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基于Hadoop的土壤侵蚀模型并行计算研究--以年产沙经验模型为例

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 研究意义第13页
    1.3 主要研究内容及拟解决的关键问题第13-14页
    1.4 研究思路与技术路线第14-16页
    1.5 论文组织结构第16-19页
2 国内外研究进展第19-29页
    2.1 土壤侵蚀模型研究进展第19-23页
        2.1.1 经验统计模型第19-21页
        2.1.2 物理成因模型第21-23页
    2.2 大数据处理及Hadoop研究进展第23-26页
    2.3 栅格数据并行计算研究进展第26-27页
    2.4 小结第27-29页
3 土壤侵蚀模型并行计算策略设计第29-45页
    3.1 土壤侵蚀年产沙经验模型及其并行策略第29-32页
        3.1.1 局部运算第30页
        3.1.2 邻域运算第30-31页
        3.1.3 全局运算第31-32页
    3.2 数据分割策略设计第32-40页
        3.2.1 按行分割策略第33-36页
        3.2.2 按列分割第36-37页
        3.2.3 按块分割第37-39页
        3.2.4 单元切分策略第39-40页
    3.3 数据合并策略设计第40-45页
4 土壤侵蚀模型并行算法设计第45-71页
    4.1 土壤侵蚀模型并行算子设计第45-57页
        4.1.1 空间插值第45-47页
        4.1.2 坡度第47-50页
        4.1.3 流向第50-51页
        4.1.4 坡长第51-56页
        4.1.5 矢量栅格化第56-57页
    4.2 土壤侵蚀模型因子并行算法设计第57-69页
        4.2.1 气候因子(R)第57-58页
        4.2.2 土壤因子(K)与工程措施因子(E)第58-62页
        4.2.3 地形因子(LS)第62-63页
        4.2.4 植被因子(B)第63-66页
        4.2.5 耕作措施因子(T)与沟蚀系数因子(g)第66-69页
    4.3 土壤侵蚀模型并行算法设计第69-71页
5 土壤侵蚀模型并行计算工具开发与应用第71-87页
    5.1 土壤侵蚀模型计算工具第71-78页
        5.1.1 集群命令远程执行工具第72-73页
        5.1.2 数据处理工具第73-77页
        5.1.3 模型计算工具第77-78页
    5.2 研究区域与数据源第78-80页
    5.3 实验分析与性能评价第80-87页
        5.3.1 不同精度数据并行计算效率分析第81-83页
        5.3.2 不同集群规模并行计算性能分析第83-87页
6 总结与展望第87-89页
    6.1 结论第87-88页
    6.2 创新点第88页
    6.3 展望第88-89页
参考文献第89-93页
致谢第93-94页

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