【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院国家空间科学中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41604149),北京市科技重大专项(Z181100002918004)共同资助
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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
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