热/冷波的云计算和谷歌地球可视化:一个非预期的长期预报案例研究

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作者：scidown 发布时间：2021-06-17 15:15:07 文章标题：

热/冷波的云计算和谷歌地球可视化:一个非预期的长期预报案例研究( Cloud Computation and Google Earth Visualization of Heat/Cold Waves: A Nonanticipative Long-Range Forecasting Case Study )

文章作者：

D Zubov Computer Science - Other Computer Science 68U35

文章简述：

热/寒潮的长期预报是当今的热门话题。数值和统计模型设计的高计算复杂度是预测过程的一个瓶颈。在这项工作中，Windows Server 2012 R2虚拟机被用作加速计算过程的高性能工具。在微软Azure公有云中托管了六台D系列和一台标准层A系列虚拟机，就是为了这个目的。预测数据的可视化是基于ASP.NET网站上的Google Earth Pro virtual globe（基于http://gearth.azurewebsites.net（原型），其中KMZ文件代表地理地名。基于非预期模拟算法，对几个特定地点的热/寒潮进行了长期预报。预测模型的论据是来自世界各地的数据集，这反映了遥相关的概念。该方法不需要概率分布来设计预测模型和/或计算预测。详细讨论了安纳巴（阿尔及利亚）的热组织。高达36.4%的热浪是专门预测的。多达33.3%的寒潮是专门为全球其他四个地点预测的。如果根据气候学基线比较预测值和实际值的符号，建议的方法是100%准确的。这些高精度的预测是由于跨学科的方法实现的，但先进的计算机科学技术，主要是公共云计算和Google Earth Pro虚拟地球，构成了工作的主要部分。

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