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COMO APRENDER CLIMATOLOGÍA
DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS - UNT
Universidad Nacional de Trujillo Perú
STIC AmSud Project; GBRAMS: “South-American Grid for Brazilian Regional Atmospheric Modeling System
FAST COURSE : BRAMS & Grid Computing
Dias: Lunes 31 de Agosto y Martes 01 de Setiembre
Mañanas : 09.00 a 13.00 horas ; Tardes: 15.00 a 18.00 Horas
Lugar : CENTRO DE CALCULO del Dpto. de Matemáticas UNT - Trujillo
Instructores: Rodrigo V. Kassick - UFRGS – BRASIL
Roberto Pinto Souto- INPE-Santa María – BRASIL
Requisitos: Los participantes deben traer su Laptop para prácticas directas
Costo : Libre
Temario
1 – Introducción a Instalación: requisitos necesarios
2 - Configuración de las corridas de BRAMS: datos de entrada, especificación del dominio y condiciones de contorno,
3 - Post procesamiento: visualización de las salidas de el modelo BRAMS
4 - Pronostico de tiempo
5 - Climatología con BRAMS: metodología para obtener y scripts de ejecución
6 - Climatología usando computación in REDES, sobre la plataforma OAR
7 - Pronóstico climático: generar resultados para los próximos 3 meses.
Coordinación del proyecto- PERU: Obidio Rubio Mercedes, PhD
STIC AmSud Project; GBRAMS: “South-American Grid for Brazilian Regional Atmospheric Modeling System
FAST COURSE : BRAMS & Grid Computing
Dias: Lunes 31 de Agosto y Martes 01 de Setiembre
Mañanas : 09.00 a 13.00 horas ; Tardes: 15.00 a 18.00 Horas
Lugar : CENTRO DE CALCULO del Dpto. de Matemáticas UNT - Trujillo
Instructores: Rodrigo V. Kassick - UFRGS – BRASIL
Roberto Pinto Souto- INPE-Santa María – BRASIL
Requisitos: Los participantes deben traer su Laptop para prácticas directas
Costo : Libre
Temario
1 – Introducción a Instalación: requisitos necesarios
2 - Configuración de las corridas de BRAMS: datos de entrada, especificación del dominio y condiciones de contorno,
3 - Post procesamiento: visualización de las salidas de el modelo BRAMS
4 - Pronostico de tiempo
5 - Climatología con BRAMS: metodología para obtener y scripts de ejecución
6 - Climatología usando computación in REDES, sobre la plataforma OAR
7 - Pronóstico climático: generar resultados para los próximos 3 meses.
Coordinación del proyecto- PERU: Obidio Rubio Mercedes, PhD
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