随着大规模水文模拟需求的不断提高,如何解决计算需求问题逐渐成为水文研究的一个热点。SWAT(soil and water assessment tool)模型在进行大规模水文模拟时有着良好的适应性与准确度,但其敏感度分析模块由于计算量过高,计算时长往往长...随着大规模水文模拟需求的不断提高,如何解决计算需求问题逐渐成为水文研究的一个热点。SWAT(soil and water assessment tool)模型在进行大规模水文模拟时有着良好的适应性与准确度,但其敏感度分析模块由于计算量过高,计算时长往往长达数月之久。为了加快SWAT敏感度分析的运行速度,针对SWAT敏感度分析模块的特点,基于MPI提出了一种高效的主—从式并行计算框架,并在此框架的基础上,通过将正演过程并行化,在敏感度分析的主—从并行框架中引入通信子空间的操作,将并行化的正演与主—从式的外层并行框架相结合,得到一种混合式的敏感度分析并行框架,大大提高了对参数集合的敏感度分析速度,将SWAT敏感度分析模块使用的处理器数量从原始的单核串行一跃提升到百核的数量级。最后通过天山北坡流域的模拟验证了此并行框架的可行性。展开更多
文摘随着大规模水文模拟需求的不断提高,如何解决计算需求问题逐渐成为水文研究的一个热点。SWAT(soil and water assessment tool)模型在进行大规模水文模拟时有着良好的适应性与准确度,但其敏感度分析模块由于计算量过高,计算时长往往长达数月之久。为了加快SWAT敏感度分析的运行速度,针对SWAT敏感度分析模块的特点,基于MPI提出了一种高效的主—从式并行计算框架,并在此框架的基础上,通过将正演过程并行化,在敏感度分析的主—从并行框架中引入通信子空间的操作,将并行化的正演与主—从式的外层并行框架相结合,得到一种混合式的敏感度分析并行框架,大大提高了对参数集合的敏感度分析速度,将SWAT敏感度分析模块使用的处理器数量从原始的单核串行一跃提升到百核的数量级。最后通过天山北坡流域的模拟验证了此并行框架的可行性。
文摘针对水文模拟中参数优化问题,提出一整套合理的并行参数优化算法。改进优化算法中的相关算子,提高算法的搜索效率;结合遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法和差分进化算法4种算法,进一步提高算法的搜索效率;使用基于MPI(message passing interface)通信子空间的双层主-从并行框架完成实现,减少算法的运行时间。通过调用SWAT(soil and water assessment tool)、HIMS(hydro informatic modeling system)两大模型的参数优化过程进行实验,实验结果表明,该方法能够有效提高Nash-Suttcliffe系数和运行速度,提升了水文模拟中参数优化过程的效率。