项目简介：水文模型是深入研究水循环问题的重要手段，随着研究的深入以及模型应用的推广，在参数率定、不确定性模拟以及大区域模拟分析中受到了计算能力约束限制。各种水文模型如SWAT模型，由于模型设计之初就没有将并行计算纳入考虑范围，且由于其并行化的难度和复杂度之高，使得并行化的水文模拟至今依然是一个难以解决的问题。 在算法研究与并行方面，该工作通过对SWAT水文模型的研究，从水循环模拟和参数率定这两方面进行了并行性的可行性分析，针对任务分配、负载平衡、并行框架、优化算法等研究方面进行了细致入微的剖析，提出了相应的解决方案。特别是在参数率定方面，我们通过多级优化算法相结合的手段，有效降低寻优过程迭代次数，使软件计算性能获得本质性的提高。针对水文模拟的长时率定问题，本工作探索了使用以克里金插值为基础的基于随机过程的率定方法的可行性，并通过最佳线性无偏估计拟合得到当前的模型曲面，根据期望寻优的方法，对可能的极值进行尝试，并最终给出了对于水文模型的长时率定问题的一种的可行的近似解决方案。根据研究人员所设计的混合优化算法，通过研究对等模式和主从模式两种并行模式，针对粒子群算法、遗传算法在这两种模式中的性能优化开展深入研究，通过加入多级并行子空间的方法，使水文模拟参数率定的计算性能得到了进一步的提升，并通过相应的数值实验验证了两种框架在水文模拟参数率定中的性能表现。 计算平台方面，实现了计算平台原型框架的设计与搭建，通过体系结构的设计、功能模块的开发、作业提交流程的处理以及不断的测试分析，完成了稳定的水文模拟处理计算平台的开发。此计算平台提供了完善的结构以帮助用户完成作业提交任务。具体功能通过多个业务模块来实现。它由三个层次组成，自下而上分别为基础层、Service层、业务层。这三个层次之间互相协作，共同协助用户完成PSWAT作业的提交与管理等工作。作业流水线工具模块是本平台一大特色该模块是用来完成包括PSWAT水文应用在内的流水线作业的处理，该模块根据流水线作业的要求，逐个自动完成指定的作业，自动智能的判断当一个作业结束后是否进行下一个作业，这能很有效的解决用户的实际需求，也节省用户的操作时间。

产品性能：通过对LH-OAT采样算法的分析，设计并实现了适用于SWAT参数敏感性分析的并行方法，分别以对等和主从两种并行模式对SWAT参数敏感性分析进行了并行实现，最终在10进程的情况下，达到了9.4（对等模式）和10.6（主从模式）的加速比。通过对参数优化算法的改进，新方法相对原算法收敛次数有一个数量级的提升。

应用行业：环境保护,农林牧渔,其他

产业化前景分析：水资源，是人类赖以生存和成长的必要条件，也是人类社会存在和发展的基础。水资源取之不尽、用之不竭，江河湖海都属于水资源范畴，水资源的开发利用，对人类社会的发展与延续起着至关重要的作用。 同时，随着人类对自然界改造程度的与日俱增，这也造成了生态环境与气候的变化，尤其是全球气候变暖、雾霾、海平面上升、水土流失等由于人类的生产活动导致的自然界的变化，已经越来越多地引起世界各国的重视。而随着环境的变迁，人类的生产生活如何适应自然界的变化就成了问题的核心所在。其中最有效的手段就是对自然界的自然现象进行分析、对已观测的多年的数据进行挖掘、并利用已知的数学手段对其进行建模，以此来获知自然现象发生的规律，并对未来的发展趋势做出较为合理的预测，再根据预测结果来对现有的生产生活进行调节、指导。 在这样的背景下，水文模拟应运而生。水文模拟是对于某地、某流域的水资源，或者江河湖泊等水源进行多年的观测后，分析其中遵循的机理，考虑当地所有跟水资源有关的因素如降雨、降雪、地下水、径流、植被蒸发、蒸腾、化学元素沉淀、入渗、湖泊蓄水等作用后，对当地水资源的运行规律作出合理的概括，并利用现有手段，对当地的水体流动、整体趋势建立起一个适合当地实际情况的水文模型并进行模拟的过程。

应用范围：水文模拟

经济效益分析：人类活动和全球气候变化对河川径流的影响已经成为近年来水科学研究的热点之一。众所周知，水是人类及其他生物繁衍生存的基本条件，是人们生活不可替代的重要资源，是生态环境中最活跃、影响最广泛的因素，具有许多其他资源所没有的独特的性能和多重的使用功能，是工农业生产的重要资源，是人类社会可持续发展的制约因素。当前SWAT水文模型是当前世界主流的水文模型之一，因此对该软件并行算法与计算平台的研究是一项重要工作。SWAT是在SWRRB模型基础上发展起来的一个长时段的流域分布式水文模型。它具有很强的物理基础, 适用于具有不同的土壤类型、不同的土地利用方式和管理条件下的复杂大流域,并能在资料缺乏的地区建模, 在加拿大和北美寒区具有广泛的应用。从建模技术看, SWAT采用先进的模块化设计思路, 水循环的每一个环节对应一个子模块, 十分方便模型的扩展和应用。但运行方式上, SWAT采用独特的命令代码控制方式, 用来控制水流在子流域间和河网中的演进过程, 这使得研究人员使用软件时存在一定难度。另外，由于SWAT是一款串行软件，当需要处理大规模数据处理时，其耗费时间代价巨大，特别地，更无法使用参数优化和灵敏度分析模块，目前只能通过研究人员的工作经验进行操作。 本项目将从软件的“速度”、“算法”、“易用”三个维度进行优化，首先通过并行加速技术，将SWAT主要计算模块进行并行化，并针对目前较流行的混合架构高性能计算研究其协处理器加速技术，为其他同类型软件的研究提供指导意义。其次，在算法上，我们将采用混合优化算法替代SWAT目前优化算法，提高优化算法收敛速度，采用多级并行手段实现SWAT中参数优化和灵敏度分析模块的并行计算，使其能够满足处理大规模数据的需求。最后，在软件的易用性方面，将以SWAT为研究对象初步建立实用的计算平台，将传统命令行方式改为简单易用的portral方式，降低软件使用门槛。最终为“新疆山区径流水资源预测模型研制”提供技术支撑。