On the feasibility and usefulness of high-performance computing in probabilistic volcanic hazard assessment: An application to tephra hazard from Campi Flegrei

Abstract

For active volcanoes, knowledge about probabilities of eruption and impacted areas becomes valuable information for decision-makers to develop short- and long-term emergency plans, for which probabilistic volcanic hazard assessment (PVHA) is needed. High-resolution or spatially extended PVHA requires extreme-scale high-performance computing systems. Within the framework of ChEESE (Center of Excellence for Exascale in Solid Earth; www.cheese-coe.eu), an effort was made to generate exascale-suitable codes and workflows to collect and process in some hours the large amount of data that a quality PVHA requires. To this end, we created an optimized HPC-based workflow coined PVHA_HPC-WF to develop PVHA for a volcano. This tool uses the Bayesian event tree methodology to calculate eruption probabilities, vent-opening location(s), and eruptive source parameters (ESPs) based on volcano history, monitoring system data, and meteorological conditions. Then, the tool interacts with the chosen hazard model, performing a simulation for each ESP set or volcanic scenario (VS). Finally, the resulting information is processed by proof-of-concept-subjected high-performance data analytics (HPDA) scripts, producing the hazard maps which describe the probability over time of exceeding critical thresholds at each location in the investigated geographical domain. Although PVHA_HPC-WF can be adapted to other hazards, we focus here on tephra (i.e., lapilli and ash) transport and deposition. As an application, we performed PVHA for Campi Flegrei (CF), Italy, an active volcano located in one of the most densely inhabited areas in Europe and under busy air traffic routes. CF is currently in unrest, classified as being in an attention level by the Italian Civil Protection. We consider an approximate 2,000 × 2,000 × 40 km computational domain with 2 km grid resolution in the horizontal and 40 vertical levels, centered in CF. To explore the natural variability and uncertainty of the eruptive conditions, we consider a large number of VSs allowing us to include those of low probability but high impact, and simulations of tephra dispersal are performed for each of them using the FALL3D model. Results show the potential of HPC to timely execute a vast range of simulations of complex numerical models in large high-resolution computational domains and analyze great volumes of data to obtain quality hazard maps.

Para los volcanes activos, el conocimiento de las probabilidades de erupción y de las áreas potencialmente afectadas constituye una información clave para los responsables de la toma de decisiones a la hora de desarrollar planes de emergencia a corto y largo plazo, lo que requiere la aplicación de evaluaciones probabilísticas del peligro volcánico (PVHA). Las evaluaciones PVHA de alta resolución o en dominios espaciales extensos demandan sistemas de computación de alto rendimiento a escala extrema. En el marco del proyecto ChEESE (Center of Excellence for Exascale in Solid Earth), se desarrollaron códigos y flujos de trabajo adaptados a entornos exascalares con el objetivo de recopilar y procesar, en pocas horas, el gran volumen de datos necesario para una PVHA de calidad. Con este fin, se creó un flujo de trabajo optimizado basado en HPC, denominado PVHA_HPC-WF, para el desarrollo de evaluaciones probabilísticas del peligro volcánico. Esta herramienta emplea la metodología del árbol de eventos bayesiano para calcular las probabilidades de erupción, la localización de los centros eruptivos y los parámetros de la fuente eruptiva, integrando información histórica del volcán, datos de los sistemas de monitoreo y condiciones meteorológicas. Posteriormente, el flujo de trabajo interactúa con el modelo de peligro seleccionado, ejecutando una simulación para cada conjunto de parámetros eruptivos o escenario volcánico. La información resultante es procesada mediante técnicas de análisis de datos de alto rendimiento, generando mapas de peligro que describen la probabilidad temporal de superar umbrales críticos en cada punto del dominio geográfico analizado. Aunque PVHA_HPC-WF es adaptable a otros tipos de peligros volcánicos, en este trabajo se centra en el transporte y la deposición de tefra (lapilli y ceniza). Como caso de aplicación, se realizó una PVHA para Campi Flegrei (Italia), un volcán activo situado en una de las zonas más densamente pobladas de Europa y bajo importantes rutas de tráfico aéreo, que actualmente se encuentra en estado de agitación y en nivel de atención según la Protección Civil italiana. Se consideró un dominio computacional aproximado de 2.000 × 2.000 × 40 km, con una resolución horizontal de 2 km y 40 niveles verticales, centrado en Campi Flegrei. Para explorar la variabilidad natural y la incertidumbre de las condiciones eruptivas, se evaluó un gran número de escenarios volcánicos, incluyendo aquellos de baja probabilidad pero alto impacto, ejecutándose para cada uno simulaciones de dispersión de tefra mediante el modelo FALL3D. Los resultados ponen de manifiesto el potencial de la computación de alto rendimiento para ejecutar de forma eficiente un amplio conjunto de simulaciones complejas en dominios extensos y de alta resolución, así como para analizar grandes volúmenes de datos y obtener mapas de peligro de alta calidad en tiempos compatibles con la toma de decisiones.