Gerenciamento do código fonte e do repositório de dados do modelo CAETÊ

• Processo: 25/24050-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
• Pesquisador responsável: David Montenegro Lapola
• Beneficiário: Luana Becker da Luz
• Instituição Sede: Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (CEPAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/09046-5 - AmazonFACE: avaliação dos efeitos do aumento de CO2 atmosférico na ecologia da Floresta Amazônica, AP.TEM
• Assunto(s): Água Biodiversidade Carbono Dióxido de carbono Modelagem Mudança climática
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: água | Biodiversidade | carbono | Dióxido de carbono | Modelagem | mudança climática | Modelagem de Ecossistemas

Resumo

Esta bolsa envolverá o uso de Modelos Dinâmicos Globais de Vegetação, nomeadamente o modelo CAETÊ desenvolvido no Laboratório de Ciências do Sistema Terrestre (LabTerra) do CEPAGRI/UNICAMP. Haverá tanto o desenvolvimento quanto a aplicação desse modelo, o que exige a organização adequada do código-fonte do modelo e do banco de dados necessário para suas entradas e saídas. Além disso, outros grupos de modelagem (a saber, aDGVM2, LPJ-GUESS e JULES) também realizarão suas próprias análises e execuções de modelos, para as quais também armazenaremos os resultados, uma vez que a aplicação desses outros modelos também estará no escopo da tarefa 3 do Subprojeto nº 5. Assim, o objetivo desta bolsa TT5 será principalmente (1) revisar e otimizar, tanto quanto possível, o código-fonte do modelo CAETÊ, bem como (2) desenvolver e curar um repositório local de dados de modelagem deste projeto que será espelhado/conectado ao repositório geral do AmazonFACE. Como tal, o beneficiário trabalhará em estreita colaboração também com os bolsistas deste projeto dedicados ao gerenciamento de dados. No final, esperamos que este bolsista ajude a tornar o código-fonte do modelo mais eficiente em termos computacionais, economizando tempo e recursos, bem como permita o armazenamento adequado dos dados de modelagem, garantindo que eles possam ser facilmente acessados e utilizados pela comunidade no futuro.