用微机多核CPU并行方式运转WRF模式.pdf

本文主要探讨了如何利用微机多核CPU的并行方式运行Weather Research and Forecasting (WRF)模式，这是一种用于大气科学中的区域中尺度数值预报模型。文章指出，随着WRF模式分辨率的提高，对计算能力的需求呈量级式增长，因此需要寻找有效提升计算速度的方法。 文章分析了WRF模式模拟过程中，提高分辨率对于计算能力的巨大需求。随着网格分辨率的提高，计算时间会大幅度增加，这主要是因为更多的网格点需要处理，同时为了保持计算稳定性，时间步长也需要减小，导致总的积分次数增多。因此，对于地市级气象台站而言，建立能够处理高分辨率模拟的系统是一项挑战。 接着，文章介绍了集群计算的基本原理和组成部分，特别是微机多核CPU组成的单机集群方案。这种方案允许在一台计算机上利用多个CPU核心并行处理任务，从而提高计算效率。作者通过实例展示了如何在Linux环境下对WRF模式进行并行编译，以实现多核CPU上的并行运算。 实验结果显示，WRF模式在多核CPU构建的Linux单机集群中并行运行的效率很高，且CPU数量越多，运算速度越快。这种并行方式具有成本低、简单稳定和运算速度快的优点，特别适合资源有限的地市级气象台站使用。 此外，文章还讨论了建立区域中尺度数值预报系统时需要考虑的因素，包括硬件选择、软件配置、并行策略优化等，并通过6种不同的区域方案进行了并行试验，验证了多核CPU并行方式的有效性。 文章引用了其他研究者使用WRF模式进行暴雨、飑线、雨雪冰冻和台风登陆过程的模拟案例，证明了WRF模式在中小尺度天气过程预报中的强大能力。然而，随着模式分辨率的提高，计算时间的增加成为制约因素，而多核CPU并行计算提供了有效的解决方案。 微机多核CPU并行运算在WRF模式中的应用是一种解决高分辨率模拟计算需求的有效途径，尤其对于资源有限的气象台站，这种技术能显著提升预报系统的性能，缩短计算时间，满足业务需求，同时支持对特定个例的高精度研究。未来，随着微电子制造技术的发展，多核CPU将继续发挥重要作用，为气象科学的数值模拟提供更强大的计算能力。