0 引 言

近年来，分布式水文模型得到了快速发展和应用，已从传统的流域径流预测发展至生态环境系统演化规律、地下水资源迁移渗透以及水土流失治理等领域的模拟分析。地理信息技术的应用实现了流域内气候变化、降雨径流、蒸散发、净辐射等水文参数的精准化提取，模型参数的输入由简单的单一物质交换已发展成能量和物质的等多种综合参数[1]。水文模型的形式已从传统的数值模拟转化为陆面过程模拟，可利用气候模拟机制进行气象水文预报的输出。气候模拟一般需要大量的参数，且模拟的时空跨度较大，直接驱动水文模型需要巨大的计算量，而且对于多因素集成的模拟预报模型较难实现准确快速的计算[2]。

我问过他，为什么你不喜欢中文名字中文却还不错呢？他说这两者没关系啊，小时候他就接受双语教育，不喜欢和家人说中文才导致中文说不好，没机会写字才像是很多外国人一样写不出中国字来。但是中文网络物产丰富，版权问题处在灰色地带，所以他阅读和电脑上打字完全过硬。

目前GPU技术正被应用于计算机领域，且对计算效率有了明显的提高，GPU并行技术是提高水文模型计算效率的一种新的方法和途径。由NVIDI公司提出的一种CUDA设备架构实现了GPU并行程序的开发和利用，因其具有较高的性价比和计算能力，GPU并行运算技术已成为当前并行计算研究的热点和主要发展方向[3]。据此，文章以大凌河流域为对象进行试验模拟，利用CUDA统一计算设备架构对研究流域的产流进行并行化运算，然后基于非并行递归基本原理利用马斯京根法对研究流域的汇流进行模拟[4]。

岩性主要为细砂岩、中—粗砂岩，局部含砾。岩心观察常见沉积构造中代表强水流的块状层理、交错层理等，测井曲线形态为齿化箱形，泥岩颜色灰绿—灰褐色，砂岩含量高，属典型的辫状河三角洲沉积(图2)，发育水下分流河道、水下分流间湾、远砂泥微相。

1 分布式水文模型

降雨径流的分析过程往往采用DHM水文模型进行模拟，其中应用于研究流域空间变异性结构的模型主要有新安江模型、TopModel以及半分布式水文模型。SHE是以水力运动学为基础实现分布式水文模型的有效模拟。DBSIM以及TOPKAP是以DHM模型的两种主要形式。水文学家杨大文等利用等值线分割基本原理以及山坡水文离散型方案设计了DHM水文模型。夏军等学者在分析了非线性理论的基础上之上建立了时变增益型的DMH水文模型。刘昌明等结合模块尺寸和结构建立了基于HIMS系统的DHM模型。

近年来，随着地理信息处理系统的发展和应用，分布式水文模型参数的输入考虑了土壤类型、土地利用、气候环境、人类活动以及其他影响水文过程的水文要素，不仅提高了模拟结果的精度和可靠性，而且对水资源的科学合理利用提供了一定的支撑和参考。SWAT模型设置参数包括河道汇流、地下水、径流、土壤水、降水以及蒸发散发等，被广泛应用于农业管理措施、面源污染计算、径流模拟等方面。有关学者通过SWAT模型探究了流域面源污染负荷分布特征，并探讨了流域格局时空变化对面源污染的影响。DeRoo等利用LISEM模型对流域的水文要素和土壤受侵蚀变过过程进行了研究并得出相关结论[5]。

DHM模型的运行和模拟受流域单元划分形式的影响显著，有关学者将单元划分形式进行了归纳和总结，认为DHM模型的单元格划分方法主要有矩形单元网格划分法、基于山坡结构形式的网格划分法以及不规则流域三角形单元划分法。其中矩形单元网格法一般适用于大尺度流域的水文模型研究，而对于不规则三角形单元划分法是一种新型的划分形式，但因其需要考虑的参数和影响因素较多，计算过程较为复杂，故其在实际工程中的应用推广收到一定的限制[6-8]。

流域的产流计算和汇流分离模型一般采用规则网格的划分方法，该方法具有分类简洁、操作简单等特性，产流计算因具有基本的并行运算性能，故对GPU计算的执行能力较强，具有较高的适用性[9]。

2 基于格栅型新安江模型的设计思路

DEM格栅数字高程模型和流域矩形网格划分法是格栅型新安江模型的设计基础，其计算原理是基于格栅的新安江三水源模型基本理论。模型根据不同的水文要素可以分水垂直机制和横向机制两大类型，其中垂直机制主要包含蒸散发、产流和水源划分、网格内汇流等方面的计算。因网格单元中汇流过程较短，在对坡面汇流进行抽象处理的基础上，可采用Nash单位线型模型。模型横向机制主要包括流域汇流计算，且一般采用马斯京根-康吉法进行计算。上述两种机制的形式分离可有利于网格内的执行机制的并行化运行，据此，文章将马斯京根汇流计算以外的其他水文要素的计算过程均采用垂直机制进行计算。

2.1 模型执行程序

同时模型需要定义数据组以表示次净降雨量随不同时间间隔的递增次序，当前一段时刻的单位线净雨量的权重之和即为地表径流量或净降雨向量。系统的每次更细计算需对当前的净降雨数组进行更新。故需对各个格栅单元进行一组数据的定义，对每组元素进行移挪后即可对进行最终的产流量计算。

  

图1 分布式水文模型的执行流程

设定Q0、Q2分别为t-1时刻格栅单元的流入量和流出量，并利用在t时刻的流入量Q1进行该时刻的流出量Q4的递推计算。因Q0、Q2已经计算秋谷，格栅内在t时刻的流入量Q1是流域上游的流出量之和，故利用上游格栅的流出并进行初始设定即可进行下一层次的递推计算，递推基本过程如下：

“教材是实现教学目标的主要手段，大学英语教材促使学生与目的语文化发生接触、交往”[4]，对培养学生的文化品位、审美情趣和人文素养具有重要的辅助作用。但教师若受制于教材文本材料，不懂深挖其文化内涵而拘泥于刻板的教材语言知识的讲授，学生视野则受限于教材语言知识点，无法实现英语教学对学生文化意识培养的目标。

利用按需分配线性方程对CUDA的并行运算进行编程，并可利用行列号对坐标输入可完成格栅单位内的编程计算。分布式水文模型与DEM地理信息技术的行列序号应与CUDA的线性方程相对应，且各个方程完成与行列号相对的栅格单元计算。流域内的产流、蒸散发以及其他相关差值资料与单元栅格的相关计算同样采用类似方法和过程即可完成计算。

2.2 新安江产流模型

文章的研究对象为辽宁省的大凌河流域，选取流域内3个具有代表性的水文监测站大城子水文站、朝阳水文站以及凌海水文站，并以分辨率为200m×200m的DEM流域河网信息系统对河道的水文要素信息进行提取。因模拟所需实测资料较多，不同参数设定会对模拟结果产生一定的误差，故文章假定了在研究流域内的所有模型参数相同。以大凌河流域在2014-2016年的降雨径流实测值为基准，通过输入气候、植被、温度、湿度、蒸散发等单数对模型参数进行率定[11]。图2和图3分别为基于朝阳水文站实测降雨量的大凌河在两次强降雨过程中在不同的地表径流的模拟值和实测值。

(4)如浮选钛矿采用直接烘干方式，则尽量降低烘干烟气的温度，并且尽量采用长的烘干转筒，延长烘干时间，尾端采用布袋收尘外，必须采用湿式洗涤设备，对尾气进行强制洗涤，达到除臭的目的。

2.3 单位线计算

将水文站的实测径流设定多组径流数据即可完成多喝水文站的流量模拟，与水文站向对应的栅格汇流量即可作为系统的输出，利用跟踪格栅的输出值即可对水文站任意位置进行监控[10]。

Q(t)=h(t-τ)I(τ)dτ=h(τ)I(t-τ)dτ

(1)

式中：τ为汇流时间；h(τ)汇流曲线。

为此，医院购买了大批适用于不同年龄段的儿童玩具、图书，购置了iPad，每个病房均安装了电视机，并重新改造活动室。SPE组在儿科病房活动室定期开展不同主题的娱乐活动，以丰富住院生活。麦当劳叔叔以及泰达幼儿园老师定期组织活动，为患儿创造轻松愉悦的住院环境，让其仿佛置身于麦当劳之家和幼儿园。

首先设定格栅在t-1时刻的流入量和流出量Q0、Q2，然后根据水流方向指定在与其相邻的8个方向上的上游格栅。按照文中所述递推过程可进行上游出流量Q4的计算。将上游栅格的所有出流量进行累计叠加即可作为该格栅的流入量。最后利用公式(2)可计算当前格栅的流出量。

I(T-2)+…+H(T-1)I(1)+H(T)I(0)

(2)

DHM水文模型是利用DEM地理信息技术和其他计算方法进行参数的提取和计算，故在设定了DEM空间分辨率即可完成流域信息的提取和计算。将水文信息进行模型系统的输入后即可自动进行流域内的地形地貌识别、水流走向及边界的核定和计算。DHM模型还可对水流流向、流域边界、子流域等进行划分，并通过进行水流走向的矩阵设定即可完成相关信息的计算和输出。分布式水文模型的执行流程图如图1所示。

2.4 马斯京根产汇流计算方法

网格中洪水波的空间位移计算是进行马斯京根汇流计算的基础，且上游来水量计算单元受下游的汇流量影响较为显著，故一般不适用进行并行计算。但是对于串行计算法，汇流次序表示进行流域汇流计算的主要手段。

苦瓜一般花后12～15天为商品瓜的适宜采收期，此时的果实瘤状突起饱满，果皮有光泽，商品性最好。及时采收可保证品质和增加坐果。采收后的苦瓜如不及时销售，应置于低温下保存，否则易后熟变黄开裂，失去食用价值。

汇流次序表其理论计算过程是以流向矩阵为基础，利用递归逆向法对汇流进行计算。因马斯京根法应用较为广泛，且基本理论和计算过程相对比较成熟，故文章不做过多的赘述，仅对其大致计算思路进行简要的介绍。

王某,男,52岁,2018年3月4日初诊。主诉口苦3年余。3年前患胆结石后出现口苦症状,后行胆囊切除术后,口苦症状加重,患者经过多种现代医学方式检查后并不是阳性,经西医药物治疗后症状无改善,患者长时间处于口苦口干的状态,日常饮食感觉无味,舌质呈现为淡红,苔白,脉弦。针对该患者采取小柴胡汤原方进行治疗,经过3剂治疗后有明显的疗效,服用10剂以后患者的口苦症状完全消失。

模型对径流量进行模拟需要以水文站点的实际监测资料为依据，在进行模拟计算前进行水文参数的输入和设定。对距离水文站较远的区域的水文要素数据可利用插值法进行降雨和产汇流的计算，插值法计算数据特别是降雨和蒸散发数据蓄与基于DEM空间分辨率提取的网格资料保持一致，且该过程可以并行运算。

上述卷积公式可进行离散化处理，设定H(△t)为离散型单位线，在t时间间隔内的△t之前的净降雨量为I(T-△t)，T为>0的单位线函数时间长度，利用上述设定将T进行整数的离散化处理可得H(1)、H(2)…、H(T)，与其相对应的净降雨量由I(T-1)、I(T-2)、…、I(1)、I(0)，流域地表径流量可用下式进行表征：

结合模型对单位线的定义，设定I(t)为降雨径流量、Q(t)为地表径流量，则在h(t)任一时刻的单位线可采用下式进行计算：

3 应用实例

公用变量和线程变量可利用CUDA进行区分，其中公用变量是适用于整个研究流域的参数变量，在整个计算过程和线程中该值具有确定性和唯一性，而对于线程变量是针对栅格单元进行的特定取值，然后将其构成矩阵。新安江产流模型的垂直机制中主要包含蒸散发、产流和水源网格的划分，水文响应是以网格单元以基础，进行集成模式的方式计算。利用模型中的经典程序代码进过适当改造输入至CUDA可进行并行线程的运算。

  

图2 朝阳水文站对大凌河流域在第1次强降雨的径流量的模拟值与实测值

  

图3 朝阳水文站对大凌河流域在第2次强降雨的径流量的模拟值与实测值

利用模型对大凌河流域在朝阳水文站的两次强降雨进行率定，结果表明，模型对流域的降雨径流量模拟表现出良好的精确性和合理性其中Nash效率系数分别为0.88和0.76，模型可适用于对降雨量的径流模拟。

利用模型对研究流域的多个流域出口径流的输出和输入进行模拟，受水文资料监测数据限制，文章仅对1个水文站的参数值进行输入，并假定其他两个水文站的模型参数保持不变进行GPU的并行运算。

利用GPU并行运算的平台为笔记本电脑，电脑操作系统为Win7，配置为i5的2.53GHZ的CPU，显卡采用m370型。对DHM的操作主界面进行C语言和CUDA的编程合成，然后以C语言为驱动进行API计算。

模型对研究流域的差值模块和新安江产流过程分别进行并行和串行的命令执行，分别对大凌河在2014年9月20日、2015年7月25日的降雨径流进行模拟分析。模拟时段分别为12d、8d。通过运算并计算可得CPU的耗时分别为45680ms和36158ms，而采用CUDA并行运算的耗时分别为5612ms和4827ms，CPU耗时相对于CUDA的10.1和7.49倍。

以地表径流的汇流量为研究对象，利用模型对汇流次序表和直接递归法的计算效率进行研究分析，结果显示，结果显示对上述两次强降雨的汇流耗时42185ms和24864ms，而利用直接递归法耗时分别为30452ms和14918ms，采用汇流次序表的耗时是采用直接递归法的1.38和0.60倍。

4 结 论

文章以辽宁省大凌河流域为研究对象，利用GPU并行运算技术和马斯京根串行计算法对流域的径流量和产汇流进行分析研究，得出的主要结论如下：

1)文章所建立的模型对流域的降雨径流量模拟表现出良好的精确性和合理性，其中Nash效率系数分别为0.88和0.76，模型可适用于对降雨量的径流模拟。

2)对研究流域的径流量模拟分析表明，采用CPU耗时相对于CUDA的10.1和7.49倍；通过汇流次序表和直接递归法的计算效率进行分析，研究表明采用汇流次序表的耗时是采用直接递归法的1.38和0.60倍。

菲律宾人的主食，一般以大米、玉米为主，有时也吃玉米和薯粉，伴以蔬菜和水果等。农民煮饭前才舂米。米饭是放在瓦罐或竹筒里煮，用手抓饭进食。菲律宾人最喜欢吃的是椰子汁煮木薯、椰子汁煮饭。玉米作为食物，先是晒干，磨成粉，然后做成各种食品。而生活在菲律宾大城市的中上层人，则大多喜爱吃西餐。

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