11、利用云计算实现沙尘暴预测

利用云计算实现沙尘暴预测

1. 沙尘暴建模：背景与挑战

1.1 背景

沙尘暴是由强湍流风系将沙尘颗粒卷入空中，使能见度从数英里降至数米的现象。在过去几十年里，全球气候变化导致沙尘暴的频率和强度上升，对环境、人类健康和物质资产造成了负面影响。例如，严重的沙尘暴每年会多次影响美国西南部，引发重大交通事故、财产损失、人员受伤甚至死亡。

沙尘暴的负面影响促使科学家们开发模型，以更好地理解和预测沙尘排放、沉积和结构的分布与强度。自20世纪80年代末以来，一些研究小组已经开发出能够正确预测沙尘浓度、排放和沉积的时空模式、演变及量级的沙尘模型。除了用于天气和气候预测外，沙尘暴建模和预测在实际中还有以下用途：
- 为从公众到工业界的各方提供空气质量的重要信息。
- 协助公共卫生服务部门改进疾病监测和早期检测工作。
- 提高航空和公路安全以及事故应急管理能力。
- 作为预警和评估系统，为适应性行动提供指导，如调整规划时间、加强基础设施建设以及建造防风林和防护林带。

1.2 挑战

利用现有的沙尘模型对大地理区域进行高分辨率的沙尘暴预测面临着几个关键挑战：
- 计算复杂度高 ：沙尘暴现象的模拟复杂且计算密集。周期性现象的模拟需要多次重复相同的数值计算。以非静力中尺度模型（NMM） - 沙尘模型为例，每次迭代包含21个模块计算。对于给定的区域大小，大气模型的计算复杂度是网格维度的函数，其中网格维度包括一个时间维度、两个水平维度和一个垂直维度。如果延长时间维度，需要更多的迭代。水平方向地理区域翻倍会导致计算成本增加四倍；空间分辨率翻倍（例如从10公里降至5公里）会导致计算