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集群计算方法在流域水文过程模拟中的应用

夏清  
【摘要】: 现有的大尺度流域水文过程模拟大多基于分布式水文模型建立,然而要将分布式水文模型应用于较大尺度空间,势必要先将空间划分成下垫面条件相对均一的单元,且单元的数量随着精度要求的提高而成指数级增加,这对计算能力提出了很高的要求。另一方面,流域水沙过程模拟的很多应用,尤其像洪水预报,希望计算时间越短越好。要解决这个问题,一个办法是提高计算机的硬件水平,从而增加浮点运算速度,但是这一办法成本昂贵且对计算速度的提高空间有限。另一办法,基于现有硬件建立计算机集群采用并行计算,对当前资源的利用率高,且具有很好的扩展空间。本论文详细阐述了适应大尺度流域水文过程模拟特点和需求的集群计算技术及其实现。 大尺度流域模拟的集群计算从逻辑上来看具有四个层次,最底层是模型定义层,定义了一些最基本的模型,如产汇流模型和产沙模型,可以按照需要增添新的模型;自顶向下第三层是计算层,这一层在河网编码的基础上按照任务并发性特点设计出高效的并行计算流程;第二层是监控层,对并行计算的过程加以监测,并依据系统负载对计算层实时控制;最高层是应用层,利用并行计算的特点结合GIS技术实现河网计算状态的直观显示以及“先算先得”的快速结果查询方法。 具体实现时,在硬件上,集群采用主从模式架设,同时与数据库服务器通过高速以太网连接。在数据上,静态数据,如地形数据,使用Oracle数据库集中存储于数据库服务器;动态数据,如雨量数据,使用Access数据库分布存储于计算结点。软件上采用分块实现,多进程运行的方式。其中,模型定义层和计算层构成计算进程,它封装于系统内部,使用跨平台的C语言编写;监控层与应用层构成监控进程,它是与用户发生直接交互的部分,使用Visual C++编写。计算进程和监控进程之间通过一套信息传递机制进行通信。 本论文将集群计算应用于黄河多沙粗沙区1977年9月1日至9月21日的产汇流模拟中,24个计算进程时加速比达到8,并行效率达到33%;计算性能在各方面表现优异;模拟结果与实测过程吻合较好。


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