基于GPU加速的水文模型参数率定

• 作者: 丁留谦 何晓燕 张大伟 梁珂 洪阳 阚光远
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 参数率定 GPU加速 CUDA 水文模型 并行计算
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 65-69,75
• 页数: 6页
• 分类号: P33
• 字数: 5365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.05.013

摘要

针对水文模型参数率定问题,为显著提升计算效率,选择SCE-UA算法和新安江模型为研究对象,围绕SCE-UA算法并行化与程序化实现、并行SCE-UA算法在图形处理器(GPU)上的加速效果这两个关键科学问题,以GPU硬件平台和通用计算设备架构(CUDA)软件平台为工具,采用时空复杂度分析、算法并行性挖掘、代码深度优化、数值模拟实验等多种手段相结合的方法,进行了水文模型参数率定提速研究.内容包括:① 搭建基于CUDA和GPU的并行计算软硬件平台,进行配置与调优;② 并行SCE-UA算法及其程序化实现;③ 并行SCE-UA算法在GPU上的加速效果.研究结果表明:所提出的方法显著提升了参数率定效率,能够促进水文模拟、最优化方法、计算机科学与技术等多学科的交叉、融合与发展,对水文模拟与预报、防洪快速应急响应具有科学意义和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁留谦	中国水利水电科学研究院水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心	80	984	17.0	27.0
2	张大伟	中国水利水电科学研究院水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心	32	267	8.0	15.0
3	何晓燕	中国水利水电科学研究院水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心	48	425	11.0	19.0
4	阚光远	清华大学水利系	3	8	2.0	2.0
5	洪阳	清华大学水利系	10	39	3.0	5.0
6	梁珂		2	4	1.0	2.0