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研究组需要构建一个SHUD模型并行计算使用的计算集群。选择操作系统为Ubuntu 20.04，使用slurm作为计算集群的作业管理软件。 初步建设规划一个计算+存储节点，8个计算节点。 Slurm安装主要要完成任务 再管理、存储和计算节点共享hosts信息。这些信息有助于系统内各个节点快速访问。 slurm.conf的配置文件。该文件要求管理节点与计算节点的文件完全相同。其中包含计算集群的名称、各节点计算资源信息、计算分区的设定、以及若干程序运行需要的文件路径。 管理节点： 安装slurmctld、munge、nfs-server、NIS四个服务。四个服务分别是slurm的管理程序、用户无密码认证程序、网络磁盘共享服务、用户信息分析。 计算节点：安装slurmd、munge、nfs-commom、NIS四个服务。 将管理节点的slurm.conf、munge.key文件复制到计算节点 管理/存储节点开启NFS和NIS服务，并在计算节点加入共享存储的挂载信息。 计算集群结构 slurm.conf文件 主节点安装脚本 计算节点安装脚本 集群测试

本文是2014年秋天我在美国上课GEOSC 561： Mathematical Modeling in the Geosciences 的期末作业。作业内容学生任意想，我选了Dupuit Assumption适应性问题。先要写好proposal，然后期末的时候写完整报告。 这个期末作业涉及了几个知识要点： 非承压地下水公式推导； 非承压地下水稳定态的解析解； 非承压地下水非线性控制方程的数值求解方法； Picards循环的数值求解方法； Matlab/SciLab编程进行数值方法一维非承压地下水瞬时态流量和水头的求解； 证明Duipuit Assumption是对实际地下水流动方式的简化。 文末有Matlab代码。 Abstract In Dupuit–Forchheimer assumption, hydraulic heads along vertical direction are the same, i.

水文模型是高效且经济的科学实验工具，不仅能结合观测数据验证科学理论、指导观测网络布设，而且对社会水资源管理、灾害防治以及经济决策等有不可或缺的重要价值。数值方法水文模型依据达西定律、理查兹方程和圣维南方程等水文物理公式，充分表现水文参数空间异质性，精细化表达水文物理过程，是水文模型发展的重要方向之一。 SHUD作为地表—地下耦合的数值方法分布式水文模型，具有多尺度、多过程、高时间分辨率和灵活空间分辨率的特点，其物理过程表达更接近真实、综合运算效率高、模拟精度好，在全球若干流域的应用研究已初步验证了模型的有效性和适用性。SHUD模型源码公开，支持源码修改和重发布，是对水文模拟方法的贡献，也是水文模型中具有强发展潜力的成果之一。集合SHUD模型、rSHUD工具和全球公开基础地理数据组成的AutoSHUD自动化水文模拟系统，已应用于多项学科交叉研究项目中。 考虑到冰冻圈、生态系统、环境化学对能量—水分循环的直接影响，数值方法模型需深入探索“冰冻圈—水文—生态—环境化学”紧密耦合的集成模型，以便更好地理解气候变化和人类活动影响下的水资源和水循环响应，为国家生态文明建设提供科学支撑。ParFlow v3.5探索了CLM陆面过程模型（Community Land Model）与数值水文模型ParFlow的紧密耦合［48］，开拓了模型耦合的新思路。 地表—地下耦合的数值方法水文模型的研发面临的关键挑战在于：①有限计算能力与时空分辨率的无限要求之间的矛盾；②模型对大数量和高质量物理参数的要求与有限观测手段和观测覆盖范围之间的矛盾；③模型需要多尺度、多问题的应用测试的需求与有限验证数据之间的矛盾；④精细的多物理过程表达与关键变量快速模拟响应之间的矛盾。模型研发工作结合水文、数学、工程和计算机领域的进展，也需要人才、经费和时间方面的巨大投入。以ParFlow模型［20，49-50］为例，该模型由美国普林斯顿大学、科罗拉多矿业大学、华盛顿州立大学、雪城大学、劳伦斯—利佛摩国家实验室、德国的伯恩大学、利希研究中心、地球系统超算中心和法国地球环境研究所等多家大学和研究机构共同参与研发（https：//parflow.org/#team），足见其研究的重要性和研发难度。 当前我国科学家在概念水文模型和大尺度分布式水文模型方面已有较多原创性成果，但是对数值方法分布式水文模型的探讨、开发和应用都较为薄弱，亟需在此领域进行更多原创性探索。在模型应用方面，根据知网关键词搜索结果，SWAT、VIC和TopModel等传统模型为关键词的文献数量分别约为2 700篇、700篇和300篇，但是以MIKE SHE为关键词的文献搜索结果数量则小于100篇，其他数值方法水文模型的中文文献数量则接近或等于0篇。因此，未来我国在水文研究领域，不仅需要支持新模型研发，同时需丰富已有模型在全球不同区域和应用需求的验证、推广和改进工作。 Web page: http://www.adearth.ac.cn/CN/10.11867/j.issn.1001-8166.2022.025 感谢《地球科学进展》编辑的指导。感谢三位匿名审稿人给出的详细且专业的审稿意见。

SHUD模型描述文章初稿撰写于2018至2023年，2023年6月投出，2024年1月正式发表。 初印本文章以及积累了700余次阅读量，预计未来阅读量会继续提升。 Web page: https://gmd.copernicus.org/articles/17/497/2024/gmd-17-497-2024.html PDF link: https://gmd.copernicus.org/articles/17/497/2024/gmd-17-497-2024.pdf 文章摘要： Hydrological modeling is a crucial component in hydrology research, particularly for projecting future scenarios. However, achieving reproducibility and automation in distributed hydrological modeling research for modeling, simulation, and analysis is challenging.

SHUD模型描述文章初稿撰写与2019年11月，12月投出，今天正式发表。 5个月以来，初印本文章以及积累了315次阅读量，预计未来阅读量会继续提升。 Web page: https://www.geosci-model-dev.net/13/2743/2020/ PDF link: https://www.geosci-model-dev.net/13/2743/2020/gmd-13-2743-2020.pdf 感谢编辑Dr. Andrew Wickert提供的宝贵意见，感谢两位匿名审稿人给出的详细且专业的审稿意见。

SHUD (Simulator for Hydrologic Unstructured Domains，水文非结构域模拟器)。 SHUD模型已在美国、非洲各地有诸多研究案例。美国国防高级研究计划(DARPA)正在利用SHUD模型与人工智能结合，模拟非洲国家粮食安全和社会经济稳定性。模型的源代码向全球研究者开放：GitHub. SHUD模型的概念、过程和数学模型发表在Geoscientific Model Development Model. 有关模型的使用、改进和合作请直接联系模型作者舒乐乐.

SHUD模型网站https://www.shud.xyz正式上线。