Supercomputere for kartlegging av tsunamifare

Foto: debaird / Wikimedia commons

Jordskjelv, tsunamier, og vulkaner er naturfarer som truer store deler av Europas befolkning. For eksempel er store deler av Middelhavsområdet og Island seismisk aktivt med flere aktive vulkaner. I Norge er lokalsamfunn i fjorder både i Troms og på Vestlandet utsatt for flodbølger (tsunamier) som følge av potensielle fjellskred.

Konsekvensene kan også ramme oss andre steder i verden som i desember 2004 da tsunamien i Det indiske hav tok mer enn 230 000 menneskeliv. Andre ganger er konsekvensene først og fremst økonomiske, som i april 2010 da all flytrafikk over Atlanterhavet ble satt på bakken på grunn av et vulkanutbrudd på Island.

For å kunne redusere konsekvensene, og for å gjøre samfunn mindre sårbare, trenger vi å forstå bedre de fysiske prosessene samt hvordan de rammer mennesker og infrastruktur. Både for økt forståelse og for å analysere risikobildet, er datamodeller (numeriske beregninger) nøkkelen.

De numeriske beregningene benyttes til å løse matematiske ligningssystemer som beskriver fysikken i en geofysisk prosess. Dataprogrammene som gjennomfører simuleringene kan være svært kompliserte og kan kreve mange års utvikling og samarbeid mellom ulike forskningsgrupper. Kravene til dataminne og beregningstid er store. Eksempler på slike datamodeller inkluderer simulering av hvordan seismiske bølger brer seg ut og gir opphav til bygningsskade etter et jordskjelv, værvarsling, eller modellering av klimaprojeksjoner.

Kravene til hvor realistisk en simulering må være for å bidra med ny kunnskap eller innsikt er økende, både fordi forskningsfronten stadig flyttes, og fordi vi får nye muliggjørende teknologier. For å løse mer kompliserte problemer trengs det stadig større regnekraft. Til slutt blir behovene større enn beregningsmulighetene som er tilgjengelige innenfor et typisk forskningsinstitutt og vi må ty til HPC – High Performance Computing (tungregning). Datamaskinene ved HPC-sentrene består av flere tusen beregningskjerner.

For å utnytte mulighetene som slike såkalte parallelle beregninger tilbyr, må modellene optimaliseres. For å få til dette må geoforskere samarbeide tett med informatikere som forstår hvordan maskinene virker. I 2018 finansierte derfor EU et senter for fremragende forskning ChEESE (Center of Excellence for Exascale in the Solid Earth) for å samle geoforskere, informatikere, matematikere, og eksisterende HPC-sentre som sammen kunne løse beregningskrevende problemstillinger knyttet til geofarer.

ChEESE er nå videreført til 2026 (ChEESE-2P, https://cheese2.eu/) som del av en langsiktig EU satsning på tungregning.

Forskere fra Norges Geotekniske Institutt (NGI) er sammen med kolleger fra Italia og Spania involvert i ChEESE-prosjektene innenfor tsunamimodellering. ChEESE satser på tre ulike aspekter ved tungregning:

1. Maksimal utnyttelse av datamaskinenes størrelse og kraft for å løse beregningskrevende problemstillinger som det tidligere ikke var mulig å løse med den eksisterende kapasiteten til datamaskinene («capability computing»). Eksempler på slike problemstillinger er høyoppløselige beregninger av seismiske bølger i jordskorper i tre dimensjoner.
2. Gjennomføring av et stort antall beregninger («capacity computing»). Eksempler er farevurderinger der et stort antall beregninger kreves for å beregne usikkerhet.
3. Gjennomføring av beregninger så raskt som mulig. Eksempler er anvendelse i nødsituasjoner (like før en forventet hendelse, eller etter en aktuell hendelse) for å kunne gi svar i løpet av kort tid («urgent computing»).

Hovedutfordringen innenfor tsunamimodellering er primært å bidra til at tsunamivarslingssentrene kan gi raskere og mer pålitelige prognoser for flodbølgehøyder og usikkerhet etter et jordskjelv (urgent computing). Slike vurderinger er blant annet viktig for planlegging av evakueringsstrategier og arealbruk, for vurdering av sikringstiltak, og videre for å tallfeste risiko som er viktig blant annet i forsikringsbransjen.

I ChEESE har NGI vært med på å gjennomføre over to og en halv million tsunamisimuleringer inkludert beregning av flodbølgens oppskylling i høy oppløsning. Så vidt vi kjenner til var disse de mest omfattende beregninger gjennomført hittil for en global analyse av tsunamifare. Dette gjør at vi for første gang kan lage oppskyllingskart som tar hensyn til usikkerheten i tsunamioppskylling etter fremtidige jordskjelv, som igjen styrker den praktiske bruken av beregningsmodellene.

I tillegg er det gjennomført en øvelse med supercomputeren Marconi100 (som var den åttende kraftigste maskinen globalt på beregningstidspunktet) der 40 000 flodbølgeberegninger ble kjørt i løpet av noen titalls minutter. Dette viste samtidig at det er mulig å lage tsunamivarsler basert på usikkerhetsberegninger, noe som ikke er mulig uten HPC. Med HPC kan man nemlig skille ut hvor ofte varslet bommer (underestimerer), og hvor ofte det gir falske varsler (overestimerer), noe som igjen kan danne grunnlaget for politiske avgjørelser om hvor sikkert varselet skal være.

geoforskning.no: Kan redde liv

Selv om vi forstår hvordan jordplatene i et område beveger seg, så er det stor usikkerhet rundt hvor mye havbunnen på et bestemt sted kommer til å flytte seg når det neste store skjelvet kommer. HPC gjør det mulig å gjennomføre et stort antall simuleringer med mulige utfall og således tallfeste usikkerheten til oppskyllingen.

Bildet (under) viser på venstre side viser ulike utfall av havbunnsbevegelse for et tenkt jordskjelv sør for Hellas. NGI og samarbeidspartnere har beregnet titusentalls modeller for mulige utfall av slike jordskjelv – mange fler enn det som vises i figuren. Supercomputeren beregner tsunamiene som blir generert av hvert enkelt av de hypotetiske skjelvene.

På høyre side i figuren vises oppskyllingskart for Messina på Sicilia for hvert av skjelvene til venstre. Vi kan danne et bilde av faren knyttet til ulike mønstre av havbunnsbevegelse ved en felles betraktning av alle scenariene vi har beregnet.

Det første ChEESE-prosjektet ble avsluttet i mars 2022, men en rekke andre EU-prosjekter bygger videre på denne forskningen.

eFlows4HPC (https://eflows4hpc.eu/) har som et mål å gjøre arbeidsflyten innenfor HPC mer dynamisk, fleksibel, robust, og anvendelig for andre problemstillinger.

DT-GEO (https://dtgeo.eu/) har som mål å slå sammen kunnskap innen geofag og informatikk for å utvikle «digitale tvillinger» for ekstreme geofysiske prosesser i naturen. Disse inkluderer igjen jordskjelv, tsunamier, og vulkaner, men omfatter også integrasjon av måledata direkte i beregningene slik at de kan oppdateres.

Alle disse prosjektene gjennomføres med et blikk mot Destination Earth (https://destination-earth.eu/) som er Europas satsing på en digital tvilling av kloden, der alle de ulike verktøyene kan tilgjengeliggjøres for forskere og sluttbrukere.

STEVEN J. GIBBONS, FINN LØVHOLT, SYLFEST GLIMSDAL OG CARL BONNEVIE HARBITZ

NGI