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基于GPU/LTS浅水模型的流域雨洪灾害数值模拟

雨洪灾害,浅水模型,局部时间步长方法,GPU加速

全球气候变化导致强降雨或极端降雨出现频率增加，进一步加剧雨洪灾害风险。通常，对流域内降雨-径流过程的可靠建模需要长时间、大空间内的高分辨率模拟。为兼顾数值精度和计算效率，进一步发展GPU/LTS浅水模型用于流域降雨、径流、下渗和河道洪水演进过程的高性能模拟。基于非结构网格的有限体积离散对自然流域不规则地形和边界有良好适用性。实验算例及实际流域雨洪过程验证结果表明模型在定性和定量结果上具有较高精度。计算效率方面，在GPU加速基础上，LTS方法进一步节省时间超过90%,加速比超过10倍。并且，在计算域离散网格的精细划分特别是局部优化加密中，LTS方法加速效果更显著。研究结果可为快速、准确地预测暴雨洪水及灾害防治提供理论指导。