A	  Brief	  Overview	  of	  Computa2onal	  Modeling	  for	  Mul2-­‐Hazards	  Dr.	  Eric	  M.	  Heien	  Prof.	  John	  Rundle	  Computa2onal	  Modeling	  • Computa2onal	  Modeling	  and	  Simula2on	  – What	  is	  it?	  
– Why	  do	  we	  use	  it?	  

• Computa2onal	  Seismology	  • Virtual	  California	  • Computa2onal	  Infrastructure	  for	  Geodynamics	  7/13/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  2	  What	  is	  Computa2onal	  Modeling?	  
• Approxima2ng	  the	  behavior	  of	  a	  system	  on	  a	  computer	  using	  a	  set	  of	  well	  deﬁned	  rules	  • The	  rules	  are	  oWen	  based	  on	  physics	  equa2ons	  governing	  gravity,	  temperature,	  stress,	  pressure,	  magne2sm,	  etc.	  
• Model	  details	  are	  speciﬁed	  through	  parameters,	  such	  as	  gravity	  • Where	  we	  don’t	  know	  exact	  rules	  we	  use	  probabilis2c	  rules	  and	  run	  many	  simula2ons	  • We	  can	  try	  using	  diﬀerent	  rules,	  diﬀerent	  parameters,	  to	  quickly	  experiment	  with	  the	  system	  7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  3	  What	  is	  Computa2onal	  Modeling?	  
Finite	  Element	  N-­‐body	  Agent	  Cellular	  Automata	  Connec2on	  Nearby	  None	  None	  Nearby	  Interac2on	  Nearby	  All	  Nearby/Environment	  Nearby	  Example	  Uses	  Car	  engineering,	  seismology	  Drug	  discovery,	  astrophysics	  Social	  and	  economic	  simula2on	  Chemical/biological	  paaerns	  FE	  model	  of	  crushed	  cylinder	  (courtesy	  deal.II)	  N-­‐body	  simula2on	  (courtesy	  nVidia)	  7/12/14	  Swarming	  Simula2on	   “Rule	  89”	  cellular	  automata	  (courtesy	  Stanford	  (courtesy	  Nils	  Seifert)	  Encyclopedia	  of	  Philosophy)	  APRU	  Summer	  School	  2014	  4	  Example:	  Finite	  Element	  Finite	  element	  simula2on	  of	  long	  term	  material	  ﬂow	  in	  the	  Earth’s	  mantle	  driven	  by	  temperature	  diﬀerences,	  modeled	  by	  ASPECT	  (Advanced	  Solver	  for	  Problems	  in	  Earth’s	  ConvecTion)	  	  (courtesy	  Wolfgang	  Bangerth)	  7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  5	  Why	  Computa2onal	  Modeling?	  
• Many	  phenomenon	  occur	  too	  slowly/quickly	  to	  see,	  or	  occur	  on	  spaces	  too	  large/small	  – The	  Earth	  changes	  over	  thousands	  to	  millions	  of	  years,	  we	  can’t	  wait	  to	  see	  what	  happens	  • It	  can	  be	  too	  expensive	  or	  dangerous	  to	  perform	  real	  experiments	  – If	  you	  want	  to	  test	  a	  new	  airplane,	  you	  can’t	  crash	  a	  few	  to	  see	  what	  happens	  • There	  may	  be	  too	  many	  parameters	  to	  test	  with	  real	  world	  experiments	  7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  Helicopter	  collision	  stress	  analysis	  Courtesy	  Maj	  Hyötyniemi	  6	  Why	  Computa2onal	  Modeling?	  
• In	  regards	  to	  mul2-­‐hazards	  – Expected	  earthquake	  shaking	  aﬀects	  the	  building	  codes	  – Insurance	  rates	  are	  set	  based	  on	  expected	  damage	  – Simula2ons	  help	  predict	  the	  damage	  of	  a	  given	  earthquake/tsunami/landslide,	  can	  help	  inform	  the	  response	  mechanisms	  7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  Earthquake	  and	  Wildﬁre	  Hazard	  Maps	  for	  CA	  (courtesy	  OpenHazards.com)	  7	  Computa2onal	  Seismology	  This	  is	  a	  1200	  km	  by	  600	  km	  oblique	  view	  of	  southern	  Alaska;	  Anchorage	  (A)	  and	  Fairbanks	  (F)	  are	  labeled	  for	  reference.	  This	  simula2on	  shows	  a	  surface	  view	  of	  earthquake	  wave	  propaga2on	  of	  the	  1964	  Alaska	  M9.2	  earthquake.	  The	  3D	  wave	  propaga2on	  code	  is	  called	  SPECFEM3D.	  Science	  credits:	  Carl	  Tape,	  Ulrika	  Cahayani,	  Emanuele	  Casaroj.	  
7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  8	  Computa2onal	  Seismology	  InSAR	  and	  earthquake	  visualiza2on	  from	  Virtual	  California.	  Simula2on	  uses	  all	  major	  faults	  in	  California	  and	  runs	  for	  200	  year	  2me	  period.	  Fault	  ruptures	  are	  shown	  as	  highlighted	  faults.	  Large	  ruptures	  are	  also	  visualized	  as	  InSAR	  interferogram	  fringe	  paaerns.	  Lower	  leW	  shows	  the	  cumula2ve	  magnitude-­‐frequency	  distribu2on.	  	  (courtesy	  Michael	  Sachs)	  7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  9	  VC	  • Virtual	  California	  is	  an	  earthquake	  simula2on	  program	  developed	  by	  Heien,	  Sachs,	  Rundle	  • It	  combines	  an	  N-­‐body	  simula2on	  and	  cellular	  automata	  style	  simula2on	  – Over	  long	  2me	  periods,	  all	  pieces	  interact	  with	  each	  other	  – During	  earthquakes,	  only	  nearby	  pieces	  interact	  – Helps	  study	  long	  term	  earthquake	  cycle	  sta2s2cs	  and	  behavior	  Now	  available	  at	  hap://geodynamics.org/cig/soWware/vc/	  	  7/13/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  10	  CIG	  • Computa2onal	  Infrastructure	  for	  Geodynamics	  (CIG)	  – Based	  in	  Davis,	  CA,	  funded	  by	  NSF	  (Na2onal	  Science	  Founda2on)	  – hap://geodynamics.org/	  • Many	  researchers	  write	  computer	  programs	  to	  study	  earthquakes,	  tsunami,	  landslides,	  other	  phenomenon	  • CIG	  gathers	  and	  maintain	  these	  programs	  for	  reuse	  by	  other	  researchers	  – Avoid	  reinven2ng	  the	  wheel	  – Help	  researchers	  use	  cujng	  edge	  techniques	  • CIG	  provides	  infrastructure,	  documenta2on,	  support	  for	  users	  and	  developers	  7/12/14	  APRU	  Summer	  School	  2014	  11	  Thank	  you	  Any	  ques2ons?