高性能计算之源起——科学计算的应用现状及发展思考

大气科学之全球空气质量预报

现状

为了应对大气污染问题，欧盟、美国、日本和中国均建立了依托高性能计算机的空气质量数值预报中心。我国于2015年建立了国家空气质量预测预警装置，包括峰值达130万亿次的高性能计算机系统、环境空气质量数值预报模式系统、环境空气质量数值预报模式系统并行环境系统、支撑保障系统。这一装置成为我国近年来应对大气重污染事件的核心工具，有效支撑了我国大气污染防治计划的开展。

西班牙Martı́n等采用OpenMP对STEM－II（Sul＆shy；phur Transport Eulerian Model 2）进行了并行化，并在SGI O2000多处理器、富士通AP3000多计算机和PC集群上开展了测试，结果表明并行代码的模式程序可以显著减小模式运行所需的CPU计算时间。德国Lieber和Wolke发展了一种能有效解决化学传输模式负载不均衡问题的改进耦合方案，有效提高了化学传输模式的并行计算效率。朱云等研究了CMAQ模型在64位Linux操作系统上不同CPU核心数目并行计算模拟耗时以及结果的差异情况。研究结果表明，并行计算能大幅缩短CMAQ模拟耗时，以16个CPU核心并行处理为性价比最佳值；多于16个核心并行处理时，随核心数量的增加模型性能提升的趋势减缓。王自发等基于高性能计算集群建立了具备多模式集合预报功能的空气质量多模式集成预报业务系统，有效支撑了北京奥运会的空气质量保障，推动了我国空气质量预报预警能力的快速提升。Wang等针对空气质量模式中计算耗时大的气相化学模块，设计了化学动力学模拟的新框架，以适应下一代处理器中单一指令多数据（SIMD）技术的使用，通过矢量化实现细粒度级并行化，可使空气质量预报模式实现3倍以上的加速计算。Wang等利用“地球系统数值模拟装置”的原型系统“硅立方”首次实现了中国区域5公里水平分辨率多年的大气污染高精度模拟。

对领域应用的促进

基于高性能计算的城市、区域和国家空气质量预报虽然已取得了长足的进步并具备了较强的预报预警能力，但全球空气质量的预报预警能力仍然非常有限且不确定性大。一方面，由于空气质量数值模拟与预报涉及非常复杂的多尺度大气物理化学过程以及毫秒级大气化学反应和微物理过程的模拟，计算代价高昂，全球空气质量模拟预报仍停留在较粗的空间分辨率（＞25公里），难以合理表征很多次网格尺度过程（如机动车、电厂等排放过程以及局地环流过程）。目前，尚未有国家实现高分辨率（＜10公里）的全球空气质量预报。另一方面，受计算资源约束，现有全球模式对很多物理化学过程都进行大幅简化处理，同时排放源、气象场等输入数据不确定性大，进一步加大了全球空气质量预报的难度和不确定性。因此，我国空气质量预报能力提升亟待超级计算资源和技术的支撑。

发展趋势

未来，随着我国超算能力的不断增强以及国产计算系统的研发，给我国乃至全球空气质量预报、预警提升提供了巨大的机会。目前，我国在建的国家重大科技基础设施“地球系统数值模拟装置”将研发全国3公里、重点地区1公里水平分辨率的区域高精度大气污染模式，建成后将大幅提升我国区域大气污染模拟预报能力。此外，依托国产计算系统也正在研制高分辨率全球空气质量智能化网格预报系统，必将大幅提升我国在全球空气质量预报上技术能力和研究水平。