基于克里金插值的SWAT参数率定大规模并行方法

发布时间：2017-11-14 07:39

本文关键词：基于克里金插值的SWAT参数率定大规模并行方法

【摘要】：SWAT(soil and water assessment tool)水文模型是近几年国内外使用最广泛的分布式水文模型,因其良好的精度、广泛的适应度得到了众多水文工作者的欢迎。但由于其参数率定部分过高的计算量,给水文工作者在建模调参过程中造成了大量的不便。为了提高SWAT参数率定的运行效率,基于克里金插值理论,对于SWAT原有的优化算法进行改进,提出了一种基于随机过程的参数率定方法,通过一种期望优化的方式对拟合曲面进行寻优。通过Intel MKL和一个对等式并行框架加以并行实现,大大提高了SWAT参数寻优的计算效率以及参数精度,并通过天山北坡流域的模拟验证了并行模型的有效性,说明了克里金优化方法在水文模拟参数寻优的过程中能够达到良好的精度。
【作者单位】：中国科学院计算机网络信息中心;青岛大学;中国科学院新疆生态与地理研究所;中国科学院地理科学与资源研究所;
【基金】：国家“973”计划资助项目(2010CB951002) 中国科学院重点部署项目
【分类号】：P334.92
【正文快照】： 0引言SWAT是Arnold等人[1]所带领的团队为美国农业部(US-DA)农业研究局(ARS)开发的流域尺度的分布式环境水文模型。它建立在SWRRB模型的基础上,并结合美国农业研究署几个模型(CREAMS、GLEAMS、EPIC、ROTO等)的特征,是一个基于自然物理过程,用来模拟连续时间步长的动态模拟模型

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