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SWAT（soil and water assessment tool）水文模型是近几年国内外使用最广泛的分布式水文模型，因其良好的精度、广泛的适应度得到了众多水文工作者的欢迎。但由于其参数率定部分过高的计算量，给水文工作者在建模调参过程中造成了大量的不便。为了提高 SWAT 参数率定的运行效率，基于克里金插值理论，对于SWAT 原有的优化算法进行改进，提出了一种基于随机过程的参数率定方法，通过一种期望优化的方式对拟合曲面进行寻优。通过 Intel MKL 和一个对等式并行框架加以并行实现，大大提高了 SWAT 参数寻优的计算效率以及参数精度，并通过天山北坡流域的模拟验证了并行模型的有效性，说明了克里金优化方法在水文模拟参数寻优的过程中能够达到良好的精度。