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阿弥陀佛

街树飘影未见尘 潭月潜水了无声 般若观照心空静...

 
 
 

日志

 
 
关于我

一直从事气象预报、服务建模实践应用。 注重气象物理场、实况场、地理信息、本体知识库、分布式气象内容管理系统建立。 对Barnes客观分析, 小波,计算神经网络、信任传播、贝叶斯推理、专家系统、网络本体语言有一定体会。 一直使用Java、Delphi、Prolog、SQL编程。

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scala下使用kdtree, par并行运行测试4 变格点步长、变尺度客观分析  

2014-05-12 17:38:10|  分类: DOC |  标签: |举报 |字号 订阅

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本次运行3.2分钟完成41个区域所有12个气象要素的客观分析,感觉很满意了。
本次:num area:41 sum time:188732.0 mean :4603.219512195122
第三次:num area:41 sum time:106780.0 mean :2604.390243902439
第二次:num area:41 sum time:474110.0 mean :11563.658536585366
第一次:num area:41 sum time:499539.0 mean :12183.878048780487
算法改进:
  1. kdtree中仅仅包含地理位置和站号,插值时根据站号获取要素;
  2. 提高分析场难度。分为600*600,500*500两个档次
  3. 使用精确尺度计算方案
计划:
  根据精确尺度,调整kdtree搜寻范围,提高计算速度。

中国
中国--小时--2014-05-12T09:00:00.000+08:00
numRecords:2498
dong_bei
东北:List(conf\shp\中国区域\dong_bei.shp)
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4s
num area:1 sum time:4348.0 mean :4348.0
hua_bei
华北:List(conf\shp\中国区域\hua_bei.shp)
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num area:2 sum time:6469.0 mean :3234.5
hua_dong
华东:List(conf\shp\中国区域\hua_dong.shp)
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num area:3 sum time:13251.0 mean :4417.0
xi_bei
西北:List(conf\shp\中国区域\xi_bei.shp)
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xi_nan
西南:List(conf\shp\中国区域\xi_nan.shp)
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zhong_nan
华中:List(conf\shp\中国区域\zhong_nan.shp)
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num area:6 sum time:18031.0 mean :3005.1666666666665
_nm
内蒙:List(conf\shp\中国省界\_nm.shp)
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num area:7 sum time:19163.0 mean :2737.5714285714284
_nx
宁夏:List(conf\shp\中国省界\_nx.shp)
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num area:8 sum time:22434.0 mean :2804.25
ah
安徽:List(conf\shp\中国省界\ah.shp)
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11s
num area:9 sum time:33564.0 mean :3729.3333333333335
am
澳门:List(conf\shp\中国省界\am.shp)
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num area:10 sum time:33729.0 mean :3372.9
bj
北京:List(conf\shp\中国省界\bj.shp)
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num area:11 sum time:38461.0 mean :3496.4545454545455
china
中国:List(conf\shp\中国省界\china.shp)
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num area:12 sum time:40760.0 mean :3396.6666666666665
cq
重庆:List(conf\shp\中国省界\cq.shp)
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num area:13 sum time:47006.0 mean :3615.846153846154
fj
福建:List(conf\shp\中国省界\fj.shp)
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num area:14 sum time:53949.0 mean :3853.5
gd
广东:List(conf\shp\中国省界\gd.shp)
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num area:15 sum time:57499.0 mean :3833.266666666667
gs
甘肃:List(conf\shp\中国省界\gs.shp)
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num area:16 sum time:58754.0 mean :3672.125
gx
广西:List(conf\shp\中国省界\gx.shp)
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num area:17 sum time:63963.0 mean :3762.529411764706
gz
贵州:List(conf\shp\中国省界\gz.shp)
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num area:18 sum time:71602.0 mean :3977.8888888888887
hain
海南:List(conf\shp\中国省界\hain.shp)
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num area:19 sum time:73197.0 mean :3852.4736842105262
hb
河北:List(conf\shp\中国省界\hb.shp)
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num area:20 sum time:81579.0 mean :4078.95
hlj
黑龙江:List(conf\shp\中国省界\hlj.shp)
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num area:21 sum time:82672.0 mean :3936.7619047619046
hn
河南:List(conf\shp\中国省界\hn.shp)
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10s
num area:22 sum time:92887.0 mean :4222.136363636364
hub
湖北:List(conf\shp\中国省界\hub.shp)
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hun
湖南:List(conf\shp\中国省界\hun.shp)
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num area:24 sum time:112042.0 mean :4668.416666666667
jl
吉林:List(conf\shp\中国省界\jl.shp)
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js
江苏:List(conf\shp\中国省界\js.shp)
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jx
江西:List(conf\shp\中国省界\jx.shp)
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num area:27 sum time:129810.0 mean :4807.777777777777
ln
辽宁:List(conf\shp\中国省界\ln.shp)
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num area:28 sum time:132793.0 mean :4742.607142857143
qh
青海:List(conf\shp\中国省界\qh.shp)
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sanx
陕西:List(conf\shp\中国省界\sanx.shp)
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sc
四川:List(conf\shp\中国省界\sc.shp)
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sd
山东:List(conf\shp\中国省界\sd.shp)
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sh
上海:List(conf\shp\中国省界\sh.shp)
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sx
山西:List(conf\shp\中国省界\sx.shp)
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num area:34 sum time:163770.0 mean :4816.764705882353
tj
天津:List(conf\shp\中国省界\tj.shp)
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num area:35 sum time:169683.0 mean :4848.085714285714
tw
台湾:List(conf\shp\中国省界\tw.shp)
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香港:List(conf\shp\中国省界\xg.shp)
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xj
新疆:List(conf\shp\中国省界\xj.shp)
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西藏:List(conf\shp\中国省界\xz.shp)
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yn
云南:List(conf\shp\中国省界\yn.shp)
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num area:40 sum time:179900.0 mean :4497.5
zj
浙江:List(conf\shp\中国省界\zj.shp)
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8s
num area:41 sum time:188732.0 mean :4603.219512195122
bs_cn
Exception in thread "main" java.util.NoSuchElementException: None.get
    at scala.None$.get(Option.scala:313)
    at scala.None$.get(Option.scala:311)
    at models.BarnesTask$$anonfun$atime_nc$1.apply(BarnesTask.scala:61)
    at models.BarnesTask$$anonfun$atime_nc$1.apply(BarnesTask.scala:57)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
    at models.BarnesTask$.atime_nc(BarnesTask.scala:57)
    at models.BarnesTask$.atime_nc_china(BarnesTask.scala:32)
    at models.BarnesTask$.mkNcs(BarnesTask.scala:26)
    at models.BarnesTask$.main(BarnesTask.scala:18)
    at models.BarnesTask.main(BarnesTask.scala)
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