基于大数据技术的气象算法并行化研究

摘要：

在气象数值预报解释应用业务中，传统数值算法的应用呈现逐步增加的趋势，但是随着算法输入数据种类和数据量的增加导致算法的完成时间大幅增长，甚至出现了算法完成时间性能瓶颈。为了突破算法时间上的性能瓶颈，基于OpenCV算法库，实现了多元逐步回归和卡尔曼滤波算法的执行模块，采用Map-Reduce计算框架设计和实现了多站点输入数据分割的并行化执行模块；规范了算法输入和输出的数据格式，设计了并行算法的Web服务流程以及实现了基于Rest Web Service的算法访问接口。业务应用实验测试表明，并行算法能够很好地满足气象业务实际需求。

关键词：大数据分析技术、并行化、气象数值算法、Web服务

所属期刊栏目：26

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国气象局气象关键技术集成与应用项目CMAGJ2014M40;广东省气象局重点项目2012A01;广州市科技计划项目2012Y2-00031,2013Y2-00053,2013Y2-00074

在线出版日期：2016-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-49,55