排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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提出一种适于并行计算设备的向量化检验方法。采用特征半径近似判别法选取搜索域内观测点平均值作为实测值,基于广播、索引等向量化方法及海浪平稳性条件实现模式和观测资料时间和空间的匹配,并将待检区域等分为若干块分别计算以免内存溢出。本算法可在中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）上运行,也适用于其它类型的模式网格。为评估算法实际效果,以有限体积海浪模式产生的球面质心泰森多边形网格预报产品和卫星沿轨道遥感产品分别作为待检和参考数据,结果表明CPU和GPU的计算结果一致;GPU的计算效率较CPU提高30倍;区块大小对效率提升有一定影响,需根据实际算例调试优化。 相似文献
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利用MPAS-A模式,针对模式中的New-Tiedtke,Grell-Freitas和Kain-Fritsch 3种积云对流参数化方案,选取2016—2017年期间的10个西北太平洋台风个例,研究了不同积云对流参数化方案对西北太平洋台风路径与强度模拟效果的影响,并讨论了其影响的物理机制。试验结果表明:3种积云对流参数化方案对MPAS-A台风模拟效果存在一定差异,New-Tiedtke方案模拟的路径和强度总体效果与观测最接近。影响机制分析表明,不同积云对流参数化方案使得模拟西太副高的位置不同,即引导西北太平洋台风的环境气流不同是造成路径差异的原因;而不同积云对流参数化方案模拟的台风中心对流不稳定高度不同,即潜热输送和释放不同,是造成台风强度不同的原因。 相似文献
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