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Delaunay三角网通用合并算子及分治算法的简化被引量：4: 2012年; Delaunay三角网在未来地学数值模拟中将发挥重要作用。分治算法是一种著名的经典构网算法,但其子网合并过程十分复杂,限制了其应用。提出使用通用算子的概念,并用从以往算法中独立出来的算子和3个新算子来简化分治算法的子网合并。扩展三角形算子用于构造每个新三角形并维护三角网的拓扑关系和边界链表。凹边界填充算子对边界链表用递归来自动完成凹边界的智能三角形填充。子网合并算子先用一个新三角形连接两个子三角网,再合并边界链表,调用凹边界填充算子填充子网间的缝隙区域。所有算子都基于有向边的数据结构和用链表管理的三角网外边界,借助链表操作,使算法的构建简洁而又高效。除分治法外,这些算子还被成功用于构建其他算法。由随机点集以及LiDAR点云的测试表明,所有算法的构网均准确无误且分治算法的执行效率较高。; 刘永和冯锦明郭维栋田根金毅; 关键词：DELAUNAY三角网分治法

分布式水文模型的GPU并行化及快速模拟技术被引量：8: 2015年; 分布式水文模型对流域水文过程的应用深度及广度不断加深,常与数值天气及气候预报相结合,面临巨大的计算量。近年来GPU技术的进步使普通电脑能够实现高效而又廉价的并行计算。提出了资料插值、单元产流以及单元汇流采用GPU并行计算,马斯京根法河道汇流采用一种非并行的递归方法。基于笔记本电脑和NVIDIA GPU/CUDA结合C#语言,由分布式新安江模型在沂河流域的模拟应用表明,降水量空间插值及新安江产流的并行执行效率为普通CPU上C#的8～9倍。使用直接递归法实现马斯京根汇流演算比以往采用汇流次序表的执行效率提升0.5～0.9倍。; 刘永和冯锦明徐文鹏; 关键词：分布式水文模型新安江模型 CUDA

基于DEM的流域河网信息自动提取算法被引量：1: 2015年; 分布式陆面水文过程的模拟,除了经典水文模型所必需的流域气象、水文信息外,还需要研究流域的详细地形、水系信息,方可实现流域内产流和汇流的时空演算。以往通常需要借助商业软件在研究区DEM上提取这些水系信息,不仅耗时、操作不便,还使得模型结构松散。在自主研发的一种分布式水文模型的基础上,开发了一套用于提取水系信息的模块,并与该水文模型以同一种语言紧密耦合,程序完全采用面向对象的方式自主编写,大部分数据交换均在内存中直接进行,而无需占用磁盘空间,运行速度快,易于今后不断完善和扩展。详细介绍了模块中填洼与平坦区域处理、流向与累积流向矩阵生成、Strahler河道等级的确定、子流域生成、汇流次序和流程长度信息的生成等多种流域河网信息提取的具体算法及程序实现。本模型系统完全采用自主方式开发,克服了以往使用商业软件提取河网信息时的限制,使得分布式水文模式的流域模拟及分析功能更强大齐全和今后进一步完善和扩展。; 刘永和张万昌; 关键词：分布式水文模型数字高程模型水系提取

一种基于横向或纵向扫描线处理的填洼算法被引量：1: 2015年; 针对传统Planchou&Darbous算法采用递归执行方式导致处理效率低下等问题,该文提出了一种适合基于CUDA的GPU并行执行的DEM洼地填充算法。此算法采用淹没-排水思路,多次推进式扫描完成排水;在串行执行和并行执行两种方式下,算法处理有所差异,其中串行算法代码更短;串行算法的时间复杂度为O(n),测试结果表明串行执行时快于Planchon&Darboux算法,且在CUDA环境下的并行执行用时不到串行执行用时的一半。算法思路简单,易于编程实现。; 刘永和冯锦明邵月红徐精文; 关键词：CUDA 并行计算数字高程模型水文模型

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博士科研启动基金(B2011-038)