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地下水资源的合理利用与水质监控是关系民生的大事。地下水流动系统的研究是实现地下水资源定量评价与预测的重要工具，为地下水资源的可持续利用提供了决定性支持。地下水流动规律反映的是地下水的水位随着时间与空间的变化规律，因此地下水流动系统研究的本质为地下水流动空间数据的研究。地下水流动系统研究的不断发展要求网格粒度日益精细以及研究尺度日渐扩大，庞大的数据计算量使得模拟时间过长而无法满足实际的需求。并行计算技术的出现为求解数据密集型的计算任务提供了一种非常有效的手段，因此，本文研究的目的在于借助并行计算技术实现地下水流动空间数据的快速且高效模拟。本文研究的重点是地下水流动空间数据有限差分数值模型的并行模拟，即借助并行计算的相关理论以及地下水领域已有的并行研究成果，针对不同的并行计算平台，提出地下水流动空间数据的并行模拟策略。论文的主要创新之处有：（1）基于分布式共享内存并行系统，提出了基于MPI/OpenMP混合编程模型的重叠型区域分解算法的并行模拟策略，即将一个大的地下水流动模拟问题划分为若干个小的子问题，并实现了进程与线程两层的并行粒度。基于该并行策略，网格规模为60×100×100的数值模型在SMP集群上具有4个子区域的并行模拟加速比可达到3.31。（2）基于CPU-GPU异构环境并行系统，提出了基于GPU的地下水流动空间数据并行模拟策略，即利用GPU加速地下水流动空间数据模拟流程中的模型计算。在支持GPU通用计算的并行平台，对地下水流动空间数据基于OpenMP、基于MPI/OpenMP以及基于GPU三种并行策略的模拟性能进行测试。实验结果表明，地下水流动空间数据基于GPU的并行模拟具有最佳的并行性能。（3）基于CPU-GPU异构环境并行系统，提出了基于线性求解器CUSP的MODFLOW并行策略，即利用求解器CUSP替代MODFLOW的迭代求解法。针对MODFLOW基于OpenMP与基于CUSP的两种并行策略，以TWRI_LARGE模型为例，将两种策略的并行性能进行比较。实验结果表明，基于CUSP并行的MODFLOW具有更好的并行性能。