Python 版本重构说明（AERMAP）

本目录提供将 Fortran 版 AERMAP 预处理器迁移到 Python 的骨架代码，并以中文总结实现思路、性能取舍以及潜在风险。设计目标是保证输入/输出格式与 Fortran 一致，同时便于向量化和并行化加速。

设计目标

config.py：AermapConfig 捕获与 Fortran 相同的输入/输出路径，并提供精度、分块大小、并行线程数等性能参数。
models.py：源、受体和高程瓦片的轻量级数据类，以及稳定分块的工具函数。
io.py：集中处理输入/输出，控制分隔符和数值格式，保证读写顺序不变；新增 load_elevation_tile，优先使用 rasterio（GDAL 绑定）读取 DEM/GeoTIFF 并保留原始分辨率与行列顺序，缺失时回退到 osgeo.gdal。
pipeline.py：高层管线，串接读写、插值计算与并行调度。

路径规范化：AermapConfig.expand_paths 允许基于 Fortran 工作目录补全相对路径，保证老输入文件可直接复用，并支持直接指定 tile_file（DEM/GeoTIFF）。
确定性读写：io.py 过滤空行和注释但保持原始行序；写出阶段按配置控制分隔符和数值精度，避免并行导致的重排。
插值核心：_bilinear_interpolation 先做边界检查，超界时回退为最近点，避免异常；在检测到 NumPy 时走向量化矩阵乘法，否则执行可移植的标量计算。
并行与分块：models.chunked 提前切分受体列表，ProcessPoolExecutor 按分块索引收集结果，确保合并后顺序与输入一致；当 max_workers=1 或仅有单块时退化为串行逻辑，降低开销。
输出稳定性：写出阶段统一在主进程完成，避免多进程竞争同一文件。
DEM/GeoTIFF 读取：load_elevation_tile 使用 rasterio 获取仿射变换、分辨率和 nodata，填充掩膜区域后生成 ElevationTile；若未安装 rasterio，则回退到 osgeo.gdal + NumPy 读取，仍保持行列顺序与 nodata 处理一致，确保与 Fortran 版的输入输出一致性。

瓦片选择缺失：当前示例假设所有受体共享同一 ElevationTile，尚未实现基于坐标定位不同瓦片；在实际数据下必须增加瓦片索引与缓存策略，否则会返回错误高程。
输入校验不足：load_sources/load_receptors 对列数与类型未做严格校验，遇到格式漂移时可能抛出 ValueError；建议补充字段校验与错误行提示。
NumPy 可选路径：当 NumPy 不可用时性能退化明显；在生产环境应明确安装依赖或增加 Cython/Numba 加速方案。
并行复制成本：当前把 ElevationTile 作为参数传入子进程，若瓦片较大可能导致进程间复制开销；可通过共享内存或在子进程内懒加载文件优化。
依赖声明：DEM/GeoTIFF 读取优先依赖 rasterio；若缺失会明确报错并回退到 osgeo.gdal（需 NumPy），部署时需二选一安装好依赖或提供纯 Python 备选方案。