Угол солнечного зенита для многих координат с использованием PVLIB

Мне нужно рассчитать зенитный угол Солнца примерно для 106 000 000 различных координат. Эти координаты относятся к пикселям изображения, проецируемого на поверхность Земли после того, как изображение было снято камерой в самолете.

Я использую pvlib.solarposition.get_position() для вычисления зенитного угла Солнца. Возвращаемые значения рассчитываются правильно (я сравнил некоторые результаты с веб-сайтом NOOA), но, как мне нужно рассчитать угол солнечного зенита для многих пар координат, питон тратит много дней (около 5 дней), чтобы завершить выполнение функции .

Как я новичок в программировании, интересно, есть ли способ ускорить расчет зенитного угла солнца.

Ниже приведена часть реализованного кода, которая вычисляет зенитный угол Солнца:

sol_apar_zen = [] 
    for i in range(size3):
        solar_position = np.array(pvl.solarposition.get_solarposition(Data_time_index, lat_long[i][0], lat_long[i][1]))
        sol_apar_zen.append(solar_position[0][0])
 print(len(sol_apar_zen))

python numpy-ndarray pvlib
person César de Paula    schedule 25.07.2019    source источник
comment
Первый шаг, который я бы сделал, — изолировать проблему производительности между моим кодом и кодом библиотеки. Один из способов сделать это — рассчитать время, скажем, по 1000 координатам. С такими небольшими числами маловероятно, что неэффективность структур данных проявится, и это должно дать меру библиотечного кода. Если общее время, затрачиваемое на 106M координат, примерно в 10^5 раз больше, чем на 1k координат, то вполне вероятно, что код библиотеки работает долго. Если общее время значительно больше этого, сосредоточьтесь на обертывании кода.   -  person gsr    schedule 25.07.2019
comment
Я запускаю алгоритм для 10 000 координат. Зенитный угол Солнца для этих координат вычислялся за 1 мин 12 с. Для 100 000 координат программа потратила 12 минут и 2 секунды на вычисление зенитного угла Солнца.   -  person César de Paula    schedule 26.07.2019
comment
Судя по данным 10k, 106M должно занять ~8 дней. Итак, похоже, библиотека просто требует времени. Пара вариантов: найти параметры настройки, ускоряющие вычисления, или найти другую библиотеку. Кроме того, если расчеты для каждой координаты независимы, вы можете рассмотреть возможность разделения набора данных и выполнения их одновременно (как отдельные процессы) в хорошей многоядерной системе.   -  person gsr    schedule 26.07.2019
comment
Какова длина Data_time_index? solarposition.get_solarposition — это оболочка для нескольких различных алгоритмов определения положения солнца. Большинство реализаций предназначены для эффективного многократного вычисления положения солнца по одной координате. Похоже, вы хотите сделать обратное: эффективно вычислить положение Солнца за один (или относительно небольшой) раз по многим координатам. 10 000 раз для одной координаты на большинстве машин должно занять меньше секунды.   -  person Will Holmgren    schedule 26.07.2019
comment
@WillHolmgren Data_time_index содержит только одно значение, потому что оно относится к времени (времени и дате), когда камера сделала одно изображение. Я так думаю, что лучше найти другую библиотеку для расчета солнечного зенитного угла. Если вы или другой коллега знаете об одной библиотеке, дайте мне знать, пожалуйста!!   -  person César de Paula    schedule 29.07.2019
comment
Возможно, в модуле pvlib.spa можно использовать низкоуровневые ускоренные функции pvlib numba. Другим вариантом является использование функций pvlib.solarposition.*_analytical — большинство из них принимают массивы ndim, но мне не сразу очевидно, как заставить вычисление часового угла работать для вашего варианта использования. Пожалуйста, напишите ответ ниже, если вы найдете решение.   -  person Will Holmgren    schedule 29.07.2019

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Поскольку ваши координаты представляют собой сетку, другим вариантом будет вычисление зенитного угла для подмножества ваших координат и выполнение двумерной интерполяции для получения остатка. 1 из 100 в обоих направлениях сократит время расчета в 10 000 раз.

person adr    schedule 15.08.2019

arrow_upward
0
arrow_downward

Если вы хотите ускорить этот расчет, вы можете использовать ядро ​​numba (если оно установлено)

location.get_solarposition(
        datetimes,
        method='nrel_numba'
    )

В противном случае вам придется реализовать свой собственный расчет на основе векторизованных массивов numpy. Я знаю, что это возможно, но мне не разрешено делиться. Вы можете найти формулу, если вы ищете spencer 1971 solar position

person dl.meteo    schedule 07.08.2019