如何高效地动态监测、模拟和预测地表水过程是防灾减灾中亟待解决的问题,也是科学化的国土整治、区域规划、环境保护和水资源管理的基础。因此,本文利用统一计算设备架构(CUDA)对基于不规则三角网(TIN)的地表水动态模拟算法进行并行化改...如何高效地动态监测、模拟和预测地表水过程是防灾减灾中亟待解决的问题,也是科学化的国土整治、区域规划、环境保护和水资源管理的基础。因此,本文利用统一计算设备架构(CUDA)对基于不规则三角网(TIN)的地表水动态模拟算法进行并行化改进,提出了一种基于CUDA的地表水动态模拟并行方法,旨在对任意时刻的地表水进行快速、高精度的动态模拟,从而满足实际的应用需求。该算法从高精度的数字高程模型(DEM)中提取地形特征点和流域线,生成受流域线约束的TIN。在此基础上,根据TIN表面的三角面坐标数据获取水流方向,再结合任意位置的降雨源点追踪得到流水线网络。基于曼宁公式,利用流水线流速计算核函数得到每条流水线上雨滴的流速,结合预设的时间,利用汇流量统计核函数得到该时刻的地表汇流量。具体的并行化过程包括数据的传输,CUDA中线程的划分和流水线流速计算核函数和汇流量统计核函数的实现。本文选取位于加拿大新布伦瑞克西北部的BBW(Black Brook Watershed)流域作为实验样区,将该算法与改进前的方法进行对比表明,该模型在保持精度的同时,大幅提高了模拟效率,加速比达到11.2;另外,通过与SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型进行对比,结果表明,该并行方法的Nash系数提高了88%,相关系数提高了5%。展开更多
文摘如何高效地动态监测、模拟和预测地表水过程是防灾减灾中亟待解决的问题,也是科学化的国土整治、区域规划、环境保护和水资源管理的基础。因此,本文利用统一计算设备架构(CUDA)对基于不规则三角网(TIN)的地表水动态模拟算法进行并行化改进,提出了一种基于CUDA的地表水动态模拟并行方法,旨在对任意时刻的地表水进行快速、高精度的动态模拟,从而满足实际的应用需求。该算法从高精度的数字高程模型(DEM)中提取地形特征点和流域线,生成受流域线约束的TIN。在此基础上,根据TIN表面的三角面坐标数据获取水流方向,再结合任意位置的降雨源点追踪得到流水线网络。基于曼宁公式,利用流水线流速计算核函数得到每条流水线上雨滴的流速,结合预设的时间,利用汇流量统计核函数得到该时刻的地表汇流量。具体的并行化过程包括数据的传输,CUDA中线程的划分和流水线流速计算核函数和汇流量统计核函数的实现。本文选取位于加拿大新布伦瑞克西北部的BBW(Black Brook Watershed)流域作为实验样区,将该算法与改进前的方法进行对比表明,该模型在保持精度的同时,大幅提高了模拟效率,加速比达到11.2;另外,通过与SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型进行对比,结果表明,该并行方法的Nash系数提高了88%,相关系数提高了5%。
