本文關鍵詞：基于CUDA的水文模型并行算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：計算機、遙感和GIS等技術的快速發(fā)展,為水文模型獲得大范圍空間數(shù)據(jù)和資料提供了便利,尤其是地理信息系統(tǒng)的發(fā)展,更是為水文模型更好、更方便的利用空間數(shù)據(jù)提供了一個很好的平臺。但是大量空間數(shù)據(jù)的獲取,雖然使水文模型對水文過程的模擬更科學、更精確,但同時也大大增加了水文模型的運算量,使水文模型的模擬速度變慢,效率變低。而CUDA作為一個并行計算架構,能夠以多線程并行的方式,大大提高多種運算的運算速度,近處來被廣泛應用于各種領域用以提高科研和生產效率。因此,本文對使用CUDA技術來提高水文模型的模擬效率進行了研究,期望能通過研究,找到使用CUDA來提高水文模型模擬效率的方法。本文通過對不同類型的水文模型或水文模型中的某項技術進行基于CUDA的并行算法的改寫,爾后對常規(guī)算法和基于CUDA的并行算法的運算效率進行分析對比的方法,來確定哪些類型的水文模型或者水文模型的哪些步驟適合進行基于CUDA的并行運算,哪些類型的水文模型或水文模型的哪些步驟不適合;對于適合進行并行運算的水文模型中,又有哪些因素影響運算效率提升的程度。通過對基于柵格數(shù)據(jù)的空間分析、水系提取模型和新安江模型的研究,確定了影響基于CUDA的水文模型并行運算效率提升的因素有以下幾點:1)并行運算的數(shù)據(jù)量基于CUDA的并行運算要在主機端和設備端進行數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)量的大小會在一定程度上影響效率。2)運算的復雜度運算的復雜度越高,單次運算的時間就越長,并行運算后效率提升就越明顯。3)水文模型的可并行程度影響模型的可并行程度的主要有以下幾個因素:一是空間的可并行性;二是子過程的可并行性;三是時間的可并行性。對于水文模型來說,子過程的可并行性雖然也能提升運算效率,但在整體結構串行的情況下,提升也是有限的。而由于水文過程在實際中往往與時間聯(lián)系緊密,所以時間的可并行性受到很大限制。因此空間上的可并行性是影響水文模型并行程度的主要因素。
【關鍵詞】：CUDA 水文模型 并行運算
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P333.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 課題研究背景及意義10-16
• 1.1.1 CUDA概述10-13
• 1.1.2 水文模型概述13-15
• 1.1.3 研究意義15-16
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 課題研究內容18
• 1.4 實驗環(huán)境18-19
• 1.5 本文組織結構19-20
• 第二章 水文模型及常用分析方法20-30
• 2.1 水文模型中基于柵格數(shù)據(jù)的空間分析20-22
• 2.1.1 柵格數(shù)據(jù)組織結構20-21
• 2.1.2 柵格數(shù)據(jù)在水文分析上的優(yōu)勢21-22
• 2.2 水系提取模型簡介22-28
• 2.2.1 洼地的識別與處理23-24
• 2.2.2 水流方向的確定24-26
• 2.2.3 匯流量的計算26
• 2.2.4 分水線的確定和流域的生成26-27
• 2.2.5 河網的提取27
• 2.2.6 子流域的劃分27-28
• 2.3 新安江模型簡介28-29
• 2.4 本章小結29-30
• 第三章 基于柵格數(shù)據(jù)的空間分析并行算法研究30-42
• 3.1 基于柵格數(shù)據(jù)的空間分析并行可行性分析30-33
• 3.2 基于柵格數(shù)據(jù)的空間分析并行算法研究33-40
• 3.3 結果對比40-41
• 3.4 本章小結41-42
• 第四章 水系提取模型并行算法研究42-58
• 4.1 水系提取模型并行可行性分析42-45
• 4.2 水系提取模型并行算法研究45-54
• 4.2.1 洼地的識別與處理45-51
• 4.2.2 水流方向的確定51-52
• 4.2.3 匯流量的計算52-53
• 4.2.4 河網的提取53-54
• 4.3 結果對比54-56
• 4.4 本章小結56-58
• 第五章 新安江模型并行算法研究58-70
• 5.1 新安江模型并行可行性分析58-63
• 5.2 新安江模型并行算法研究63-66
• 5.2.1 蒸散發(fā)計算64-65
• 5.2.2 產流計算和分水源計算65-66
• 5.3 結果對比66-69
• 5.4 本章小結69-70
• 第六章 結論與展望70-72
• 6.1 結論70-71
• 6.2 展望71-72
• 致謝72-73
• 參考文獻73-75

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 萬民;熊立華;衛(wèi)曉婧;;數(shù)字高程模型預處理方法的研究進展[J];水文;2008年05期

  本文關鍵詞：基于CUDA的水文模型并行算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：372143