maschinellem Lernen zur Parameterwahl zwecks Verringerung regionaler Tendenzen in einem globalen Klimamodell; von Sihan Li, David E Rupp, Linnia Hawkins, Philip Mote, Doug J McNeall, Sarah Sparrow, David Wallom und Richard Betts) vor.

    Die Studie untersucht das Potenzial, bekannte Tendenzen zu heißen/trockenen Sommern über dem Nordwestpazifik in den Atmosphärenmodellen des UK Met Office (HadAM3P) durch gleichzeitiges Variieren mehrerer Modellparameter zu reduzieren. Die Ergebnisse veranschaulichen das Potenzial der Anwendung maschinellen Lernens für billige und schnelle statistische Emulatoren von Klimamodellen.

    Schließlich wurde in Changing Drought Risk In a Warming World - using event attribution methods to explore changing likelihoods of drought in east Africa in the past, present and future (engl., Veränderung von Dürrerisiken in einer sich erwärmenden Welt - Verwendung von Methoden zur Zuschreibung von Ereignissen zwecks Erforschung sich verändernder Dürrewahrscheinlichkeiten in Ostafrika in Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft; von Sarah O’Keefe, Sihan Li und Friederike Otto) in der Sitzung ‘Climate Extremes: Patterns, Mechanisms, and Attribution’ (engl., Klimaextreme: Muster, Mechanismen und Zuschreibung) eine Abschätzung aktueller und zukünftiger Veränderungen der Wahrscheinlichkeit von Dürren in verschiedenen ostafrikanischen Regionen präsentiert, unter Verwendung des Projektes HAPPI (engl.), in welchem große Ensembles von rein atmosphärischen Modellen unter historischen, 1,5-Grad- und 2-Grad-Bedingungen berechnet werden (Mitchell et al., 2017).

    Ostafrika ist wegen der besonderen klimatischen Kräfte in der Region und der Abhängigkeit der Bevölkerung von regenwassergespeister Landwirtschaft besonders anfällig für mögliche Auswirkungen des anthropogenen Klimawandels. Aufgrund der großen natürlichen Variabilität über die Jahre ist die Erkennung und Zuordnung anthropogener Einflüsse jedoch eine Herausforderung. Die Verwendung großer Ensembles verschiedener Modelle im Rahmen von HAPPI erlaubt eine robustere Abschätzung der Extreme als je zuvor.
    Veröffentlicht am 3. Januar 2018

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://www.climateprediction.net/dr-sihan-li-presents-at-agu-fall-meeting/
    Dr Sihan Li presents at AGU Fall Meeting
    The world’s largest Earth and space science meeting – the AGU Fall Meeting – took place in New Orleans, Louisiana, from 11-15 December. Post-doctoral Research Associate Sihan Li (Meredith) attended the meeting to give several presentations on behalf of the climateprediction.net project.

    Her presentation Changing frequency of flooding in Bangladesh: Is the wettest place on Earth getting wetter? (Karsten Haustein, Peter Uhe, Ruksana Rimi, Akm Saiful Islam, Friederike Otto) in the session entitled ‘Improving Our Mechanistic Understanding of the Regional Climate Response to Anthropogenic Aerosols’, presented results from an analysis of extreme precipitation that led to the Bangladesh floods in summer 2016 (see also the REBuILD project).

    Human influence on the Asian monsoon is exerted by two counteracting forces, anthropogenic warming due to the influence of increasing Greenhouse Gas (GHG) emissions, and radiative cooling due to increased amounts of anthropogenic aerosols. GHG emissions tend to intensify the water cycle and increase monsoon precipitation, whereas aerosols are considered to have the opposite effect.

    In reality we are essentially committed to more rainfall extremes already as aerosol pollution will eventually be reduced regardless of future GHG emissions. Therefore it is crucial to assess the risk related to removing anthropogenic aerosols from the current world as opposed to standard experiments that use projected climate scenarios.

    In the Session on ‘Novel Methods for Combing Physical Simulation, Machine Learning, and Data-Driven Analysis in Climate Studies and Geophysical Sciences’, Dr Li presented Using Perturbed Physics Ensembles and Machine Learning to Select Parameters for Reducing Regional Biases in a Global Climate Model (Sihan Li, David E Rupp, Linnia Hawkins, Philip Mote, Doug J McNeall, Sarah Sparrow, David Wallom, Richard Betts).

    The study investigates the potential to reduce known summer hot/dry biases over Pacific Northwest in the UK Met Office’s atmospheric model (HadAM3P) by simultaneously varying multiple model parameters. Results illustrate the potential of using machine learning to train cheap and fast statistical emulators of climate models.

    Finally, Changing Drought Risk In a Warming World- using event attribution methods to explore changing likelihoods of drought in east Africa in the past, present and future (Sarah O’Keefe, Sihan Li, Friederike Otto) in the session ‘Climate Extremes: Patterns, Mechanisms, and Attribution’, estimated current and future changes in the probability of drought in different East African regions, making use of the HAPPI project in which large ensembles of atmosphere-only models are run under historic, 1.5 and 2 degrees C conditions (Mitchell et al, 2017).

    East Africa is particularly vulnerable to potential impacts of anthropogenic climate change, due to the particular climatic forces at play in the region and the population’s dependence on rain fed agriculture. However large natural inter-annual variability in the region has made the detection and attribution of anthropogenic forcing a challenge. The large ensemble multi-model framework in the HAPPI design allows for a more robust estimation of extremes than ever before.
    Posted on 3rd January 2018
    von Veröffentlicht: 06.01.2018 17:35
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    2. Projekte

    Es gibt einige Informationen zur weiteren Entwicklung des Projektes:

    Technische Neuigkeiten zum Projekt RakeSearch vom 06.01.2018
    Liebe Teilnehmer!

    Während der etwa 5 Monate seines Lebens ist das Projekt signifikant gewachsen und wir möchten allen Teilnehmern dafür danken. Bis heute wurden mehr als 1,2 Millionen WUs bearbeitet (von 23,3 Millionen im gesamten Satz), welche uns einige tausend Ergebnisse mit "permutierten" orthogonalen diagonalen lateinischen Quadraten und eine interessante Suche nach aus diesen und dazu orthogonalen Quadraten konstruierten Strukturen (wie die zuvor veröffentlichte "Halskette") eingebracht haben. Wir haben viele Aufgaben automatisiert, die für den Alltagsbetrieb des Projektes nötig sind und viel Zeit beansprucht haben, und haben begonnen, die erhaltenen Ergebnisse genauer zu untersuchen.

    Wir sind auch darauf gestoßen, dass das aktuelle Format der veröffentlichten Ergebnisse (als einfache HTML-Seite mit Liste der ODLS-Paare) nicht gut zu ihrem Wesen passt, und nach Veröffentlichung der letzten Ergebnisse im Dezember werden wir sie nicht mehr in dieser Form veröffentlichen, sondern mit dem Erstellen einer neuen Schnittstelle zum Anschauen, Suchen und Filtern der Ergebnisse beginnen. Natürlich werden wir die Tradition beibehalten, den Teilnehmern zu gratulieren, welche orthogonale Quadrate gefunden haben. Und ihnen auch Badges zu geben. Und natürlich werden nach der Aufbereitung alle Ergebnisse veröffentlicht - zumindest in einem Rohformat.

    Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Optimierung der Standard-Anwendung. Wir planen, Daniels Optimierungen einzubauen, aber erst nach Einrichten der Ergebnisaufbereitung, weil bereits jetzt jeder Teilnehmer optimierte Anwendungen (für viele Plattformen!) über die Links aus dem entsprechenden Thread herunterladen und verwenden kann.

    Wir hoffen, dass diese "technischen Neuigkeiten" euch das Leben des Projektes klarer erscheinen lassen. Danke für eure Teilnahme und frohes Crunchen!
    06.01.2018, 12:51:38 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von http://rake.boincfast.ru/rakesearch/
    RakeSearch project technical update 2018-01-06
    Dear participants!

    During ~5 months of life, the project has significantly grown up and we want to thank all participants for that. Today there have been processed more than 1.2 mln of workunits (from ~23.3 mln of the entire set), which gave us several thousands of results with "permutational" orthogonal diagonal Latin squares and interesting search for structures constructed by these squares and squares orthogonal to them (like previously published "Necklace"). We automated many tasks which are needed for everyday project work and consumed most of time, and started deeper work with received results.

    Also we encountered mismatch of current format of results publishing (as simple HTML plain page with list of ODLS pairs) with their essence and after publishing last results from December we stop to publish it in this form and start creating another interface for viewing, searching and filtering the results. Of course, we keep the tradition of congratulating participants who found the orthogonal squares. And granting them badges, too. And, of course, after completion of postprocessing all results will be published - at least in "raw" format.

    Another important thing is the optimization of default app. We plan to implement Daniel's optimizations into it, but after setting up results postprocessing because any participant already can download and use optimized application (for many platforms!) by links from the corresponding thread.

    Hope that this "technical update" makes the project life more clear to you. Thank you for your participation and happy crunching!
    6 Jan 2018, 11:51:38 UTC
    von Veröffentlicht: 06.01.2018 11:05
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    Nach den großen Veränderungen im letzten Jahr beginnt das neue Jahr mit einer weiteren, weitreichenden Änderung:

    Änderung der Deadlines

    Aufgrund einer Zusammenarbeit mit dem SSGCID wird es nun grundsätzlich nur noch WUs mit einer Deadline von drei oder acht Tagen geben. Die WUs mit einer Deadline von drei Tagen werden bevorzugt freitags verteilt. (Also Freitag Abend europäischer Zeit, Anm. d. Übers.)

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=12385#88019
    It's likely due to modelling we are doing for a collaboration with SSGCID. A mixture of 8-day and 3-day deadlines is now the normal for the project. Generally the 3-day deadlines are seen Friday through the weekend.
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