基于mpi的大气污染扩散模型的并行计算研究new

《基于mpi的大气污染扩散模型的并行计算研究new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、http://www.paper.edu.cn基于MPI的大气污染扩散模型的并行计算研究姚丽萍王远飞（华东师范大学地理信息科学教育部开放实验室，上海，200062）E-mail：ys03161054@student.ecnu.edu.cn摘要环境空气管理和空气污染预报过程中，数量众多的污染源、复杂的扩散模型以及庞大的运算量难以保证空气污染物分布预报的高度时效性。本文基于MPI消息传递实现了多点源高斯扩散模型的并行编程，以数据的分布存储作为区域划分的依据，实现了计算量的负载平衡；通过对算法的改进实现了粗粒度计算，大大减少通信量，提

2、高了程序的执行效率，并对串行计算和并行计算的结果进行了比较。研究结果表明，将并行计算应用于多点源污染物浓度计算是可行的，并获得较高的加速比，并行效率最高达97.5%，与单机相比，不仅可以提高运行速度，大大缩短计算时间，而且可以扩大计算规模。关键词并行计算大气污染扩散加速比1.引言当前，随着城市与区域环境管理的深化和计算机技术的普及，复杂的大气扩散模式多被移植到PC桌面环境中运行，这些模式已经成为支持环境空气质量评价、大气环境容量核定、优化污染源的布局、空气质量预报等业务工作的基本工具。为了满足环境管理要求，扩散模式不断向大型化和

3、复杂化发展，从经典的高斯点源扩散模式向其变形模式、统计模式、相似模式、K模式甚至多模式组合模拟的方向发展。当考虑的影响因素众多、污染源数量较多、模拟的时间周期延长、模拟的空间网格更加精细时，在PC环境中运行模式需要花费很长的计算机时间，单机性能上的缺陷已经难以胜任在短时间内计算环境空气质量这一任务。3例如对上海这样的特大型城市，即使在公里网格（1km×1km）上对10数量级的工业污染点源使用最简单的高斯型的评价模式进行模拟分析，也需要花费数小时的时间才能完成一次模拟分析，这还不包括在更细的网格上对更加复杂的污染源如线源、体源等进

4、行模拟分析。此外，在污染扩散过程的分析中，还经常需要进行交互式的计算模拟，这就对计算的实时性提出了更高的要求。为了解决PC计算效率和环境管理业务对于计算模拟实时性要求之间的矛盾，我们将研究的着眼点转向高性能体系下的并行计算。并行计算是解决复杂问题的主要方法之一，其基本思想是根据一定的规则将一个大的计算问题分解成许多小的子问题，将这些子问题分配调度到高性能计算平台的不同节点上进[1]行计算。通过将大的问题分解成小问题进行并行计算，可以大大缩短问题的处理时间。随着计算机网络化和并行计算的发展，以互联网为基础的高性能并行计算已经出现，

5、在这一网络平台上各种计算资源连接在一起，计算机技术从原来单纯的计算工具，逐渐变成一种以计算和信息传播并重的工具。本文的主要工作即是以1998年上海市工业污染源为例，尝试在高性能环境中通过并行计算解决环境管理业务对大气污染扩散模拟提出的效率需求，并建立Internet－高性能计算－GIS分析为一体的技术体系。2.2．试验数据与污染扩散模型2.1试验数据与坐标系本文主要研究的是在网络化的高性能并行计算环境中大气污染模拟的技术问题，因此-1-http://www.paper.edu.cn对计算模拟中需要的污染源数据和有关的气象参数等的

6、实时性不过于注重。虽然SO2、NOx,CO,O3及大气颗粒物（TSP和PM10）等都是影响城市空气质量的污染物质，并且污染源又有地面源和高架源之分，但是本文仅选择高架点源排放的SO2作为研究对象。在上述限定的基础上，确定上海市为试验研究区域，高架点源的试验数据为1998年全市的1320个燃煤为主的重点工矿企业，研究区域和污染源分布见图1。计算中选取的坐标系的原点在图1所示的矩形区域的西南角，东向为正X轴，北向为正Y轴，用格距1000m×1000m的公里网格覆盖整个研究区，有效格网数为102×130个（图2）。图11998年上海1

7、320个燃煤企业分布图图2研究区建立的分析网格2.2污染扩散模型的选择研究污染物质扩散的大气扩散模型种类繁多，包括统计模式，统计－动力模式，动力模式等。考虑到本文主要目的是实现高性能并行计算环境中的污染扩散模拟的技术体系，我们采用了我国环境空气质量评价中普遍应用的，且相对简单高斯烟羽模式（国标HJ/T21-93）。在研究短时段大气污染物扩散和年日浓度分布时，高斯烟羽模式是计算高架点源释入大气中[2]气载污染物下风向浓度应用最广泛的方法，此模式假定烟羽中污染物浓度分布在水平方向和垂直方向都遵循高斯分布。对于在某种气象条件（指风速、

8、风向、大气稳定度不随时间而变）下的高架点源的连续排放，在考虑了烟羽在地面的全反射后，下风向任一点的污染物浓度Cx(),,yz为：22Qy⎛⎞2⎧⎡()zH−+e⎤⎡()zHe⎤⎫⎪⎪Cx(),y,z=−exp⎜⎟⎨exp⎢−⎥⎢+exp−⎥⎬22πσσu⎜⎟σ2