CN115620824B - 空气质量模型的处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种空气质量模型的处理方法、装置、设备及介质，旨在解决空气质量模型计算时间长、效率低，难以广泛应用的问题，该方法包括：确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；确定所述空气质量模型的化学反应求解器；采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度。通过上述方法，能够灵活适配化学机制及求解方式，并结合DCU有效加速模型的计算过程，缩短计算时长，为空气质量模型的广泛化应用提供支撑。
Description
技术领域
本申请涉及环境保护技术领域，尤其涉及一种空气质量模型的处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
空气质量模型，是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散和反应的物理和化学过程。
以基于观测的模型(OBservation-based Model，简称OBM)为例，其将碳氢化合物、NO、CO、O3和气象条件的观测数据输入到模型中，模拟大气光化学反应过程，然后通过降低特定前体物的浓度(模拟污染源的削减)来计算不同臭氧前体物的相对增量反应活性，据此可以判断臭氧生成对NOx以及不同种类VOCs的敏感性。
然而上述空气质量模型通常要根据需求同时计算多站点数据，其计算量巨大，导致计算时间花费高、效率低，在一定程度上制约了空气质量模型的广泛应用。
发明内容
鉴于上述问题，即空气质量模型计算时间长、效率低的问题，本申请提供一种空气质量模型的处理方法、装置、设备及介质。
为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
根据本申请的一方面，提供一种空气质量模型的处理方法，包括：
确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；
确定所述空气质量模型的化学反应求解器；
采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；
基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度。
在一种实施方式中，所述确定空气质量模型的化学反应机理，包括：
选取MCM机理作为所述空气质量模型的化学反应机理。
在一种实施方式中，所述确定所述空气质量模型的化学反应求解器，包括：
选取常微分方程求解器作为所述空气质量模型的化学反应求解器。
在一种实施方式中，所述采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件，包括：
将所述化学反应方程作为动力学描述文件，以及将所述化学反应求解器作为辅助文件输入至动力学预处理器KPP工具中；
在所述动力学预处理器KPP工具基于所述动力学描述文件和所述辅助文件生成一个或多个计算代码文件。
在一种实施方式中，所述常微分方程求解器为Rosenbrock求解器，所述Rosenbrock求解器包括以A矩阵为反应系数的线性方程组，所述一个或多个计算代码文件包括所述以A矩阵为反应系数的线性方程组的计算代码，所述基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，包括：
基于LU分解高斯消元法对所述A矩阵进行矩阵分解，得到分解矩阵；
基于所述分解矩阵确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务，并基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务。
在一种实施方式中，所述基于所述分解矩阵确定所述计算代码对应的矩阵计算任务，包括：
基于所述分解矩阵按照分解的拓扑顺序建立矩阵消去树，并基于所述矩阵消去树确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务。
在一种实施方式中，在建立矩阵消去树之后，还包括：
在所述矩阵消去树中嵌套MPI通信器；
所述基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务，包括：基于DCU获取MPI通信器分发的所述若干矩阵计算任务，按照所述矩阵消去树的结构并行执行所述若干矩阵计算任务。
根据本申请的另一方面，提供一种空气质量模型的处理装置，包括：
第一确定模块，其设置为确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；
第二确定模块，其设置为确定所述空气质量模型的化学反应求解器；
代码文件生成模块，其设置为采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；
DCU处理模块，其设置为基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度。
根据本申请的又一方面，提供一种电子设备，包括：存储器和DCU处理器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述DCU处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述电子设备执行所述的空气质量模型的处理方法。
根据本申请的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被DCU处理器执行时用于实现所述的空气质量模型的处理方法。
可以理解的，本申请提供的空气质量模型的处理方法、装置、设备及介质，通过确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；确定所述空气质量模型的化学反应求解器；采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度。通过上述方法，能够灵活适配化学机制及求解方式，有效加速模型的计算过程，缩短计算时长，提高计算效率，为空气质量模型的广泛化应用提供支撑。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请实施例提供的一种可能的场景示意图；
图2为本申请实施例提供的一种空气质量模型的处理方法的流程示意图；
图3为图2中步骤S203的流程示意图；
图4为图2中步骤S204的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种空气质量模型的处理装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
相关技术中，较为常用的基于观测的模型有AtChem2(Atmospheric chemistrybox-model for the MCM)，其选用MCM(The Master Chemical Mechanism，掌握化学机制)，CVODE(a Variable-Coefficient Ordinary differential equation Solver，变系数常微分方程求解器)。一方面该模型固定选用MCM化学机制，无法做到根据需要灵活调整化学机制；另一方面CVODE是使用常微分方程组的多步求解法，计算量大：(1)CVODE法涉及修正的牛顿迭代，迭代计算量大；(2)修正的牛顿迭代法每次迭代涉及矩阵求导，求导计算量大。
针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种空气质量模型的处理方法、装置、设备及介质，通过在空气质量模型进行计算时，先确定空气质量模型的化学反应机理以及化学反应求解器，可以灵活适配化学机制及求解方式，然后采用动力学预处理器KPP工具根据对应的所述化学反应方程和化学反应求解器生成计算代码文件，并采用深度计算处理器(Deep Computing Unit，简称DCU)执行该计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度，通过DCU加速处理计算代码文件，可以有效加速观测模型的计算过程，提升时效性。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请的实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的部件或具有相同或类似功能的部件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例提供的一种可能的场景示意图，如图1所示，包括服务器110和终端设备120，服务器110和终端设备120之间通过有线或者无线网络相互连接，服务器110中部署了空气质量模型。在一些实施例中，终端设备120用于向服务器110提供气象观测数据以及污染物数据、不同的化学反应机理模型以及化学反应求解器等，服务器110用于基于终端设备120提供的数据，确定对应的化学反应机理以及化学反应求解器，并生成计算代码文件以及执行等操作。可选地，在进行空气质量模型的处理和计算的过程中，服务器110可以承担主要计算工作，或者单独承担计算工作。
其中，终端设备可以包括但不限于，电脑、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、动态影像专家压缩标准音频层面3(Moving Picture experts group audio layer III，简称MP3)播放器、动态影像专家压缩标准音频层面4(Moving Picture experts group audiolayer IV，简称MP4)播放器、便携计算机、车载电脑、可穿戴设备、台式计算机、机顶盒、智能电视等等。
服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式***，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
可选地，上述服务器110和终端设备120的数量可以更多或更少，本申请实施例对此不加以限定。
上面对本申请的场景示意图进行了简单说明，下面以应用于图1中的服务器110为例，来详细说明本申请实施例提供的空气质量模型的处理方法。
请参照图2，图2为本申请实施例提供一种空气质量模型的处理方法的流程示意图，包括以下步骤S201-S204：
步骤S201、确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程。
可以理解的，(大气)化学机理是大气化学模式至关重要的组成部分，它描述了大气中从初始的VOCs和NOx的互相作用，到生成臭氧和其他氧化产物的过程，通过数学微分方程将大气环境中的化学过程量化表达。化学(反应)机理总体分为两大类，一类是特定化学机理，它详细列出了大气化学反应的具体的反应物、产物、中间产物以及它们的反应速率常数，因其一对一的特性，使其机理中的物种和反应皆数量庞大，例如MCM机理；另一类是归纳化学机理，它根据多种有机污染物的分子结构或化学特性，使用参数化的方法，将具体的有机物个体和反应简化成模式物种和归纳的反应表达出来，以适应空气质量模式中复杂的计算过程。
本实施例中，步骤S201确定空气质量模型的化学反应机理，具体为：选取MCM机理作为所述空气质量模型的化学反应机理。
MCM是一种近乎显式的化学机制，它描述了一系列主要排放的VOC在大气中降解所涉及的详细气相化学过程。其中包括大量主要排放的人为物种(碳氢化合物和含氧挥发性有机化合物)，还包括以下主要生物物种：异戊二烯、三种单萜(α-蒎烯、β-蒎烯、柠檬烯)、一种倍半萜(β-石竹烯)、一种含氧VOC(2-甲基-丁-3-烯-2-醇)和一种有机硫(二甲基硫)。由此产生的机制包含6700种初级、次级和自由基物质的约17000个基本反应。进一步地，本实施例可选择使用新版MCM v3.3，该版本***地改进和更新了异戊二烯降解的化学过程。
显然，MCM机制提供了一种直接的方法，可以利用已发表的实验室和理论数据，了解大气模型中与VOC氧化相关的基本化学反应的动力学和机制，还充当参考基准机制，帮助开发或评估许多应用所需的简化机制。因此，MCM提供了实验/理论知识转移的主要环节，以及一种无需直接应用MCM即可将大气模型中使用的机制追溯到基本反应研究的方法。本实施例选取MCM机理作为空气质量模型的默认化学反应机理，在一定程度上能够提高计算效率。
可以理解的，在一些实施例中，还可以根据空气质量模型的特定计算过程，选用其它化学反应机理。
步骤S202、确定所述空气质量模型的化学反应求解器。
在实际应用中，描述化学反应动力学的是一组高度耦合、非线性、刚性的常微分方程组，其求解方法主要分为单步法、多步法，因隐式方法一般具有较好的稳定性而广泛采用。本实施例中，通过预先确定对应的化学反应求解器，为后期进行浓度计算提供便利。
本实施例中，步骤S202确定所述空气质量模型的化学反应求解器，具体为：选取常微分方程求解器作为所述空气质量模型的化学反应求解器，例如Rosenbrock求解器。
进一步地，本实施例选用s阶隐式Rosenbrock求解器，其为单步法，且可以达到比较高的精度。Rosenbrock求解器在计算中采用内嵌法评估单步计算误差并更新步长，极大的减少了求导计算，具有良好的计算性能。其计算方法如下所示：
式中，yn+1,yn为n和n+1时刻物种浓度，h为迭代步长，tn表示n时刻时间，ERRn+1为从n时刻计算到n+1时刻的误差，ki为以A为系数矩阵的线性方程组的解，γ，mi，αij，γij，cij，ei均为常数。
本实施例中，选用Rosenbrock求解化学反应浓度，能够在有效保证计算精度的前提下计算速度更快，适宜进行异构加速计算。
步骤S203、采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件。
可以理解的，动力学预处理器(Kinetic Pre-Processor，简称KPP)工具，为化学动力学模型代码生成器，是一种辅助化学动力学***计算机模拟的软件工具。其根据质量作用动力学对应微分方程组，计算化学体系的浓度随时间变化。计算机模拟需要识别和模式化微分方程组并对其进行数值积分。KPP可以将化学机理的规范转换为浓度时间导数函数及其雅可比矩阵的FORTRAN或C模拟代码，或者其它合适的数值积分方案。
本实施例中，采用KPP工具分析化学机制，构建计算代码，提高了模块化水平和灵活读，为选用不同的化学机制和求解器提供了可能性。
进一步地，步骤S203采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件，如图3所示，具体为以下步骤：
步骤S203a、将所述化学反应方程作为动力学描述文件，以及将所述化学反应求解器作为辅助文件输入至动力学预处理器KPP工具中；
步骤S203b、在所述动力学预处理器KPP工具基于所述动力学描述文件和所述辅助文件生成一个或多个计算代码文件。
本实施例中，KPP采用两种类型的文件作为输入：动力学描述文件和辅助文件。动力学描述文件采用KPP语法，指定了预先确定的化学方程式、涉及的每个物种的初始值、积分参数或者其他选项等；辅助文件主要包括反应系数的更新计算部分代码，KPP预处理器解析动力学描述文件，应用预先确定的化学反应求解器并生成一个或多个计算代码文件。
步骤S204、基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度。
在实际应用中，KPP集成主要是处理输入输出数据，根据运行参数动态更新反应系数，由此可编译运行空气质量模型的盒模式代码，但计算时盒模式会迭代计算下一时刻的物种浓度，每一个时间步计算中Rosenbrock求解器会根据误差控制进一步划分为若干小步计算，每一小步均会求解一个由化学机制的物种数和方程数两个维度决定的超大方程组，计算量大，运行慢，几乎无法业务使用。
为此，本实施例结合DCU进行加速计算，优化模型的计算过程，减少运算量，并缩短计算时长。可以理解的，深算DCU处理器主要面向HPC(High Performance Computing，高性能计算集群)，发展双精度计算能力。其采用灵活的可编程结构，具有高算力、低功耗、强互联等特点，并支持多种训练算法。
具体地，所述Rosenbrock求解器包括以A矩阵为反应系数的线性方程组，所述一个或多个计算代码文件包括所述以A矩阵为反应系数的线性方程组的计算代码，所述基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，如图4所示，可以包括以下步骤：
步骤S204a、基于LU分解高斯消元法对所述A矩阵进行矩阵分解，得到分解矩阵；
步骤S204b、基于所述分解矩阵确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务，并基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务。
结合上述Rosenbrock求解器的算法过程，需要解以A矩阵为反应系数的线性方程组，其计算过程比较耗时，本实施例采用DCU，对矩阵进行矩阵分解，并进行矩阵计算任务的并行执行，可以有效优化计算过程，提高计算效率。可以理解的，除了针对Rosenbrock求解器对应的计算代码的求解过程优化，DCU还可以针对其它计算代码的执行过程进行加速优化。
本实施例中，采用块状LU(LU Factorization，上下三角分解)分解高斯消元法对A矩阵进行矩阵分解：A＝LU，L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。
具体地，把矩阵A分成m×m块状子矩阵Aij的p×p分块矩阵，其中n＝mp。
通过计算
消去第一块列对角线以下的块状矩阵，这个矩阵是A11在A中的Schur补。块状LU分解高斯消元法将稀疏矩阵的分解转换为许多较小密集矩阵的一系列部分分解和Schur补更新，得到分解矩阵。
进一步地，所述基于所述分解矩阵确定所述计算代码对应的矩阵计算任务，具体包括以下步骤：
基于所述分解矩阵按照分解的拓扑顺序建立矩阵消去树，并基于所述矩阵消去树确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务。
具体地，按照分解的拓扑顺序组成矩阵消去树并进行遍历，确定对应的矩阵计算任务。
可以理解的，矩阵消去树指经过节点融合后的消去树，矩阵消去树上的“节点”指一个稠密子块构成的超节点，每个节点可对应一个计算任务。在进行计算时，可以针对矩阵消去树的每一层节点对应所对应的矩阵计算任务进行并行执行。
进一步地，本实施例通过引入MPI通信器，具体地，在建立矩阵消去树之后，还包括以下步骤：
在所述矩阵消去树中嵌套MPI通信器；
所述基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务，包括：基于DCU获取MPI通信器分发的所述若干矩阵计算任务，按照所述矩阵消去树的结构并行执行所述若干矩阵计算任务。
MPI(MultiPointInterface，多接口)通信器，是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。本实施例利用MPI向DCU分发矩阵计算任务，以提高计算效率。
在一种可实现中，并行算法可从两个方面展开并行策略，一方面是使需求解的问题尽可能并行化处理；另一方面是通过选择合适的任务粒度作为调度单元，实现并行处理的高效性。分布式算法设置嵌套的MPI子通信器，以方便每个节点及其子树的计算。在树的根部，可以使用主MPI通信器中的所有可用进程创建一个二维进程网格，并使用块循环数据布局在该网格上分布正定矩阵。然后，根MPI通信器根据以根节点的子节点为根的子树所需的触发器数量成比例地分成两个通信器。同样，每个子树可以进行递归分解。LU分解需要从叶子到根遍历消去树。本地子树，即分配给单个MPI进程的树，使用DCU进行加速计算。
在一种可实现中，DCU为海光DCU，其使用HIP(Heterogeneous ComputeInterface，异构计算接口)作为编程接口，使用hipBLAS和hipSOLVER进行编程可实现MPI通信器分发的矩阵计算任务，底层可支持NVIDIA、AMD以及海光DCU硬件进行计算。
上述过程中，采用MPI+DCU的LU分解高斯消元法可以有效加速Rosenbrock求解器计算，大大提高了空气质量模型的计算效率，缩短了计算时长，使空气质量模型的广泛应用成为可能。
本申请实施例相应还提供一种空气质量模型的处理装置，如图5所示，包括：
第一确定模块51，其设置为确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；
第二确定模块52，其设置为确定所述空气质量模型的化学反应求解器；
代码文件生成模块53，其设置为采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；
DCU处理模块54，其设置为基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度。
在一种实施方式中，所述第一确定模块51具体设置为，选取MCM机理作为所述空气质量模型的化学反应机理。
在一种实施方式中，所述第二确定模块52具体设置为，选取常微分方程求解器作为所述空气质量模型的化学反应求解器。
在一种实施方式中，所述代码文件生成模块53包括：
输入单元，其设置为将所述化学反应方程作为动力学描述文件，以及将所述化学反应求解器作为辅助文件输入至动力学预处理器KPP工具中；
生成单元，其设置为在所述动力学预处理器KPP工具基于所述动力学描述文件和所述辅助文件生成一个或多个计算代码文件。
在一种实施方式中，所述常微分方程求解器为Rosenbrock求解器，所述Rosenbrock求解器包括以A矩阵为反应系数的线性方程组，所述一个或多个计算代码文件包括所述以A矩阵为反应系数的线性方程组的计算代码，
所述DCU处理模块54，包括：
矩阵分解单元，其设置为基于LU分解高斯消元法对所述A矩阵进行矩阵分解，得到分解矩阵；
并行处理单元，其设置为基于所述分解矩阵确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务，并基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务。
在一种实施方式中，所述并行处理单元具体设置为基于所述分解矩阵按照分解的拓扑顺序建立矩阵消去树，并基于所述矩阵消去树确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务。
在一种实施方式中，所述装置还包括：
嵌套模块，其设置为在所述矩阵消去树中嵌套MPI通信器；
所述并行处理单元具体设置为，基于DCU获取MPI通信器分发的所述若干矩阵计算任务，按照所述矩阵消去树的结构并行执行所述若干矩阵计算任务。
本申请实施例相应还提供一种电子设备，如图6所示，包括：存储器61和DCU处理器62；
所述存储器61存储计算机执行指令；
所述DCU处理器62执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述电子设备执行所述的空气质量模型的处理方法。
本申请实施例相应还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被DCU处理器执行时用于实现所述的空气质量模型的处理方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。
如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。
此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
在本申请实施例的描述中，术语“和/或”仅仅表示一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，术语“至少一种”表示多种中的任一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、中的至少一种，可以表示包括A、B和C沟通的集合中选择的任意一个或多个元素。此外，术语“多个”的含义是两个或两个以上，除非是另有精确具体地规定。
在本申请实施例的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (6)
1.一种空气质量模型的处理方法，其特征在于，包括：
确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；
确定所述空气质量模型的化学反应求解器；
采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；
基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度；
所述确定所述空气质量模型的化学反应求解器，包括：
选取常微分方程求解器作为所述空气质量模型的化学反应求解器；
所述常微分方程求解器为Rosenbrock求解器，所述Rosenbrock求解器包括以A矩阵为反应系数的线性方程组，所述一个或多个计算代码文件包括所述以A矩阵为反应系数的线性方程组的计算代码；
所述基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，包括：
基于LU分解高斯消元法对所述A矩阵进行矩阵分解，得到分解矩阵；
基于所述分解矩阵按照分解的拓扑顺序建立矩阵消去树，并基于所述矩阵消去树确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务，并基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务；
在建立矩阵消去树之后，还包括：
在所述矩阵消去树中嵌套MPI通信器；
所述基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务，包括：基于DCU获取MPI通信器分发的所述若干矩阵计算任务，按照所述矩阵消去树的结构并行执行所述若干矩阵计算任务；
其中，所述A矩阵以如下公式表示：
式中，yn为n时刻物种浓度，h为迭代步长，tn表示n时刻时间，γ为常数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定空气质量模型的化学反应机理，包括：
选取MCM机理作为所述空气质量模型的化学反应机理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件，包括：
将所述化学反应方程作为动力学描述文件，以及将所述化学反应求解器作为辅助文件输入至动力学预处理器KPP工具中；
在所述动力学预处理器KPP工具基于所述动力学描述文件和所述辅助文件生成一个或多个计算代码文件。
4.一种空气质量模型的处理装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，其设置为确定空气质量模型的化学反应机理，并基于所述化学反应机理确定关于气象观测数据以及污染物数据的化学反应方程；
第二确定模块，其设置为确定所述空气质量模型的化学反应求解器；
代码文件生成模块，其设置为采用动力学预处理器KPP基于所述化学反应方程和所述化学反应求解器生成一个或多个计算代码文件；
DCU处理模块，其设置为基于深度计算处理器DCU执行所述一个或多个计算代码文件，求解所述化学反应方程中各物质在不同时刻的化学反应浓度；
所述第二确定模块，具体设置为选取常微分方程求解器作为所述空气质量模型的化学反应求解器；
所述常微分方程求解器为Rosenbrock求解器，所述Rosenbrock求解器包括以A矩阵为反应系数的线性方程组，所述一个或多个计算代码文件包括所述以A矩阵为反应系数的线性方程组的计算代码；
所述DCU处理模块，包括：
矩阵分解单元，其设置为基于LU分解高斯消元法对所述A矩阵进行矩阵分解，得到分解矩阵；
并行处理单元，其设置为基于所述分解矩阵按照分解的拓扑顺序建立矩阵消去树，并基于所述矩阵消去树确定所述计算代码对应的若干矩阵计算任务，并基于DCU并行执行所述若干矩阵计算任务；
所述装置还包括：
嵌套模块，其设置为在所述矩阵消去树中嵌套MPI通信器；
所述并行处理单元，其设置为基于DCU获取MPI通信器分发的所述若干矩阵计算任务，按照所述矩阵消去树的结构并行执行所述若干矩阵计算任务；
其中，所述A矩阵以如下公式表示：
式中，yn为n时刻物种浓度，h为迭代步长，tn表示n时刻时间，γ为常数。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和DCU处理器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述DCU处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述电子设备执行权利要求1-3中任一项所述的空气质量模型的处理方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被DCU处理器执行时用于实现如权利要求1-3任一项所述的空气质量模型的处理方法。
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