专利名称：天气雷达数据的多核并行计算方法
技术领域：
本发明涉及一种气象雷达数据处理方法，尤其是一种利用多核计算机实时处理雷 达扫描数据的方法，具体地说是一种天气雷达数据的多核并行计算方法。
背景技术：
众所周知，计算机CPU在单核心的的频率达到近乎极限以后，CPU进入多核时代。 所谓的多核是指在一枚处理器中集成两个或者多个完整的计算引擎。多核编程，很重要的一点就是要将多个CPU核同时运转起来，提高CPU的利用率， 也就是要提高多核CPU的加速比系数。但是并不是任何时候都可以同时将多个核运转起来，比如一些不能并行化执行 的代码，特别是使用了锁的代码，它的执行是串行化的，无法同时利用多个核，还有负载平 衡问题，多个任务无法划分得很均勻，导致实际情况中有些任务先运行完，有些任务后运行 完，先运行完的CPU核就处于空闲状态。多核计算的运用场合是针对大量数据并需要针对大量的数据需要复杂的计算的 情况，在数据量很大且对数据的运算量很大的气象领域极为适用。在中尺度气象领域，由于中尺度现象无论在空间上还是在时间上的分辨率都很 高，要求业务数据预报模式或者数值研究模式在空间上和时间上的分辨率尽量高，模式运 行的时间尽量短。因此对计算机的计算速度要求很高，多核并行计算是一条很好的解决方 案。新一代天气雷达具有很高的时间和空间分辨率，尤其双线偏振雷达，所能探测到 的数据量数倍于常规的多普勒雷达，对超大规模的天气雷达数据的处理，计算的复杂程度 比较大，计算的时间开销显著。因此，对于这种大规模数据进行并行处理就显得十分重要。
发明内容
本发明的目的是针对目前的雷达数据处理过程中由于待处理数据的关联性较强， 造成各CPU核运行的忙闲不均，时间开销大的问题，发明一种先将雷达数据格点化成互不 相关的数据送入各自的CPU核独立运行，最后进行合成得到所需相关气象数据的天气雷达 数据的多核并行计算方法。本发明的技术方案是一种天气雷达数据的多核并行计算方法，其特征是它包括以下步骤首先，将探测到的天气雷达观测数据用球面坐标系进行存储；其次，将存储的球面坐标系数据进行格点化处理，也就是把球面坐标系下的空间 分辨率不均勻的雷达数据插值到统一的笛卡尔坐标下形成空间分辨率均勻的互不相关的 网格点数据；第三，利用OPENMP程序将得到的网格点数据在各自线程的控制下进入对应的CPU 核中运行即可得到相应的气象数据；
最后，将各CPU核计算所得数据进行合成即可得到所需的气象数据。对球面坐标系数据进行格点化时，首先利用笛卡尔坐标系下的网格点的高度、格 点位置计算出球坐标系中对应仰角、方位和斜距，然后根据计算出的仰角、方位、斜距在雷 达球坐标系中的位置，利用内插方法给出该网格点的赋值，得到该网格点上的分析值；然后 将球坐标系下的雷达数据插值到笛卡尔坐标系下的细网格上时，用径向和方位上的最近邻 居发和垂直线性内插法(nearest neighbor on range-azimuth planes combined with a linearinterpolation in vertieal direction，简称NVI)方法即可得到空间连续的格点 数据。所述的NVI方法是设定(r，a, e)是某一网格点在雷达球坐标系中的位置，r为 斜距，a为方位角，e为仰角。e位于其上下相邻仰角el和e2之间。(r，a, θι)和(r，a, e2) 分别是经过该网格点的垂线(仰角低于20°时，垂直方向可用仰角方向近似)与其上下仰 角波束轴线的交点，那么该网格点的分析值产&，⑴。可以用这两点的分析fa(r，a，ei)和 fa(r, a, e2)进行垂直线性内插得到，即fa(r, a, e》=[welfa(r, a, ei)+we2fa(r, a, e2) ] · (wel+we2)其中wel和we2为内插权重wel = (e2_e) / Cei^e1)we2 = (e-e》/ (e^e^fa(r, a, θι)和fa(r，a, e2)为最靠近点(r，a, θι)和(r，a, e2)的雷达距离库的观 测值，它们的获取使用了径向和方位上的最近邻居法。IV1, ri; ri+1为相邻距离库，a^, ai; ai+1为相邻方位角，由雷达扫描时半功率线和半功率库所围成的梯形区是距离库A的影响 区，在径向、方位方向上落在这个梯形区域的点(r，a)得分析值产0·，a)都用距离库巧的 观测值f° (I^ai)来赋值，即fa(r，a) = fO^ai)。本发明的有益效果本发明通过共享内存并行OpenMP多核并行技术，实现了对天气雷达回波的单雷 达二次格点产品和多雷达拼图格点产品计算和生成，并通过对本算法模块的独立封装，具 有极强的可移植性和扩展性。进行雷达数据格点化计算的时候，在初始化后每一个仰角上的计算量比较小， OpenMP自身的调度会消耗一定的时间，所以在对每个仰角进行计算的时候，由于计算量小， 使用OpenMP的优势并不明显，有时候甚至由于调度和CPU被其他进程占用的原因，导致并 行化后的效率不升反降，例如第6个仰角和第8个仰角，如表1所示。而初始化的时候，数 据的计算量约是九个仰角计算量的和，并行化调度的时间占用整个计算过程的时间的比重 很小，此时，OpenMP在双核CPU上的计算优势则凸现了出来。表IOpenMP并行化算法与常规算法的对比
权利要求
1.一种天气雷达数据的多核并行计算方法，其特征是它包括以下步骤 首先，将探测到的天气雷达观测数据用球面坐标系进行存储；其次，将存储的球面坐标系数据进行格点化处理，也就是把球面坐标系下的空间分辨 率不均勻的雷达数据插值到统一的笛卡尔坐标下形成空间分辨率均勻的互不相关的网格 点数据；第三，利用OPENMP程序将得到的网格点数据在各自线程的控制下进入对应的CPU核中 运行即可得到相应的气象数据；最后，将各CPU核计算所得数据进行合成即可得到所需的气象数据。
2.根据权利要求1所述的天气雷达数据的多核并行计算方法，其特征是对球面坐标系 数据进行格点化时，首先利用笛卡尔坐标系下的网格点的高度、格点位置计算出球坐标系 中对应仰角、方位和斜距，然后根据计算出的仰角、方位、斜距在雷达球坐标系中的位置，利 用内插方法给出该网格点的赋值，得到该网格点上的分析值；然后将球坐标系下的雷达数 据插值到笛卡尔坐标系下的细网格上时，用NVI方法即可得到空间连续的格点数据。
3.根据权利要求2所述的天气雷达数据的多核并行计算方法，其特征是所述的NVI方 法是设定(r，a，e)是某一网格点在雷达球坐标系中的位置，r为斜距，a为方位角，e为仰 角。e位于其上下相邻仰角el和e2之间。(r，a, θι)和(r，a, e2)分别是经过该网格点的 垂线(仰角低于20°时，垂直方向可用仰角方向近似)与其上下仰角波束轴线的交点，那么 该网格点的分析值fa(r，a, e)可以用这两点的分析fa(r，a, θι)和fa(r，a, e2)进行垂直线 性内插得到，即fa(r, a, e^ = [welfa(r, a, e^+w^f^r, a, e2) ] · (wel+we2) 其中和we2为内插权重 wel = (e2_e) / ^e2-G1) we2 = (e-eD/^-e》fa(r, a, θι)和fa(r，a, e2)为最靠近点(r，a, θι)和(r，a, e2)的雷达距离库的观测值， 它们的获取使用了径向和方位上的最近邻居法。IV1，ri; ri+1为相邻距离库，a^, ai; ai+1为 相邻方位角，由雷达扫描时半功率线和半功率库所围成的梯形区是距离库A的影响区，在 径向、方位方向上落在这个梯形区域的点(r，a)得分析值产(1·，。都用距离库A的观测值 F(I^ai)来赋值，即fa(r, a) = fO^ai)。
全文摘要
一种天气雷达数据的多核并行计算方法，其特征是它包括以下步骤首先，将探测到的天气雷达观测数据用球面坐标系进行存储；其次，将存储的球面坐标系数据进行格点化处理，也就是把球面坐标系下的空间分辨率不均匀的雷达数据插值到统一的笛卡尔坐标下形成空间分辨率均匀的互不相关的网格点数据；第三，利用OPENMP程序将得到的网格点数据在各自线程的控制下进入对应的CPU核中运行即可得到相应的气象数据；最后，将各CPU核计算所得数据进行合成即可得到所需的气象数据。本发明的多核并行技术可使CPU的最大使用率达到97％，充分使用了计算机的运算能力。提高气象数据计算分析的实时性。
文档编号G06F15/16GK102117227SQ20111005546
公开日2011年7月6日 申请日期2011年3月9日 优先权日2011年3月9日
发明者孙文正 申请人:南京恩瑞特实业有限公司