气象防雷标准技术水平现状研究

为强化标准实施应用,从规范性引用文件、标准的协调性和编写质量等3个方面,分析现行79项气象防雷标准的技术水平。结果表明：有22项因规范性引用文件失效而影响其技术水平;在术语和定义、标准化对象、标准之间及标准内部的技术要素等方面需要协调;在测定值的数值修约和极限数值的判定方法上存在技术缺陷。引入标准影响因子的概念,标准影响因子合计为0.784 8,最大值是0.075 9,有46项没有被雷电防御领域(X13)标准规范性引用。气象防雷标准技术要求主要来源于工程建设和雷电防护专业领域的标准;雷电防御领域尚缺少基础标准和通用标准。     

气候数值模式在计算网格环境下的应用

气候数值模式研究一直受到大型计算机系统计算性能和计算资源不足的制约。目前越来越多的超级计算领域,正采用网格技术来实现多个计算节点协作的分布式计算环境,以提高计算能力。本研究是气候数值模式在网格环境下的实现方案,依据数值模式数据通讯量的多少,按强关联型和弱关联型两种主要的计算形态对多个气候模式和准数据并行的数值模式在局域网网格和广域网网格环境下实验。实验发现气候数值模式在网格环境下特点:强关联型的数值模式不适合广域网络构成的网格,而弱关联型的数值模式可以在网格计算环境中取得较好的计算效果。另外,合理地组织计算节点的结构,可以有效地提高数值模式的计算效果。这些工作对气候数值模式研究在以网格计算环境为基础的下一代超级计算中的应用有借鉴作用。     

高分辨率数值预报模式并行计算方法研究

根据计算机软硬件条件引进开发数值模式在ＰＶＭ环境下的并行版本,于１９９６年６月开始模式并行计算业务实验。结果表明：在数值预报中采用并行计算技术后,其ＣＰＵ加速比达到３．２１,并行效率达８０％,模式并行计算版本运行基本稳定,计算结果与串行计算结果基本一致。     

新书架

《2012年卫星遥感应用技术交流论文集》杨军主编该书内容包括卫星资料在天气、气候、数值预报、农业、生态环境、自然灾害监测等领域的应用,卫星资料处理和产品开发等方面的技术总结和讨论。这些内容对进一步推动和提高我国卫星资料特别是风云卫星资料的应用具有重要的指导意义。     

函数单形和外展开

针对气象工作需要,提出一种新的适用于多维问题的函数拟合方法。实质上本想法是窗口变换技术和小波分析的"粗化";,因为精细的小波分析在目前尚难用于方程数值解等气象问题。由此可以形式上构成一种分块的Galerkin方法,使大气控制方程求解并行化。     

数值预报MAPS模式并行化移植初探

通过武汉区域气象中心数值预报MAPS（Mesoscale Analysis and Process System)模式并行化移植的实例，介绍了如何使用共享内存，消息传递的并行方式进行数值预报模式并行化工作，对不同条件下并行MAPS模式的并行效率进行了比较。结果表明，对数值预报MAPS模式完成程序优化和共享内存方式以及消息传递方式的并行化等工作后，MAPS模式运算时间大为缩短，满足预报业务时效的要求。     

广州区域数值预报模式并行化计算

采用消息传递方式 (MPI) 对最近发展的广州区域数值预报模式进行了并行化计算研究。根据模式的结构和计算过程特点, 模式适合采用水平分区方案进行并行计算处理。在曙光3000并行计算机上分别采用一维和二维分区并行方案实现了模式的并行化计算, 并对模式的并行效率、并行加速比和并行通讯时间百分比等做了测试。对测试结果的分析表明:采用8个CPU时, 两种方案都能在1 h内完成72 h的预报, 一维分区方案的并行效率则保持在90 %左右, 可以满足业务运行需要。当模式使用8个以上CPU时, 通讯时间迅速增加并超过了计算时间的50%, 模式并行效率明显下降。CPU相同时, 模式一维分区并行方案比二维分区并行方案并行效率高且实现起来简单。     

神威机上集合数值天气预报系统功能概述

文章对自主研制的基于神威巨型机的并行化集合数值天气预报系统的研制背景、系统组成、主要技术特点和应用发展前景作了一简要介绍。     

省地气象台精细化预报系统

随着全国雷达网的建设以及探测技术和计算机能力的提升,各省地(市)气象台已具备良好的开展高分辨率数值天气预报的运行基础,因此研究一套切实可行的数值预报业务系统是十分必要的。系统的内核模式主要采用MM5V3,采用多台微机MPI并行,网格距可达到5-10 km。依据目前的计算条件和计算量,在系统中建立了几套方案。除了应用上面的模式外,系统尽量使用免费软件,主     

如何在LINUX下并行运行数值模式

针对运行数值模式的目的，着重介绍Linux系统的安装、编译和并行环境的建立，以及相关软件的编译安装。所用软件都可以通过Internet网获得，十分适合基层台站建立并行计算机系统，解决计算机资源和实际业务发展的矛盾，为精细化预报提供基础，同时也适合科学研究。