GPU支持下的径流汇流模拟研究

论文摘要

突发性强降雨天气发生的频率越来越大,暴雨洪涝灾害及其诱发的滑坡泥石流灾害已经成为我国最主要的自然灾害,每年因暴雨洪涝灾害和滑坡泥石流灾害产生严重的经济损失和人员伤亡。利用径流汇流模型模拟强降雨径流汇流过程对有效降低暴雨洪涝灾害造成的损失具有重要的意义。分布式水文模型模拟结果能够反映全流域径流汇流结果,成为当前应用最广泛的径流汇流模型。影响分布式水文模型的模拟精度主要有两个因素,一是模型基础数据精度,二是模型网格划分尺度。由于数据精度与测量仪器精度、时空间观测精度等硬件设施密切相关,因此获取高精度基础数据具有一定难度;另一方面,网格划分尺度越细,计算量呈几何倍数激增,CPU（Central Processing Unit）低性能的计算能力和激增的模型计算量之间的矛盾成为制约分布式水文模型模拟精度提高的重要因素。为此,本文提出一种基于通用计算的流域径流汇流模型。主要内容如下:第一,结合GPU通用计算特点和径流汇流模型的原理,分析GPU通用计算应用于径流汇流的可行性;第二,介绍GPU径流汇流模型的原理及算法实现,将模型应用于不同流域尺度大小的多个流域,以验证GPU在径流汇流模拟中的性能;第三,利用本文模型对目标流域（岷江上域镇江关-校场坝段）降水过程进行径流汇流模拟,将模拟结果与流域下游水文站（校场坝）实测水文数据对比,分析本文模型存在的不足,阐述影响本文模型模拟精度的因子并给出优化方案。利用优化之后的径流汇流模型再次对目标流域降水过程进行径流汇流模拟,达到验证优化方案的可行性的目的。论文的主要创新点如下:（1）传统分布式水文模型大都基于CPU计算平台进行径流汇流模拟,CPU较低的计算能力导致模型模拟速度较慢,模拟过程耗时较长。为增强径流汇流模型的模拟性能,设计一种基于GPU通用计算的径流汇流模型,以提升径流汇流模拟的运行效率。（2）针对流域径流汇流模拟过程中出现的地形误差,提出一种利用采样点修正河道高程的地形修正方法。通过河道高程修正,促使河道河流顺畅的从流域上游流向下游,为流域径流汇流模拟奠定了基础。（3）论文提出了一种基于稳定流场的径流汇流模拟方法。为了更准确地模拟流域前期水情,对径流汇流模型进行了改进,加入了水流混合环节。实验表明,当上游供水稳定时,该算法能产生稳定的水流场。在此基础上,将模拟时段之前一定数量的小时上游流量序列和面雨量序列代入模型迭代,以模拟流域前期水情。实验证明,本文模型不仅具有较高的模拟效率,其模拟结果与水文站实测水文数据也具有较好的拟合效果,说明模型模拟结果能够反映实际径流汇流过程和变化规律,对暴雨洪涝灾害风险的快速模拟和评估具有现实意义。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 引言
•   1.2 国内外的研究现状
•     1.2.1 径流汇流模拟研究现状
•     1.2.2 GPU通用计算的研究现状
•   1.3 研究目标和内容
•     1.3.1 研究目标
•     1.3.2 研究内容
•   1.4 研究技术路线
•   1.5 论文创新点
•   1.6 论文结构
• 第二章 GPU通用计算
•   2.1 CPU构造及计算瓶颈
•   2.2 GPU通用计算
•     2.2.1 GPU通用计算架构
•     2.2.2 GPU通用计算的并行计算原理
•   2.3 通用计算应用于径流汇流模拟的可行性分析
• 第三章 GPU径流汇流模拟实现
•   3.1 径流汇流模型的通用计算的基本思路
•     3.1.1 栅格模式的流域网格划分
•     3.1.2 模拟网格的属性化
•   3.2 径流汇流模型的通用计算算法实现
•     3.2.1 纳维-斯托克斯方程
•     3.2.2 栅格模式下的N-S方程通用计算实现
•   3.3 径流汇流模型性能测试
• 第四章 GPU径流汇流模拟优化
•   4.1 研究区概况
•   4.2 径流汇流模拟的完善
•     4.2.1 水速修正
•     4.2.2 水流混合模拟
•   4.3 河道地形修正
•     4.3.1 流域地形误差分析
•     4.3.2 河道高程修正
•   4.4 基于稳定流场的径流汇流模拟
•     4.4.1 前期稳定流场模拟
•     4.4.2 流域前期水情的模拟
•   4.5 模型精度评价
• 第五章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 展望
• 参考文献
• 作者在读期间科研成果简介
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 吕朝阳

导师: 陈军

关键词: 径流汇流模型,稳定水流场,前期水情,地形修正

来源: 成都信息工程大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 气象学,地球物理学,水利水电工程

单位: 成都信息工程大学

分类号: P333.1;P426.616

DOI: 10.27716/d.cnki.gcdxx.2019.000069

总页数: 50

文件大小: 2538K

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