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Accelerating large-scale hydrological modeling with stepwise spatial-temporal multimember parallelization
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AI
DOI：10.1016/j.envsoft.2025.106495.png)
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摘要
En 中文
分布式水文模型的发展需要更高的时空分辨率，从而增加了对高性能计算的需求。径流演算模型因上下游依赖关系而存在效率低下的问题。增加线程数可减少计算时间，但由于任务不平衡导致效率降低。我们提出了一种基于OpenMP的逐步时空多成员域分解方法。该方法应用于90米分辨率的珠江流域，并在三个站点进行了测试：ZhaiGao（110,808个网格）、ShiJiao（4.94百万个网格）和Outlet0（48.58百万个网格）。结果表明，传统串行计算在10年逐日模拟（共3653个时间步）中分别耗时172.18秒、7726.94秒和79,470.21秒。使用13个线程进行空间分层并行化后，时间缩短至21.86秒、757.93秒和7262.06秒，效率分别为0.61、0.78和0.84。在ZhaiGao站点，仅使用空间分层时52个线程的效率为0.06，但在加入时间索引和多成员并行化后，效率提升至0.55和0.80。总体而言，本研究方法显著加速了大规模水动力洪水模型的计算。
Keyword:
Distributed hydrological modeling
Domain decomposition
OpenMP
Runoff-routing models
Parallel efficiency
期刊
E
IF:
4.6
论文数:
511
被引数:
1.8W
机构
引用论文
Real-world hydrologic assessment of a fully-distributed hydrological model in a parallel computing environment.png)
JOURNAL OF HYDROLOGY
JOURNAL OF HYDROLOGYIF6.3
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