一种等值线填充并行算法
  • 【摘要】

    本文通过根据获得的计算机CPU 个数对要形成的网格场进行子区域划分,对各子区域用反距离加权插值法,双线形插值方法把离散气象数据格点化后形成了网格数据场,对各子区域进行OPENMP 的并行算法处理形成等值线填色场,实验结果表明,并行计算使系统的处理速度有较大提高。1由于各种气象台站和自动气象站的地理位置分布不均,而且不成网格排列,为了满足数值预报和各种预报诊断方法的要求,首先是对这些数据进行网格化,... 展开>>本文通过根据获得的计算机CPU 个数对要形成的网格场进行子区域划分,对各子区域用反距离加权插值法,双线形插值方法把离散气象数据格点化后形成了网格数据场,对各子区域进行OPENMP 的并行算法处理形成等值线填色场,实验结果表明,并行计算使系统的处理速度有较大提高。1由于各种气象台站和自动气象站的地理位置分布不均,而且不成网格排列,为了满足数值预报和各种预报诊断方法的要求,首先是对这些数据进行网格化,网格化完成后再对数据进行平滑处理,完成后对曲面拟合处理[1 ][2 ],从而形成了三维气象数据场,由于气象台站数的不断增加,以长江流域为例自动站的数据就达近2 万个,要形成5 公里的格距的数据场用反距离加权插值法进行,如果不采用分区并行计算,耗时将达数分钟,对于采集以分钟为单位间隔的数据要及时的形成格点场并进行等值线分析在时间上无法满足实时业务的需求,并行算法是解决这种困惑的有效手段。并行算法在大规模数值预报模式中有广泛的应用,也是满足实时预报业务的唯一计算手段,其中最成功的范例是美国的WRF 、MM5[1 ]和国内的GRAPES 模式系统,高分辨的模式系统对计算机有很高的要求,一般采用机群方式来满足要求。这些模式系统都要使用到网格化后的观测数据,而网格数据的形成和产品的后处理的图象产生用到并行算法的国内还很少见 [2 ][3 ]。对网格化数据产品的表现形式多种多样,常用的是对数据进行等值线分析,常用的是基于线条和基于填充方法的等值线分析,基于线条的等值线分析文章已经给出了并行解决方法[2 ][3 ] ,相对来说此算法和填充算法比较耗时较少,研究填色算法的并行化方法格外重要。特别是对人机交互式工作站在进行实时显示分析处理更是如此。随着计算机硬件技术的发展,多核CPU 技术的日益成熟,利用普通的服务器的硬件就可以搭建集群,使得这样的小型并行计算问题利用多CPU 和集群技术就可以解决。作者利用资料处理形成网格的算法特性,挖掘其中潜在的并行性,并通过OpenMP 的并行计算方法,实现了共享内存并行资料处理和产品生成,从而有效地提高资料处理和产品生成的运行效率。 收起<<

  • 【作者】

    王志斌  万玉发  罗兵  沃伟峰 

  • 【作者单位】

    中国气象局武汉暴雨研究所,湖北

  • 【会议名称】

    2011年第二十八届中国气象学会年会

  • 【会议时间】

    2011-11-01

  • 【会议地点】

    厦门

  • 【主办单位】

    中国气象学会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    区域划分  等值线填充  并行算法  气象数据  反距离加权插值法