摘要：为了提高作物生长模型的计算速度,该文提出了云环境下作物生长模型算法的实现方案。综合分析了作物生长模型和子模型之间的数据依赖关系,以及不同并行计算方法的特点。以云计算基础架构开源软件Hadoop为基础,设计云环境下作物生长模型处理方案。以小麦生长模型WheatGrow为测试对象,在真实云环境下,验证了该方案的有效性。研究表明,在处理作物生长模型这类具有复杂数据依赖关系问题时,当区域数据点较多,需采用数据并行计算方法;且区域数据点越多,加入计算的计算结点越多,越能体现出MapReduce在并行计算上具有的可扩展性。研究可为促进作物生长模型和数字农业的发展提供参考。

关键词：农作物 并行算法 模型 云计算 hadoop 

单位：南京农业大学信息科技学院; 南京210095; 南京农业大学/国家信息农业工程技术中心; 南京210095