【摘 要】
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为了提高作物生长模型的计算速度,该文提出了云环境下作物生长模型算法的实现方案。综合分析了作物生长模型和子模型之间的数据依赖关系,以及不同并行计算方法的特点。以云计
【机 构】
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南京农业大学信息科技学院,南京农业大学/国家信息农业工程技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(30971697);国家863计划(2013AA100404);国家科技支撑计划(2011BAD21B03);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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为了提高作物生长模型的计算速度,该文提出了云环境下作物生长模型算法的实现方案。综合分析了作物生长模型和子模型之间的数据依赖关系,以及不同并行计算方法的特点。以云计算基础架构开源软件Hadoop为基础,设计云环境下作物生长模型处理方案。以小麦生长模型WheatGrow为测试对象,在真实云环境下,验证了该方案的有效性。研究表明,在处理作物生长模型这类具有复杂数据依赖关系问题时,当区域数据点较多,需采用数据并行计算方法;且区域数据点越多,加入计算的计算结点越多,越能体现出MapReduce在并行计算上具有的可扩展性。研究可为促进作物生长模型和数字农业的发展提供参考。
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