基于多核环境下青海省降雨量空间插值方法的分析与优化

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通过研究以往的区域降水分布情况,以得出整个区域的栅格化降水结果是国内外在水文、地理等学科的热点研究方向。而青海省地形复杂、气候干燥、降雨稀少,且青海省的气象台站数相较于内地省份十分稀少稀疏,站点数据的高离散性提高了研究区域降水的空间整体分布的难度,因此需要采用空间离散的站点观测数据来进行研究,方法即为空间插值。空间插值法在实际研究过程中,插值对象常为大量站点数据,用串行插值算法进行降水量数据的小网格插值时会耗大量时间,因此,在多核环境下实现插值算法的并行化显得尤为重要。本研究分别用4种常用空间插值模型对青海省50个国家站点的日降水数据进行了小网格插值。然后采用实际验证的方法评估各插值结果精确度,确定青海省区域降水气候资源的最优插值算法。之后在青海大学三江源数据分析中心和“神威·太湖之光”计算机系统上分别采用openMP、MPI和Athread并行编程模型对最优插值算法进行并行优化。最后通过加速比、加速效率等指标评估各方案下的优化效果。研究表明:(1)普通Kriging插值是最适于青海省地区的降水量研究的插值法;(2)任务划分的并行方法可以有效的提高普通Kriging插值法的插值效率;(3)对于普通Kriging算法来说,基于MPI的普通Kriging并行算法的加速效果最佳,其次为Athread加速线程库,OpenMP为最差。
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