張?jiān)婪?方紅衛(wèi),張紅武,鐘德鈺,趙慧明,王新軍

(1.清華大學(xué)水利水電工程系,北京 100084; 2.水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100084; 3.中國水利水電科學(xué)研究院泥沙研究所,北京 100048; 4.流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100048; 5.寧夏防汛抗旱指揮部辦公室,寧夏 銀川 750001)

DWSM動態(tài)并行計(jì)算技術(shù)

張?jiān)婪?,2,方紅衛(wèi)1,2,張紅武1,2,鐘德鈺1,2,趙慧明3,4,王新軍5

(1.清華大學(xué)水利水電工程系,北京 100084; 2.水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100084; 3.中國水利水電科學(xué)研究院泥沙研究所,北京 100048; 4.流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100048; 5.寧夏防汛抗旱指揮部辦公室,寧夏 銀川 750001)

針對DWSM計(jì)算模式魯棒性低、計(jì)算時(shí)間長、無法實(shí)現(xiàn)多核計(jì)算等局限性,對模型的算法和存儲規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)。在遵從DWSM計(jì)算邏輯順序的基礎(chǔ)上,拋棄原計(jì)算單元順序表模式關(guān)于虛擬河道的假設(shè),采用流域分區(qū)概念進(jìn)行河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)的模式設(shè)計(jì),在基于葉節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算的基礎(chǔ)上研究動態(tài)分級并行計(jì)算技術(shù),以進(jìn)一步完善計(jì)算模式。以黃河寧蒙段流域?yàn)閷?shí)例,計(jì)算結(jié)果表明,算法的優(yōu)化極大地提高了DWSM的計(jì)算效率,增強(qiáng)了其對大范圍、具有復(fù)雜河網(wǎng)結(jié)構(gòu)流域水沙規(guī)律研究的適用性。

DWSM;水文模型;河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu);動態(tài)并行計(jì)算;葉節(jié)點(diǎn)

DWSM (dynamic watershed simulation model)是美國伊利諾伊水資源調(diào)查局開發(fā)的分布式水文模型,經(jīng)過美國多個(gè)流域資料的驗(yàn)證證明其非常適合模擬不同水文情況下(單次暴雨或短期降雨等)的水沙過程,可用于模擬單次降雨或短期連續(xù)降雨引起的地表徑流、滲流(土壤淺層側(cè)向流)、洪水波演進(jìn)、土壤侵蝕、泥沙和源于農(nóng)業(yè)及城市地區(qū)的污染物等的遷移擴(kuò)散情況[1-5]。

DWSM在結(jié)構(gòu)上屬于分布式松散耦合型水文模型,按對基本單元的劃分可以認(rèn)為是基于子流域的分布式模型,這類模型有較好的發(fā)展前景[6-8]。DWSM計(jì)算模式采用了計(jì)算單元順序表的形式,在遇到3條及以上河道并入1條河道的情況時(shí)需要進(jìn)行新建虛擬河道的處理,這使得DWSM在對河網(wǎng)的編碼和閱讀理解上增加了許多難度,特別是河網(wǎng)很密集、復(fù)雜時(shí)系統(tǒng)的魯棒性較低,其單線程的計(jì)算方式無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代多核計(jì)算機(jī)及云計(jì)算的運(yùn)用。

本文針對DWSM計(jì)算模式的局限性,對模型的算法和存儲規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),在河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上開發(fā)葉節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算算法,并對其進(jìn)行改造和升級,采用并行計(jì)算技術(shù)對葉節(jié)點(diǎn)實(shí)施動態(tài)分級,以提高DWSM的計(jì)算效率,增強(qiáng)其對大范圍、具有復(fù)雜河網(wǎng)結(jié)構(gòu)流域水沙規(guī)律研究的適用性。

1 DWSM計(jì)算原理

按計(jì)算單元類型劃分,DWSM屬于基于坡面的分布式水文模型。計(jì)算單元劃分充分考慮地形、土壤、植被特征的不均勻性,假定每個(gè)坡面各處的產(chǎn)匯流特性相同,用代表性參數(shù)值統(tǒng)一表示。在模擬某個(gè)流域時(shí),首先把計(jì)算流域劃分成若干個(gè)子流域,再進(jìn)一步概化成一維矩形坡面或河道單元,水庫和蓄滯洪區(qū)則作為獨(dú)立的計(jì)算節(jié)點(diǎn),置于相應(yīng)的河道出口位置。坡面部分表示成矩形,坡面產(chǎn)匯流特征用矩形的長度與寬度、坡度、土壤類型、植被種類及糙率來表示;河道則用斷面形狀、長度、坡度和糙率來表示。坡面的面積、長度、坡度和土壤類型在模擬期間不變,植被種類和糙率在農(nóng)作物輪種或森林砍伐等特殊情況下才發(fā)生相應(yīng)改變;河道的斷面形狀、坡度和糙率在模擬期間則假定不變。每個(gè)坡面的降雨由各自雨量站控制。經(jīng)地表覆蓋物截留、土壤基質(zhì)入滲和洼地存儲損失后的凈雨,由坡面頂部向坡底的河道演進(jìn),因此每條河道除了上游來流外,還有河道兩邊坡面貢獻(xiàn)的地表和地下徑流[1-4,9-10]。

圖1是坡面與河道水流流向及相互關(guān)系示意圖,圖中i1和i2分別為不同坡面各自的降雨強(qiáng)度,mm/h;q1和q2分別為地表徑流單寬流量,m3/(s·m);qs1和qs2分別為壤中流單寬流量,m3/(s·m);A為河道斷面的斷面面積,m2。

圖1 坡面和河道水流流動示意圖[10]

2 DWSM計(jì)算模式

傳統(tǒng)的DWSM計(jì)算時(shí)首先構(gòu)建一張計(jì)算單元順序表,然后按照順序表進(jìn)行坡面和河道的計(jì)算。這種計(jì)算模式可以有效節(jié)約模型計(jì)算的存儲空間,若河道比較規(guī)則,即使計(jì)算流域有幾萬條河道也只需要3個(gè)存儲空間就能完成整個(gè)流域的計(jì)算。圖2為計(jì)算單元順序表示意圖[11],圖中,ISEG為河道或陸地塊編號,IARY為輸入輸出向量組:outflows為輸出保存位置,lateral inflows為河道左右兩坡面陸地塊計(jì)算輸出的位置,upstream inflows為河道兩個(gè)上游河道計(jì)算輸出的位置。

圖2 計(jì)算單元順序表示意圖

計(jì)算單元順序表具有一定的局限性,它使得模型只能計(jì)算2條河道并入1條河道的狀態(tài),遇到3條及以上河道并入1條河道的情況時(shí)則需要新建1條長度為0的虛擬河道(圖3)。這樣做有利于計(jì)算單元順序表的生成,可以降低邏輯上的復(fù)雜性,但也增加了河網(wǎng)編碼和閱讀理解的難度,尤其對于密集、復(fù)雜的河網(wǎng),增加虛擬河道會在很大程度上降低系統(tǒng)的魯棒性。

圖3 虛擬河道示意圖

引入虛擬河道,使得原先的河網(wǎng)編碼或編號產(chǎn)生浮動,導(dǎo)致計(jì)算單元順序文件難以自動生成,只能采用人工方式完成,極大地增加了計(jì)算單元順序表的建立時(shí)間。例如一個(gè)具有500條河道(包括虛擬河道)的流域,一般需要1個(gè)月的時(shí)間才能建立其計(jì)算單元順序表。除此之外,計(jì)算單元順序表關(guān)于所有河道、坡面的計(jì)算順序都只能采用單線程來完成的規(guī)定,根本無法適應(yīng)多核計(jì)算機(jī)及云計(jì)算的運(yùn)用。而隨著存儲技術(shù)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來[12-14],存儲空間已經(jīng)不再是模型計(jì)算的瓶頸,計(jì)算單元順序表的優(yōu)勢已不復(fù)存在。因此,應(yīng)對DWSM的算法和存儲規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),以進(jìn)一步提高模型的計(jì)算效率和適用性。

3 DWSM動態(tài)并行計(jì)算設(shè)計(jì)

在DWSM計(jì)算順序邏輯的基礎(chǔ)上,擬對其算法和存儲規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)和提高。拋棄虛擬河道,河道與坡面為一對一的關(guān)系,故計(jì)算過程不需要單獨(dú)規(guī)劃坡面的計(jì)算順序,只需在計(jì)算河道時(shí)優(yōu)先計(jì)算其對應(yīng)的兩個(gè)坡面。按照Schumn的流域分區(qū)概念[15],對于水沙來源區(qū)河網(wǎng)的劃分及其拓?fù)涞纳?可采用以下假設(shè):①在1個(gè)匯流節(jié)點(diǎn),有且僅有1條支流匯入干流;②2個(gè)直接相鄰的節(jié)點(diǎn)間有且僅有1個(gè)河段。由此,可以將河網(wǎng)抽象成樹結(jié)構(gòu),每一級待計(jì)算的坡面或河道(圖1)均可看作河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn),上一級節(jié)點(diǎn)所表示的坡面或河道的計(jì)算完成后,方可進(jìn)行其相關(guān)聯(lián)的下一級節(jié)點(diǎn)的計(jì)算。以黃河寧夏段為例可以簡要地繪出其河網(wǎng)如圖4所示,圖中帶有標(biāo)號的圓圈表示某級待計(jì)算的坡面或河道,即河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn),處于河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)中葉子位置(可實(shí)現(xiàn)水流計(jì)算)的節(jié)點(diǎn)即為葉節(jié)點(diǎn)。

圖4 黃河寧夏段河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)

計(jì)算單元順序表模式在設(shè)計(jì)好各級坡面或河道的計(jì)算順序之后,僅能采用單線程的方式依次計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)。以圖4所示河網(wǎng)為例,計(jì)算單元順序表模式每次僅能計(jì)算1個(gè)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu),故共需33步方能完成整個(gè)計(jì)算過程,其計(jì)算效率不高,局限性極大。

3.1 葉節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算

由河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)可以看出,河網(wǎng)的所有葉節(jié)點(diǎn)沒有依賴項(xiàng),可以獨(dú)立計(jì)算,因此可以設(shè)計(jì)DWSM的并行計(jì)算算法如下:

a. 初始化集合A為空,集合B為所有河網(wǎng)樹的節(jié)點(diǎn)集合。

b. 搜索B中的所有葉節(jié)點(diǎn),將這些葉節(jié)點(diǎn)并入集合A中,移除集合B中相應(yīng)的葉節(jié)點(diǎn)。

c. 集合A中的所有節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算。

d. 若集合B不為空,轉(zhuǎn)步驟b;否則計(jì)算結(jié)束。

以圖4所示河網(wǎng)樹結(jié)構(gòu)為例,由上述算法可以得到每一步搜索到的相應(yīng)步數(shù)下可計(jì)算葉節(jié)點(diǎn)集合,見表1。

表1 葉節(jié)點(diǎn)計(jì)算過程(理想狀態(tài))

由表1可以看出,第一步搜索到的圖4中可計(jì)算的葉節(jié)點(diǎn)數(shù)(并行計(jì)算CPU核心數(shù)要求最多時(shí))一共17個(gè),在理想情況下(CPU核心數(shù)足夠多,可用于河網(wǎng)計(jì)算的核心數(shù)大于或等于17個(gè)),該河網(wǎng)經(jīng)過12步并行計(jì)算便能完成DWSM的水沙模擬。但計(jì)算機(jī)CPU是稀缺資源,可以分配的核心也是有限的,特別是當(dāng)河網(wǎng)分級比較細(xì)、流域面積比較大時(shí),程序可以獲得的CPU核心數(shù)往往遠(yuǎn)小于其所需要的個(gè)數(shù)。假設(shè)程序可以用2個(gè)CPU核心,則計(jì)算的過程如表2所示。

表2 葉節(jié)點(diǎn)計(jì)算過程(2個(gè)CPU核心)

由表2可以看出,在可用2個(gè)CPU核心時(shí),根據(jù)上述算法只需22步就能完成圖4的河網(wǎng)計(jì)算,較采用計(jì)算單元順序表模式的33步,效率有了一定的提高。但此算法還存在兩個(gè)問題:①缺乏動態(tài)的進(jìn)程分配,如計(jì)算第9步時(shí),未能將河道19提到核心2上進(jìn)行計(jì)算;②未能合理地分配河道計(jì)算順序,如過早地計(jì)算了河道2,而其結(jié)果需要等到計(jì)算河道0時(shí)才使用到。

3.2 河道編碼

為動態(tài)地分配進(jìn)程,必須實(shí)時(shí)更新當(dāng)前的葉節(jié)點(diǎn)集合,這需要在每計(jì)算完一條河道時(shí),對河網(wǎng)樹進(jìn)行刷新和搜索。但這樣做會耗費(fèi)大量的計(jì)算資源,尤其當(dāng)河網(wǎng)過于復(fù)雜時(shí)重新搜索一次葉節(jié)點(diǎn)可能比計(jì)算一條河道的時(shí)間還要長。為此,本文重新設(shè)計(jì)河道編碼方式,使節(jié)點(diǎn)在變?yōu)槿~節(jié)點(diǎn)時(shí)主動加入葉節(jié)點(diǎn)集合,同時(shí)保持河網(wǎng)的樹狀結(jié)構(gòu)。

將河網(wǎng)樹的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)用向量(S,FS,CN)表示,如圖5所示,其中S為河道的編號,FS為下游河道的標(biāo)號,CN為上游未計(jì)算的河道數(shù)。由S與FS保持了河網(wǎng)的樹狀結(jié)構(gòu),CN初始值為該節(jié)點(diǎn)上游河道數(shù),當(dāng)CN為零時(shí)說明該節(jié)點(diǎn)為河網(wǎng)樹的葉節(jié)點(diǎn)。由此,可以修改算法如下:

a. 初始化集合A為空,將河網(wǎng)節(jié)點(diǎn)向量中CN為零的節(jié)點(diǎn)并入集合A中。

b. 對集合A中的所有節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算。

c. 設(shè)a為集合A中剛計(jì)算結(jié)束的節(jié)點(diǎn),b是a節(jié)點(diǎn)指向的下游節(jié)點(diǎn),則節(jié)點(diǎn)b的CN分量減1。若此時(shí)b的CN分量為零,則將b并入集合A。

d. 將a移出集合A,若此時(shí)A為空集,則結(jié)束計(jì)算;否則轉(zhuǎn)步驟b。

圖5 河網(wǎng)樹節(jié)點(diǎn)向量示意圖

計(jì)算步核心1計(jì)算的葉節(jié)點(diǎn)序號核心2計(jì)算的葉節(jié)點(diǎn)序號計(jì)算步核心1計(jì)算的葉節(jié)點(diǎn)序號核心2計(jì)算的葉節(jié)點(diǎn)序號123241115282202112102632527136224293114165321215116891677131717581841839219191103014200

根據(jù)修改的算法,節(jié)點(diǎn)編碼后的計(jì)算過程見表3。由表3可見,河網(wǎng)編碼可以將原先需要22步完成的河網(wǎng)計(jì)算在20步之內(nèi)完成。當(dāng)河網(wǎng)非常復(fù)雜時(shí),基于河網(wǎng)編碼的CPU核心資源分配方式可以使計(jì)算步驟大幅度減少。由表3還可見,在計(jì)算步驟14及以后,計(jì)算過程都是單核運(yùn)行,因此算法還有提升空間。

3.3 分級優(yōu)選計(jì)算順序

如前所述,在計(jì)算資源受限的情況下,過早地計(jì)算河網(wǎng)中的下游葉節(jié)點(diǎn)是對資源的一種浪費(fèi),因此需要根據(jù)河網(wǎng)中河道的上下游關(guān)系,對河道的計(jì)算順序進(jìn)行分級,見圖6。

圖6 河道計(jì)算順序分級示意圖

如圖6所示,當(dāng)可以計(jì)算高級別河道時(shí),若利用該計(jì)算資源去計(jì)算低級別的河道,有可能使計(jì)算過程發(fā)生阻塞,使得后期計(jì)算資源得不到充分利用。如利用2個(gè)CPU核心計(jì)算圖6的清水河段(包括河道16、21、22、25～32)時(shí),如果優(yōu)先計(jì)算了下級河道21和25,則在計(jì)算河道22和26時(shí)必然只能單核運(yùn)行,核心2將一直處于空閑狀態(tài)。為此,需要在河道編碼中加入計(jì)算等級信息,在上一節(jié)的河道編碼中加入計(jì)算等級分量L,形成新的河道編碼向量(S,FS,CN,L)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)算法如下:

a. 根據(jù)河網(wǎng)的計(jì)算等級數(shù)初始化Lmax+1個(gè)葉節(jié)點(diǎn)集合A0,A1,A2,…,ALmax(下標(biāo)表示集合中葉節(jié)點(diǎn)的計(jì)算等級,Ai(i=0,1,2,…,Lmax)即為每步計(jì)算中CN=0且L=i的節(jié)點(diǎn)的集合)。

b. 將河網(wǎng)節(jié)點(diǎn)向量中CN為零的節(jié)點(diǎn)根據(jù)分量L并入其相應(yīng)的集合Al中(Al為Ai中i=L的葉節(jié)點(diǎn)集合)。

c. 用∪Ai表示所有Ai的并集,對集合∪Ai中的所有節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算,且優(yōu)先計(jì)算i大的集合中的節(jié)點(diǎn)。

d. 設(shè)a為集合∪Ai中剛計(jì)算結(jié)束的節(jié)點(diǎn),b是a節(jié)點(diǎn)指向的下游節(jié)點(diǎn),則節(jié)點(diǎn)b的CN分量減1。若此時(shí)b的CN分量為零,則將b根據(jù)其計(jì)算等級分量L并入相應(yīng)的集合Al。

e. 將a移出集合∪Ai,若此時(shí)∪Ai為空集,則結(jié)束計(jì)算;否則轉(zhuǎn)步驟c。

根據(jù)該算法,分級優(yōu)選后的計(jì)算過程見表4。由表4可知,分級優(yōu)選后模型計(jì)算速度又有了提高,采用河網(wǎng)分級后圖4的河網(wǎng)只需要17步就能完成模擬。這與最原始的計(jì)算單元順序表方式(33步)相比,速度提高了將近1倍,驗(yàn)證了單線程和雙核運(yùn)行速度的區(qū)別。由于河網(wǎng)中河道上下游關(guān)系的限制,下游河道必須等待上游河道計(jì)算完成后才能進(jìn)行計(jì)算,因此河網(wǎng)的計(jì)算速度與計(jì)算設(shè)備的CPU核心數(shù)并不呈現(xiàn)線性方式增長,如本例中根據(jù)河道的上下游關(guān)系,即使CPU核心數(shù)足夠多,最少也需要12步(表1)方可完成計(jì)算。

表4 分級優(yōu)選后的葉節(jié)點(diǎn)計(jì)算過程(2個(gè)CPU核心)

4 實(shí)例驗(yàn)證

以圖4所示的黃河寧蒙河段流域?yàn)槔?驗(yàn)證算法的適用性和有效性。設(shè)計(jì)計(jì)算范圍如圖7所示,圖中河網(wǎng)提取時(shí)已盡量簡化,共計(jì)251條河道。

圖7 黃河寧蒙河段流域計(jì)算范圍示意圖

配置CPU為Intel i7的8核處理器,分別采用單元順序表計(jì)算模式、葉節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算模式和動態(tài)分級并行計(jì)算模式對流域的產(chǎn)流產(chǎn)沙進(jìn)行模擬計(jì)算,所用時(shí)間分別為110 s、55 s和30 s。可以看出,算法的優(yōu)化很大程度減少了計(jì)算所耗費(fèi)的時(shí)間,極大地提高了模型的計(jì)算效率。算例中改變DWSM原單元順序表的計(jì)算方式,采用葉節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算方式,已經(jīng)可以將計(jì)算時(shí)間縮短一半;在此基礎(chǔ)上又繼續(xù)優(yōu)化算法,采用改進(jìn)后的動態(tài)分級并行計(jì)算方式,則計(jì)算時(shí)間又進(jìn)一步減少近50%?？梢娦碌挠?jì)算模式克服了原計(jì)算單元順序表模式對模型在河網(wǎng)編碼和閱讀理解上的限制,可以使DWSM在大流域中計(jì)算時(shí)提高運(yùn)行和分析的速度,增強(qiáng)其計(jì)算大范圍、具有復(fù)雜河網(wǎng)結(jié)構(gòu)流域水沙規(guī)律的適用性,使其更適用于大數(shù)據(jù)時(shí)代多核計(jì)算機(jī)及云計(jì)算的運(yùn)用。

5 結(jié) 語

DWSM由于計(jì)算單元順序表的存在和計(jì)算模式的限制,使得其計(jì)算效率和適用范圍具有一定的局限性,特別是河網(wǎng)很密集、復(fù)雜時(shí)系統(tǒng)的魯棒性較低,其單線程的計(jì)算方式也無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代多核計(jì)算機(jī)甚至云計(jì)算的運(yùn)用。本文針對上述不足對DWSM進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn),通過對其計(jì)算算法和存儲規(guī)則的優(yōu)化來提高模型的計(jì)算效率,在基于葉節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算的基礎(chǔ)上進(jìn)行動態(tài)分級并行計(jì)算技術(shù)研究,并以黃河寧蒙河段流域?yàn)槔?驗(yàn)證了模型新算法的適用性和有效性,表明算法的優(yōu)化極大地提高了DWSM的計(jì)算效率,增強(qiáng)了其對大范圍、具有復(fù)雜河網(wǎng)結(jié)構(gòu)流域水沙規(guī)律研究的適用性。

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Research on dynamic parallel computing technology of dynamic watershed simulation model//

ZHANG Yuefeng1, 2,FANG Hongwei1,2,ZHANG Hongwu1,2,ZHONG Deyu1,2,ZHAO Huiming3,4,WANG Xinjun5

(1.DepartmentofHydraulicEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China; 2.StateKeyLaboratoryofHydroScienceandHydraulicEngineering,Beijing100084,China; 3.SedimentResearchInstitute,ChinaInstituteofWaterResourcesandHydropowerResearch,Beijing100048,China; 4.StateKeyLaboratoryofSimulationandRegulationofWaterCycleinRiverBasin,Beijing100048,China; 5.TheOfficeofFloodControlandDroughtReliefHeadquartersofNingxia,Yinchuan750001,China)

The computing model of Dynamic Watershed Simulation Model(DWSM) has some limitations, such as low robustness, long computing time, and inability to realize failure in a multicore computer. Therefore, in this paper, we improved the algorithms and storing rules. Based on the computational logic sequence of DWSM, we suggest to use the concept of basin subarea to design the tree structure model of river network instead of the hypothesis on virtual channel of the original calculation unit sequence table model. Also, we introduce the dynamic hierarchical parallel computing technology according to parallel computation of leaf nodes to improve the calculation model. Taking the Yellow River basin between Ningxia and Neimenggu as an example, the results show that the optimization of algorithm greatly improves the computational efficiency of DWSM as well as increases the applicability of calculation on water and sediment rules in the basins with large scale and complex structure of river network.

dynamic watershed simulation model(DWSM); hydrological model; the tree structure of river network; dynamic parallel computation; leaf nodes

國家自然科學(xué)基金(51139003,11372161,51479213)

張?jiān)婪?1983—),男,江蘇常州人,博士,主要從事水利信息化、水力學(xué)及河流動力學(xué)研究。E-mail:zhangyuefeng1983@163.com

10.3880/j.issn.1006-7647.2015.03.010

TV214

A

1006-7647(2015)03-0047-06

2014-06-13 編輯：熊水斌)