网格生成
CPAS(0.4.0版本之后）使用自家开发的网格生成算法，不管域的形状如何，分辨率的变化有多大, CPAS都可根据用户指定的域和目标分辨率来确定网格细化。CPAS所生成的是完全交错良好的网格，并不会在真实的模拟计算中出现问题。
多年来，MPAS-A在网格生成中存在一个众所周知的问题，即一些旧的网格生成算法（如劳埃德（Lloyd）算法）无法有效处理大幅度变化的分辨率，在Delaunay三角化也不可控地生成钝角三角形。在双重网格中具有钝角三角形的情况下，Voronoi原始网格中的相关部分称为差交错或偏心，而这些胡乱交错的部分会在MPAS的动态核心中产生错误。
我们的网格生成算法所生成的网格，满足了MPAS开创性论文中的假设*-每一条Delaunay三角剖分的边都恰好与一条Voronoi单元格的边相交，即等同于无钝角Delaunay三角条件。
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* 注释： Thuburn, J., T. Ringler, J. Klemp and W. Skamarock, 2009: Numerical representation of geostrophic modes on arbitrarily structured C-grids, Journal of Computational Physics, 2009: 228 (22), 8321-8335. doi:10.1016/j.jcp.2009.08.006
网格生成后，网格生成报告会随后呈现，让你清楚看到网格的质量和符合性。
分层时间步长（HTS）和负载平衡
与MPAS使用恒定的全局时间步长不同，CPAS在MPAS-A（v6.3）动态内核中实施可选的分层时间步长（HTS）。网格生成后，CPAS会自动为不同范围的单元格分配时间步长。同时，CPAS使用了CFL条件来保证数值稳定性。在每一层时间步长上，时间步长长度增加了一倍，而所需的计算资源却减少了一半。相关的计算任务结果会在网格生成报告中呈现：
当使用分辨率变化大的网格时，计算量大大降低。如上表所示，能节省多少资源是由分辨率范围内单元格数的分布决定的。
CPAS还使用了近乎完美的并行计算法，从而使运行时间达到最小化。
延伸阅读：
白皮书1--联科大气预报平台（CPAS）的分层时间步长的预测技能分析
白皮书2--网格质量、运行时间效率和联科大气预报平台（CPAS）定制的可变分辨率网格的可预测性评估（第二版）