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暨南大学环境与气候研究院

近年来,空气质量预报基本形成潜势预报、统计预报和数值预报相结合的污染预报模式。随着计算机技术的迅速发展和预报准确性的不断提高,数值预报模式越来越受到重视,并在空气量预报中发挥着越来越重要的作用。

同时,随着计算机技术的迅速发展和预报准确性的不断提高,数值预报模式越来越受到重视,并在空气质量预报中发挥着越来越重要的作用,是更先进的、科学的、定量的预报手段,也成为了空气质量预报的发展方向。

据了解,暨南大学环境与气候研究院是聚焦人类活动驱动下环境——气候演变之间本质联系先端研究机构。研究院瞄准大气环境与气候变化的交叉领域,面向大气领域的科学前沿和区域绿色发展的重大需求,针对人类活动对地球系统的影响及调控这一重大主题,围绕“大气污染 来源、成因与防治”、“气溶胶与云雾的相互作用”、“天气气候与大气污染反馈机制”、“人类活动影响大气环境的效应及调控”四大主要学术方向,开展综合交叉原创性科学探索,并通过产学研合作,为国家和区域绿色发展提供科技支撑。

今年6月份,曙光成功中标暨南大学环境与气候研究院。在与暨南大学环境与气候研究院的项目合作中,曙光为用户提供了软硬一体化解决方案,包括由数十台Purley平台双路刀片计算节点组成的计算资源池,同时配置有八路胖节点、Gridview4.0集群管理软件和作业调度系统,提供了便捷、高效的资源管理与访问,满足了客户在的环境气候方面的个性化需求。

高性能计算解决方案

为空气质量预报预警提供“超强大脑”

预报的准确度和精度是实现精准治污、精准发力、有效应对重污染天气的重要前提和基础。无论是提高预报模式的分辨率、还是提高大气预报结果的准确度,或者输入高分辨率的污染源清 单都对高性能计算集群提出了更高的要求,增加更大的作业量,提高高性能计算集群的计算速 度成为提高空气质量预报准确度的关键点。

经过对空气质量预报预警领域发展现状及客户需求深入分析,曙光提出了软硬一体化解决方案,包括以曙光高性能计算系统、分布式并行存储系统为主的硬件部分;以集群管理软件、空气 质量预报模式、集合预报为主的软件部分。涉及计算、存储、网络、基础设施、基础软件、管 理平台及服务等多个关键环节。兼具先进性和成熟性、高可靠性、高可用性、高可扩展性、易用性和易维护性、与数值模式系统匹配、节能环保需求等多种特性。

截止到目前,曙光在空气质量数值预报领域打造了诸多成功案例,公司提供的高性能计算一体化解决方案成功应用在中国环境监测总站、上海环境监测中心站、吉林省环境监测站、天津环 境监测站、河北省重污染天气预警中心、山西省环境监测站、内蒙古环境监测站、新疆环境监测站、安徽省环境监测站、深圳市监测站等国内多个环境气象机构中,为环境和气候预报预警 提供了强大的技术支撑;以及在北京“阅兵蓝”、郑州“上合蓝”、G20“西湖蓝”等重大事 件中发挥了重要作用。

在环境保护领域,利用高性能计算进行数值模拟,对大气污染情况进行预报预警,并通过源解析指导污染防控和政策指定,已成为科研院所和事业监测机构不可或缺的手段之一。曙光将凭借在高性能计算领域的技术优势,不断丰富和完善产品解决方案、加强性能提升,满足客户更多个性化需求。

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