| 本計畫引進美國路易斯安那州立大學採晶格波茲曼法發展之GPU化二維淺水波數值模式GLMRT，應用NVIDIA提出之「統一計算架構」技術(Compute Unified Device Architecture, CUDA)以及Tesla系列圖形處理器(Graphic Processing Unit, GPU)計算資源，研究提升即時淹水模擬技術相關數值模式演算效率與應用於台灣流域可行性。計畫為兩年期計畫，本(102)年度參考文獻擴充GLMRT模式以考量DEM地形變化與判斷乾溼床交錯情況，而能應用於曾文溪流域與台灣其他流域。應用GLMRT模式進行曾文水庫虛擬潰壩情境分析，可在140.11秒完成曾文溪流域40公尺解析度共2,0461,525個DEM網格點的5,000步幅(實際時間800秒)水深分布模擬，總時間加速比為163.45倍，計算區段加速比高達434.79倍。此外，以網頁地理資訊系統(Web-GIS)建置「即時淹水防護決策支援系統」，供使用者於網頁即時進行DEM編修、增設抽水機組及潰壩、地表積淹、地表漫淹、堤內積淹與堤內漫淹等五種模擬腳本，提供淹水風險評估及潰壩(堤)洪水傳播之決策分析與緊急應變管理參考。 |
