基于栅格分层的逐栅格汇流算法并行化研究

分布式水文模型中的逐栅格汇流算法计算量大,需要借助并行计算以满足大流域长历时模拟的要求。针对目前鲜有对基于隐式有限差分的逐栅格汇流算法进行并行计算研究的情况,基于栅格分层的思想提出一种适用于共享内存并行计算环境的逐栅格汇流并行算法。该算法首先根据流向进行栅格分层,使同一层中栅格的计算相互独立,然后将同一层中栅格的计算任务分配到多个计算单元并行计算。采用C++编程语言与OpenMP并行编程库实现了该算法,并选择河北省清水河流域为实验区,在不同数据规模(30m、90m、270m分辨率)、不同核数(2～20个)以及不同栅格分层方法的情况下对算法性能进行了测试。实验结果表明本文提出的并行算法具有较好的加速比和并行效率,且并行效率随数据规模的增大而增大。栅格分层方法对算法并行性能有明显影响,从上到下的分层方法比从下到上的方法具有更高的并行效率。