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申请/专利权人：中国科学院地球环境研究所;西安理工大学

摘要：本发明的基于多GPU的水文水动力过程模拟方法，具体为：对降雨、下渗、曼宁系数、地形高程进行初始赋值；将计算区域划分与GPU个数相同的子区域，GPU个数不小于2，对每两个子区域重叠处的单行子区域进行填充；将各变量从CPU复制到每个GPU中；计算降雨、下渗的水文过程，在每个GPU中进行了通量项和源项的并行计算；采用CUDA流和P2P方法实现多GPU间的流量和水深数据的交换和通信；计算任务完成后，将每个GPU的模拟数据复制到CPU中进行合并；整理和分析模拟结果，绘制地表径流过程演变动态图。本发明采用多GPU并行计算方法实现了水文水动力数值模拟的高性能并行化计算过程，加速计算性能更显著，能实现大尺度区域快速模拟。

主权项：1.基于多GPU的水文水动力过程模拟方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，对初始变量进行初始赋值，设定计算的时间步长值和总历时值；步骤2，将总计算区域划分为与GPU个数相同的子区域，GPU个数不小于2，并对每两个子区域的重叠区域处最外层的单行子区域进行填充；步骤3，将各变量在每个GPU中进行内存分配，再从CPU中复制到每个GPU中，设置多GPU并行计算的边界条件；步骤4，在多GPU中进行水文水动力过程的并行计算，根据设定的时间步长在每个GPU中计算每个网格单元界面的通量和源项，完成一次时间步长计算；所述并行计算方式为：采用Godunov格式的有限体积法求解控制方程，在控制方程中进一步采用稳渗或Green-Ampt下渗方法计算下渗值；所述的控制方程具体表示为： （1） （2） （3）式中： q——为qx、qy、h的变量矢量，其中qx、qy分别为x和y方向的单宽流量，h为水深； F、G——为x和y方向的通量矢量； S——为源项矢量，其中包括底坡源项Sb、摩阻源项Sf； z b——为地形高程； u、v——为x和y方向的流速，其中为和； g——为重力系数，ms2； C f——为槽底糙率系数，其中，n为曼宁系数； i——为降雨量P和下渗速率产生的源项，其中，i表示净雨量、P表示降雨量、表示下渗速率，cmmin；所述下渗速率的计算方式为：若研究区域为城市区域，则采用稳渗方法，下渗值为常数，等效为研究区市政管网排涝标准的降雨量值；若研究区域为非城市的流域区域，则采用Green-Ampt下渗方法，所述Green-Ampt下渗方法具体表示为： （4）式中： ——为土壤下渗速率，cmmin； ——为饱和导水率值，cmmin； d s——为土壤表层积水的深度，cm； ——为湿润锋深度，cm； ——为毛管吸力，cm；步骤5，根据一次时间步长计算结果计算流量和水深数据，将每个GPU中填充的单行子区域计算后的流量和水深数据在多GPU间进行数据交换和通信；步骤6，根据数值计算总历时的设置要求，重复步骤4和步骤5，依次进行循环计算，直到所有时间步长的循环计算任务完成后，将每个GPU计算的流量和水深数据复制到CPU中进行合并后输出；步骤7，对CPU输出的流量和水深模拟数据结果进行整理和分析，绘制地表径流过程演变动态图，并统计在多GPU中完成数值计算的时间。

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