云计算环境下格陵兰海盐度数据提取算法研究

摘要

海洋盐度与海洋浮游植物和海洋温度具有紧密联系,是研究海洋环流和海洋对气候影响的重要参量.以美国NOAA全球海洋信息数据库为数据来源,以经度65°N-85°N、维度20°W-10°E之间的北极格陵兰海地区为研究区域,详细讨论盐度数据的提取,提出时间复杂度为O(n)的盐度数据分步归并算法.利用微软Azure公有云按需付费、动态扩展的特点,获取廉价、便捷的计算资源,大大提升了计算效率.该算法具有很强的可扩展性,可以根据实际计算需求动态调整所需的计算资源,从而能满足不同计算规模的需求.实验结果表明,该算法可以对海量原始盐度数据进行快速分析和归并,生成经纬度、时间、盐度三个维度上的数据.