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531.
雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。  相似文献   
532.
采用巢式设计方法和人工采卵授精技术,对大菱鲆大规模家系的构建与培育技术进行研究。按照1雄配2雌的原则,选取英国、法国、丹麦和挪威4个群体的大菱鲆进行定向交配,并对大菱鲆早期发育阶段苗种进行了环境标准化和一级、二级、三级数量标准化培育。结果表明,构建父系半同胞家系的初始成功率不高,1/3父系半同胞家系的初始构建成功率≤20%;由于家系成功初始构建的不同步性,拉长了家系的培育时间,对同一发育阶段家系早期培育的同步性较差,导致对处于同一发育阶段、但在不同时期培育的家系所进行的环境标准化效果不好,每次数量标准化时,存在部分全同胞家系间数量差异显著。基于早期阶段家系构建和培育存在的问题,提出了拟解决的方法和对策,为大规模建立大菱鲆家系提供参考。  相似文献   
533.
利用海表温度再分析资料、NCEP/NCAR大气环流再分析资料以及MPI-ESM1-2-LR气候模式PI-Control试验输出数据等,通过对不同强度的厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation, ENSO)事件所对应的印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole, IOD)事件的分析,探讨了ENSO对IOD偏度的调制作用。结果表明,伴随着赤道中东太平洋明显的正海温偏度,秋季印度洋海表温度存在西正东负的偏度。IOD与ENSO之间呈现出较强的非线性关系,且大部分强的正IOD事件对应着强El Nino事件。强El Nino位相下,IOD事件相关的海温与风场表现出很强的响应,强于La Nina事件产生的响应,表现为强的非对称性;相比较而言,弱El Nino事件与La Nina事件下引起的印度洋海温和风场的强度相当,并没有显著的非对称性。因此,ENSO可通过激发非对称的大气遥相关对IOD强度非对称性产生调制作用,印度洋海表温度偏度很大程度上是由强El Nino事件导致的强正IOD事件所贡献。  相似文献   
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