并行计算在临近天气预报系统中的应用研究
发布时间:2017-07-02 07:05
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【摘要】:临近天气预报指的是对未来0-6小时的天气状况及其可能产生的灾害提前进行气象预报的一门技术。采用临近天气预报系统可以为政府和抗灾减灾相关部门提供气象数据参考和天气预报,可以让可能面临灾害地区的人员提前撤离,减少不必要的人民生命和财产的损失。因此,有关临近天气预报系统的研究有重要的现实意义。在临近天气预报系统中,已经出现了各种临近天气预报的算法,其中交叉相关法和光流法是两种主要的方法,它们已经比较广泛地应用到了气象领域。相对于交叉相关法,光流法计算复杂,但是对于强对流天气,光流法能够取得更好的预报效果。光流法从偏微分方程的角度来求解光流场,由于在计算过程中引入了严格的约束条件,需要层层递归才能够获得计算结果,所以光流法的计算时间比较长,若由单核处理器来计算光流场的话则需要相当长的时间,所以影响了光流法在外推预报技术中的推广应用。由于天气预报系统对实时性要求较高,面对灾难的预报必须是分秒必争的,所以在解决算法预测准确性的同时,必须重点解决各种算法运行时间长度的问题。近年来随着并行计算的发展,采用CPU-GPU的协同并行计算在光流法计算中能起到非常好的加速效果,因此,将并行计算运用到气象领域,可以加快各种预报算法的运算速度,可以提高天气预报的精准度,使得原来虽然不能满足业务需求,但精确度却又非常高的算法的运用到实际的业务中变成了可能,所以将并行计算技术运用到临近天气预报系统中是一种必然的技术趋势。本文依托广东省气象台的短时临近天气预报系统的实际研究课题,对临近天气预报系统中的各种天气预报的算法进行了分析和研究,提出了将并行处理技术运用到临近天气预测系统中的设计思想,并给出了相关的实现算法,取得了较好的加速比和实际效果。论文的主要工作可以归纳为以下几个方面:(1)对临近天气预报系统的各种天气预报的算法进行了分析和研究,提出了将并行计算技术运用到临近天气预测系统中的设计思想和方法。(2)构建了一个多核并行处理技术计算开发平台,在搭建的并行计算平台上面分别实现了多核交叉相关法、多核光流法、多核变分法和多核Z-I关系确认法,并对性能指标加速比进行了测试分析,使得最终加速比接近4。(3)以Gtx660为硬件开发平台,搭建了一个基于CUDA的GPU并行计算平台,实现了多线程光流法和多线程变分法,最终加速比在100倍左右。
【关键词】:临近天气预报系统 交叉相关法 光流法 并行计算
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P456;TP338.6
【目录】:
- 摘要5-7
- Abstract7-11
- 第一章 绪论11-20
- 1.1 课题来源及意义11-12
- 1.2 国内外相关研究现状12-14
- 1.2.1 临近预报技术发展现状12-14
- 1.3 并行计算技术发展现状14-18
- 1.4 本文的主要研究工作18
- 1.5 论文的组织结构18-20
- 第二章 并行计算技术20-26
- 2.1 并行计算20-21
- 2.2 CPU并行计算技术21-23
- 2.2.1 Win32API多线程编程21-23
- 2.2.2 OpenMP多线程编程23
- 2.2.3 MPI并行编程23
- 2.3 GPU并行计算技术23-25
- 2.3.1 OpenCL并行计算平台24-25
- 2.3.2 CUDA并行计算平台25
- 2.4 本章小结25-26
- 第三章 外推预报技术26-36
- 3.1 单体质心法外推26-27
- 3.2 交叉相关法外推27-28
- 3.3 光流法外推28-33
- 3.3.1 光流法简介29-30
- 3.3.2 Horn-Schunck算法30
- 3.3.3 Lucas-Kanade算法30-31
- 3.3.4 金字塔光流算法31-32
- 3.3.5 光流算法实验比较32-33
- 3.4 外推算法实验比较33-35
- 3.5 本章小结35-36
- 第四章 基于GPU的临近预报系统的设计与实现36-50
- 4.1 系统设计36-39
- 4.1.1 系统要实现的功能36
- 4.1.2 系统流程图36-39
- 4.2 光流法并行实现39-44
- 4.3 变分法并行计算44-48
- 4.4 Z-I关系确立并行计算48-49
- 4.4.1 串、并行计算动态分级Z-I关系48-49
- 4.5 本章小结49-50
- 第五章 系统测试与分析50-57
- 5.1 系统环境50
- 5.2 系统实现效果50-56
- 5.3 实验结果分析56-57
- 总结与展望57-59
- 参考文献59-62
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果62-63
- 致谢63-64
- 附件64
【参考文献】
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3 马俊峰;基于OpenCL的多GPU并行计算的研究与应用[D];哈尔滨理工大学;2014年
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本文编号:508861
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