CN106443833B - 一种基于云计算的数值天气预报方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于云计算的数值天气预报方法，该方法在WRF模式系统中采用远程交互并行网格嵌套计算方案，通过在数值天气预报中心和用户端之间合理地分配计算任务，实现了计算节点间文件的高效传输和管理，得到了一种基于云计算的数值天气预报架构方法。该方案适用于主节点和子节点计算任务重，计算时间相差不多，且计算时间之和超过了要求的情况。本发明提出的方法能够将主节点和子节点计算时间进行重叠，使总计算时间有效缩短。将数值天气预报作为云计算服务提供给开发人员使用，使得科研、商业领域可以充分利用云计算平台的计算资源，开展数值天气预报工作，不但提高了高性能计算机的利用率，而且有效提高了数值天气预报的计算效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力气象技术领域，具体涉及一种基于云计算的数值天气预报方法。
背景技术
数值天气预报综合了当前科学技术发展的最新成果，应用了当前最新的大气科学理论、数值计算方法和高性能计算机技术，通过高性能计算平台的模拟计算得到定量客观的预报结果。数值天气预报已成为当前气象部门制作天气预报的重要基础和根本途径，具有其他预报方法不可替代的地位和重要作用。
中尺度数值天气预报模式WRF是目前气象领域应用最广泛的区域预报模式之一，它的设计主要用于1-10km格距的模拟和预报。WRF模式为理想化的动力研究、完整的数值天气预报及区域气候模拟提供了共同的动力框架。WRF模式相比于之前的中尺度模式，具有更为先进的数值计算和资料同化技术、多重移动嵌套网格性能以及更为完善的物理过程。因此，WRF模式有着广阔的应用前景，包括在天气预报、大气化学、区域气候、纯粹的模拟研究等方面的应用，有助于开展针对我国不同类型、不同地域天气过程的高分辨率数值模拟，提高我国天气预报的分辨率和准确性。WRF运行过程具有如下特点：计算量巨大、通讯极为密集及实时性强、定时运行。基于以上三个特点，在构建一个WRF中尺度气象预报系统时，基础硬件环境方面必须要具备高性能的计算能力和网络环境，以及高稳定性的系统。也就是说，WRF模式的计算需要高性能计算机资源的支撑，这对于很多研究机构和组织来说，是一个难以承受的负担。一方面没有充足的经费支持该方面的建设，另一方面购置设备以后，模式计算时间集中在特定时刻，定时进行气象资料处理及数值模拟，其他时间计算机资源空闲，资源整体效益不高。
因此，如何设计一种既可以节省用户的投入，又可以提高资源的利用率，同时还可以方便资源的管理的数值天气预报方法，是本领域的技术人员亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供的一种基于云计算的数值天气预报方法，该方法既可以节省用户的投入，又可以提高资源的利用率，同时还可以方便资源的管理。将数值天气预报作为云计算的一种服务提供给开发人员使用，使得科学研究、产业应用及商业领域可以充分利用云计算平台的计算资源，开展数值天气预报工作，一方面可以提高高性能计算机的利用率增加效益，另一方面在支付价格较为低廉的情况下，大大提高了数值天气预报的计算效率。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于云计算的数值天气预报方法，所述方法在WRF模式系统中对模拟区域进行数值天气预报预测；并以数值天气预报中心为云平台的主节点、以用户端服务器作为子节点；所述方法包括如下步骤：
步骤1.采集并预处理所述模拟区域中的初始数据；
步骤2.根据所述初始数据，计算得到子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果；
步骤3.以相同的时间间隔将所述子节点分段；
步骤4.根据所述子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到所述分段后的子节点中的首段运行所需要的初始数据和边界数据；
步骤5.所述子节点根据其当前分段的初始数据和边界数据，计算得到其当前分段的高分辨率预报结果，同时将当前分段的最后一个时刻的预报数据输出为其下一个分段计算的输入格式；
步骤6.根据所述子节点的下一分段计算的输入格式及所述大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到下一时段运行所需要的初始数据和边界数据；并将这两个数据发送至所述子节点；
步骤7.判断所述子节点是否计算得到其全部分段的高分辨率预报结果；
若是，则进入步骤8；
若否，则返回步骤5；
步骤8.输出所述子节点的全部分段的高分辨率预报结果，预报结束。
优选的，所述步骤1，包括：
1-1.所述WRF模式系统中的输入数据预处理模块从所述主节点中采集所述模拟区域中的初始数据；
1-2.所述输入数据预处理模块预处理所述初始数据，使所述初始数据按类型分为静态数据、背景场数据、常规气象观测数据及非常规气象观测数据。
优选的，所述背景场数据，包括：GFS数据、JSM数据、GEM数据及RUC网格数据；
所述静态数据，包括：所述模拟区域的地形数据、植被数据、地势数据、土地类型数据以及土壤类型数据；
所述常规气象观测数据，包括：气象观测站、测风塔、系留气球等常规观测手段测量的气温、气压、风速、风向、长波辐射、短波辐射、相对湿度及降水数据；
所述非常规气象观测数据，包括：由气象卫星和雷达遥测获得的无法直接表征气象要素的变化的卫星辐射率及雷达回波的数据。
优选的，所述步骤2之前，包括：
a.所述WRF模式系统中的WPS前处理模块将所述初始数据插值到所述WPS前处理模块中；
b.定义占所述模拟区域的总面积的60％至100％的区域为大区域；并定义将所述模拟区域划分为多个相同面积的区域为子区域；所述大区域的面积为所述子区域的5至20倍。
优选的，所述步骤2，包括：
2-1.所述主节点运行所述WRF模式系统中的主体计算模块；
2-2.所述主体计算模块根据所述WPS前处理模块中的插值后的所述初始数据，计算得到所述子区域的且分辨率高的初始文件；
2-3.所述主体计算模块根据所述WPS前处理模块中的插值后的所述初始数据，计算得到所述大区域的且分辨率低的预报结果。
优选的，所述步骤4，包括：
4-1.所述主节点根据所述子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到所述分段后的子节点中的首段运行所需要的初始数据和边界数据；
4-2.所述主节点将首段的初始数据和边界数据发送给所述子节点。
优选的，所述步骤5，包括：
5-1.所述子节点接收所述主节点发送的当前分段的初始数据和边界数据；
5-2.所述子节点根据所述当前分段的初始数据和边界数据，计算得到当前分段的高分辨率预报结果；
5-3.所述子节点将当前分段的最后一个时刻的预报数据输出为其下一分段计算的输入格式；
5-4.所述子节点将所述其下一分段计算的输入格式发送至所述主节点。
优选的，所述步骤6，包括：
6-1.所述主节点接收所述子节点发送的所述下一分段计算的输入格式；
6-2.所述主节点根据所述下一分段计算的输入格式及所述大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到所述子节点的下一时段计算所需的初始数据和边界数据；
6-3.所述主节点将所述子节点的下一时段计算所需的初始数据和边界数据发送至所述子节点。
优选的，所述步骤8，包括：
所述WRF模式系统中后处理模块将所述子节点的全部分段的高分辨率预报结果以文字及图表的形式输出显示。
从上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种基于云计算的数值天气预报方法，该方法在WRF模式系统中采用远程交互并行网格嵌套计算方案，通过在数值天气预报中心和用户端之间合理地分配计算任务，实现了计算节点间文件的高效传输和管理，得到了一种基于云计算的数值天气预报架构方法。该方案适用于主节点和子节点计算任务重，计算时间相差不多，且计算时间之和超过了要求的情况。本发明提出的方法能够将主节点和子节点计算时间进行重叠，使总计算时间有效缩短。将数值天气预报作为云计算服务提供给开发人员使用，使得科研、商业领域可以充分利用云计算平台的计算资源，开展数值天气预报工作，不但提高了高性能计算机的利用率，而且有效提高了数值天气预报的计算效率。
与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下优异效果：
1、本发明所提供的技术方案中，在WRF模式系统中采用远程交互并行网格嵌套计算方案，通过在数值天气预报中心和用户端之间合理地分配计算任务，实现了计算节点间文件的高效传输和管理，得到了一种基于云计算的数值天气预报架构方法。该方案适用于主节点和子节点计算任务重，计算时间相差不多，且计算时间之和超过了要求的情况。本发明提出的方法能够将主节点和子节点计算时间进行重叠，使总计算时间有效缩短。将数值天气预报作为云计算服务提供给开发人员使用，使得科研、商业领域可以充分利用云计算平台的计算资源，开展数值天气预报工作，不但提高了高性能计算机的利用率，而且有效提高了数值天气预报的计算效率。
2、本发明所提供的技术方案，将数值天气预报中心和用户端分别作为主节点和子节点，主节点计算全局粗网格的任务，子节点计算局部嵌套细致网格的任务，主节点与子节点间采用远程交互并行网格嵌套计算方案；既可以节省用户的投入，又可以提高资源的利用率，同时还可以方便资源的管理。将数值天气预报作为云计算的一种服务提供给开发人员使用，使得科学研究、产业应用及商业领域可以充分利用云计算平台的计算资源，开展数值天气预报工作，一方面可以提高高性能计算机的利用率增加效益，另一方面在支付价格较为低廉的情况下，大大提高了数值天气预报的计算效率。
3、本发明所提供的技术方案，由主节点驱动子节点进行局部计算，计算过程中子节点向主节点进行交叉反馈；解决了主节点和子节点计算任务重，计算时间相差不多，且计算时间之和严重超过了预报要求的问题。
4、本发明提供的技术方案，应用广泛，具有显著的社会效益和经济效益。
附图说明
图1是本发明的一种基于云计算的数值天气预报方法的流程示意图；
图2是本发明的数值天气预报方法的步骤1的流程示意图；
图3是本发明的数值天气预报方法的步骤2的流程示意图；
图4是本发明的数值天气预报方法的步骤4的流程示意图；
图5是本发明的数值天气预报方法的步骤5的流程示意图；
图6是本发明的数值天气预报方法的步骤6的流程示意图；
图7是本发明的一种基于云计算的数值天气预报方法的应用例中的WRF云计算运行时序图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种基于云计算的数值天气预报方法，方法在WRF模式系统中对模拟区域进行数值天气预报预测；并以数值天气预报中心为云平台的主节点、以用户端服务器作为子节点；方法包括如下步骤：
步骤1.采集并预处理模拟区域中的初始数据；
步骤2.根据初始数据，计算得到子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果；
步骤3.以相同的时间间隔将子节点分段；
步骤4.根据子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到分段后的子节点中的首段运行所需要的初始数据和边界数据；
步骤5.子节点根据其当前分段的初始数据和边界数据，计算得到其当前分段的高分辨率预报结果，同时将当前分段的最后一个时刻的预报数据输出为其下一个分段计算的输入格式；
步骤6.根据子节点的下一分段计算的输入格式及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到下一时段运行所需要的初始数据和边界数据；并将这两个数据发送至子节点；
步骤7.判断子节点是否计算得到其全部分段的高分辨率预报结果；
若是，则进入步骤8；
若否，则返回步骤5；
步骤8.输出子节点的全部分段的高分辨率预报结果，预报结束
如图2所示，步骤1，包括：
1-1.WRF模式系统中的输入数据预处理模块从主节点中采集模拟区域中的初始数据；
1-2.输入数据预处理模块预处理初始数据，使初始数据按类型分为静态数据、背景场数据、常规气象观测数据及非常规气象观测数据。
背景场数据，包括：GFS数据、JSM数据、GEM数据及RUC网格数据；其中，GFS(GlobalForecast System)数据为全球预报系统数据；JSM(Japan Spectrum Model)数据为日本光谱模型数据；GEM(Global Environment Multi-scale model)数据为全球环境多重尺度模型数据；RUC(Rapid Update Cycle)网格数据为快速更新循环数据：
静态数据，包括：所述模拟区域的地形数据、植被数据、地势数据、土地类型数据以及土壤类型数据；
所述常规气象观测数据，包括：气象观测站、测风塔、系留气球等常规观测手段测量的气温、气压、风速、风向、长/短波辐射、相对湿度及降水等气象要素；
所述非常规气象观测数据，包括：由气象卫星和雷达遥测获得的卫星辐射率及雷达回波等数据，由于其无法直接表征气象要素的变化，因此称为非常规气象观测数据。
步骤2之前，包括：
a.WRF模式系统中的WPS前处理模块将初始数据插值到WPS前处理模块中；
b.定义占模拟区域的总面积的60％至100％的区域为大区域；并定义将模拟区域划分为多个相同面积的区域为子区域；大区域的面积为子区域的5至20倍。
如图3所示，步骤2，包括：
2-1.主节点运行WRF模式系统中的主体计算模块；
2-2.主体计算模块根据WPS前处理模块中的插值后的初始数据，计算得到子区域的且分辨率高的初始文件；
2-3.主体计算模块根据WPS前处理模块中的插值后的初始数据，计算得到大区域的且分辨率低的预报结果。
如图4所示，步骤4，包括：
4-1.主节点根据子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到分段后的子节点中的首段运行所需要的初始数据和边界数据；
4-2.主节点将首段的初始数据和边界数据发送给子节点。
如图5所示，步骤5，包括：
5-1.子节点接收主节点发送的当前分段的初始数据和边界数据；
5-2.子节点根据当前分段的初始数据和边界数据，计算得到当前分段的高分辨率预报结果；
5-3.子节点将当前分段的最后一个时刻的预报数据输出为其下一分段计算的输入格式；
5-4.子节点将其下一分段计算的输入格式发送至主节点。
如图6所示，步骤6，包括：
6-1.主节点接收子节点发送的下一分段计算的输入格式；
6-2.主节点根据下一分段计算的输入格式及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到子节点的下一时段计算所需的初始数据和边界数据；
6-3.主节点将子节点的下一时段计算所需的初始数据和边界数据发送至子节点。
步骤8，包括：
WRF模式系统中后处理模块将子节点的全部分段的高分辨率预报结果以文字及图表的形式输出显示。
如图7所示，本发明提供一种基于云计算的数值天气预报方法的应用例；
本应用例基于WRF数值模式，以数值天气预报中心为云平台，用户端服务器作为子节点，采用远程交互并行网格嵌套计算方案，实现了一种基于云计算的数值天气预报架构方法。具体步骤如下：
步骤1：所需要的初始数据在主节点上采集；
步骤2：主节点通过运行WPS，real.exe得到子节点计算所需要的子区域、高分辨率计算的初始文件wrfinput_d02；
步骤3：主节点进行大范围、低分辨率计算，运行WPS、real.exe和wrf.exe，得到大区域、较低分辨率的预报结果wrfout_d01*；
步骤4：将子节点计算按时间段均匀分成N段；
步骤5：在主节点运行中间产生部分预报结果wrfout_d01*，能满足子节点第1段运行需要，主节点根据wrfinput_d02，部分wrfout_d01*，通过运行ndown.exe，得到子节点第1段运行所需要的初始和边界数据wrfinput_d01和wrfbyd_d01，并将这两个数据文件发送给子节点；
步骤6：子节点在接收完上述数据文件以后，子节点进行第1分段计算，产生第1段高分辨率预报结果wrfout_d01,并同时将最后一个时刻的预报数据输出成第2分段计算的输入格式wrfvarinput_d01*；
步骤7：子节点将wrfvarinput_d01*发送给主节点；
步骤8：主节点在得到wrfvarinput_d01*以后，同时主节点运行中间产生部分预报结果wrfout_d01*能满足下一段时间n+1运行需要，主节点依据数据wrfout_d01*，wrfvarinput_d01，通过运行ndown.exe，得到第n+1时段运行所需要的初始和边界数据wrfinput_d01，wrfbyd_d01。并将这两个数据文件发送给子节点；
步骤9：子节点在接收完上述数据文件以后，子节点进行第n+1时段计算，产生第n+1时段高分辨率预报结果wrfout_d01,并同时将最后一个时刻的预报数据输出成第n+2分段计算的输入格式wrfvarinput_d01*；
步骤10：反复运行6-9步骤，直到完成全部N段计算。
其中，云计算是由因特网上广泛分布的高性能计算机、数据库以及各种资源整合而成，包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源等，能够有效地提供计算服务、存储服务、信息服务等，最终实现网络虚拟环境上的资源共享和协同工作。通过将各种资源进行整合，以Web服务的形式提供给各用户，用户只需为使用的计算和存储资源进行付费即可。
其中，WRF(Weather Research and Forecast)模式是由许多美国研究部门及大学共同参与进行开发研究的新一代中尺度数值预报模式和同化系统。WRF模式系统的开发计划是在1997年由NCAR中小尺度气象处、NCEP的环境模拟中心、FSL的预报研究处和奥克拉荷马大学的风暴分析预报中心四部门联合发起建立的，并由国家自然科学基金和NOAA共同支持。现在，这项计划得到了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究。WRF模式系统具有可移植、易维护、可扩充、高效率、方便的等诸多特性，使新的科研成果更为便捷地运用于业务预报，并使得科技人员在大学、科研单位及业务部门之间的交流变得更加容易。
WRF模式系统成为改进从云尺度到天气尺度等不同尺度重要天气特征预报精度的工具。重点考虑1-10公里的水平网格。模式结合先进的数值方法和资料同化技术，采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，很好地适应从理想化研究到业务预报等不同应用的需要。
WRF模式系统分为四个部分：输入数据预处理、模式系统的前处理，模式系统的主体计算部分和模式后处理部分。输入数据预处理部分主要是指模式运行所必需的静态数据(如模拟区域的地形植被数据等)，以及背景场数据，还包括常规及非常规气象观测资料。模式系统前处理(WPS)部分包括：定义模拟区域；插值地形数据(如地势，土地类型，以及土壤类型)到模拟区域；从其他模式结果中细致化网格以及插值气象数据到此模拟区域。WRF模式主体计算(ARW model)部分是模式系统的核心，它由若干理想化、实时同化以及数值积分的初始化程序组成，根据不同的物理过程选择适当的方案进行预报或模拟。WRF模式后处理部分将模式系统的结果进行处理、诊断并显示出来，包括了RIP4,NCAR图形命令语言NCL，以及为使用其它作图软件包如GrADS以及Vis5D的转换程序。
WRF模式常规运行流程为：经过模式输入数据预处理部分，WPS完整生成met_em.d0*文件后，经real.exe模块产生初始场wrfinput_d0*以及边界场wrfbdy_d0*文件，再经wrf.exe模块生成逐时刻的wrfout_d0*文件。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于云计算的数值天气预报方法，其特征在于，所述方法在WRF模式系统中对模拟区域进行数值天气预报预测；并以数值天气预报中心为云平台的主节点、以用户端服务器作为子节点；所述方法包括如下步骤：
步骤1.采集并预处理所述模拟区域中的初始数据；
步骤2.根据所述初始数据，计算得到子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果；
步骤3.以相同的时间间隔将所述子节点分段；
步骤4.根据所述子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到所述分段后的子节点中的首段运行所需要的初始数据和边界数据；
步骤5.所述子节点根据其当前分段的初始数据和边界数据，计算得到其当前分段的高分辨率预报结果，同时将当前分段的最后一个时刻的预报数据输出为其下一个分段计算的输入格式；
步骤6.根据所述子节点的下一分段计算的输入格式及所述大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到下一时段运行所需要的初始数据和边界数据；并将这两个数据发送至所述子节点；
步骤7.判断所述子节点是否计算得到其全部分段的高分辨率预报结果；
若是，则进入步骤8；
若否，则返回步骤5；
步骤8.输出所述子节点的全部分段的高分辨率预报结果，预报结束。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1，包括：
1-1.所述WRF模式系统中的输入数据预处理模块从所述主节点中采集所述模拟区域中的初始数据；
1-2.所述输入数据预处理模块预处理所述初始数据，使所述初始数据按类型分为静态数据、背景场数据、常规气象观测数据及非常规气象观测数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述背景场数据，包括：GFS数据、JSM数据、GEM数据及RUC网格数据；
所述静态数据，包括：所述模拟区域的地形数据、植被数据、地势数据、土地类型数据以及土壤类型数据；
所述常规气象观测数据，包括：气象观测站、测风塔、系留气球测量的气温、气压、风速、风向、长波辐射、短波辐射、相对湿度及降水数据；
所述非常规气象观测数据，包括：由气象卫星和雷达遥测获得的无法直接表征气象要素的变化的卫星辐射率及雷达回波的数据。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2之前，包括：
a.所述WRF模式系统中的WPS前处理模块将所述初始数据插值到所述WPS前处理模块中；
b.定义占所述模拟区域的总面积的60％至100％的区域为大区域；并定义将所述模拟区域划分为多个相同面积的区域为子区域；所述大区域的面积为所述子区域的5至20倍。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤2，包括：
2-1.所述主节点运行所述WRF模式系统中的主体计算模块；
2-2.所述主体计算模块根据所述WPS前处理模块中的插值后的所述初始数据，计算得到所述子区域的且分辨率高的初始文件；
2-3.所述主体计算模块根据所述WPS前处理模块中的插值后的所述初始数据，计算得到所述大区域的且分辨率低的预报结果。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤4，包括：
4-1.所述主节点根据所述子区域的且分辨率高的初始文件、及大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到所述分段后的子节点中的首段运行所需要的初始数据和边界数据；
4-2.所述主节点将首段的初始数据和边界数据发送给所述子节点。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤5，包括：
5-1.所述子节点接收所述主节点发送的当前分段的初始数据和边界数据；
5-2.所述子节点根据所述当前分段的初始数据和边界数据，计算得到当前分段的高分辨率预报结果；
5-3.所述子节点将当前分段的最后一个时刻的预报数据输出为其下一分段计算的输入格式；
5-4.所述子节点将所述其下一分段计算的输入格式发送至所述主节点。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤6，包括：
6-1.所述主节点接收所述子节点发送的所述下一分段计算的输入格式；
6-2.所述主节点根据所述下一分段计算的输入格式及所述大区域的且分辨率低的预报结果，计算得到所述子节点的下一时段计算所需的初始数据和边界数据；
6-3.所述主节点将所述子节点的下一时段计算所需的初始数据和边界数据发送至所述子节点。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤8，包括：
所述WRF模式系统中后处理模块将所述子节点的全部分段的高分辨率预报结果以文字及图表的形式输出显示。
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