[发明专利]一种数值天气模式同化系统的稠密观测资料优化调度方法

说明书

一种数值天气模式同化系统的稠密观测资料优化调度方法，包括如下步骤：对区域格点、观测站点、格点矩阵、关系矩阵以及选取数组进行初始化操作；通过调度算法对所有观测站点进行取出操作，通过对观测站点影响范围以及站点之间的相互影响因素进行计算，使观测站点得到最优的调度，从而提升系统的性能。该调度方法在保证每一批调度的观测站点尽可能多的情况下，克服了传统随机调度算法中选取的观测站点之间可能相互冲突的缺陷。

技术领域

本发明涉及数值天气科学领域，尤其涉及一种数值天气模式同化系统的稠密观测资料优化调度方法。

背景技术

数值天气模式同化系统中主要影响系统性能的问题在于通过调度算法对观测站点进行多轮调度，每一轮从给定数量的观测站点中取出一批互不冲突的观测站点进行并行化计算处理，处理完毕后再取出一批进行计算，直到所有的观测站点都处理完毕。

在该问题中，每一轮观测站点之间是否冲突取决于观测站点的经度差值和纬度差值是否都小于一定阈值，若一批站点中有冲突的站点，则在后续过程中无法对它们进行并行化计算，只能进行串行计算，从而影响系统的性能。

随机调度算法在每一轮选择观测站点的过程中，并不判断站点之间是否冲突，导致系统无法在每一轮观测站点的计算中高度并行化，从而降低系统的性能。由于该算法的随机性，每一轮可能会有大量的观测站点之间相互冲突，在极端情况下，该算法选取的一批观测站点之间可能全部相互冲突，这会导致同化系统的性能降到最低，在该极端情况下，所有站点都必须串行处理。

该问题的关键在于通过调度算法使每一批互不冲突的观测站点数量尽量多，使处理批次尽量少，就可以在尽量短的时间内完成所有观测站点的计算，即通过每一轮的调度保证观测站点的密集程度逐步降低，且每一批取出的站点互不冲突，因此关键点在于采用何种调度算法。

目前尚无一个简易的算法能够完美地解决该问题，如何从分布不均的观测站点中取出最合适的一批站点是该算法的重中之重。

解决该问题的传统调度算法有随机调度算法，该算法每一轮随机选取一定数量的观测站点，在这个过程中不管选取的观测站点之间是否冲突，只要是未被选取都可以作为该轮次选择的站点。

发明内容

针对上述缺陷或不足，本发明的目的在于提供一种数值天气模式同化系统稠密观测资料优化调度方法，通过对观测站点影响范围以及站点之间的相互影响因素进行计算，使观测站点得到最优的调度，从而提升系统的性能。该调度方法在保证每一批调度的观测站点尽可能多的情况下，克服了传统随机调度算法中选取的观测站点之间可能相互冲突的缺陷。

为达到以上目的，本发明的技术方案为：

一种数值天气模式同化系统的稠密观测资料优化调度方法，包括如下步骤：

S1、对区域格点、观测站点、格点矩阵、关系矩阵以及选取数组进行初始化操作，即该初始化的过程即存入对应矩阵的过程，具体操作为：

S11、初始化一块地图区域，该区域将所有站点都包含在内，读取文件，获取观测站经纬度；

S12、设定观测站点结构的属性，分别为id、lat、lon、qty，其中id代表序号，lat代表纬度值，lon代表经度值，qty代表与该站点冲突的站点数量值；将所有观测站点的数值复制成三个副本，分别为lat副本、lon副本和qty副本，其中lat副本按lat值升序排序，lon副本按lon值升序排序，qty副本按qty值降序排序；

S13、初始化格点矩阵G，将观测站点放置在地图区域中，根据站点影响的范围，给地图区域上的格点赋值，该值为影响该格点的观测站点数量；

S14、初始化关系矩阵R，其中r_ij为R中行为i且列为j的值，该值代表id为i的观测站点是否受到id为j的观测站点的影响，若受到影响则该值为真，否则该值为假；