基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

• 作者: 杨世通 王晶晶 蔡燕霞 鲁国瑞
• 来源期刊: 空间科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: CME参数识别模型 MapReduce 并行计算效率
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 空间物理——行星际与磁层
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: P353
• 字数: 3075字
• 语种: 中文

摘要

日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR (CME detection under MapReduce)方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶晶	中国科学院国家空间科学中心	18	73	2.0	8.0
2	杨世通	中国科学院国家空间科学中心	4	6	1.0	2.0
6	蔡燕霞	中国科学院国家空间科学中心	5	7	2.0	2.0
10	鲁国瑞	中国科学院国家空间科学中心	5	7	2.0	2.0