【摘 要】
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分布式水文模型往往考虑了研究流域的气候变化及降雨径流等水文特征要素,水文过程模拟的精度和范围不断提高,进而导致模型的计算量急剧增加,模型的计算速度慢、计算效率低等
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分布式水文模型往往考虑了研究流域的气候变化及降雨径流等水文特征要素,水文过程模拟的精度和范围不断提高,进而导致模型的计算量急剧增加,模型的计算速度慢、计算效率低等问题逐渐显露。GPU并行运算技术的快速发展使得普通计算机能够高效快速运行,文章基于GPU技术对水文资料的插值和研究流域的产汇流采取并行计算,利用非并行递归原理对马斯京根的河道汇流进行计算。结果表明：基于GPU和C语言相结合的降雨量插值计算效率明显高于普通CPU的计算效率,采用递归法进行马斯京根汇流演算的计算效率是利用产汇流次序表的0.6-1.38
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