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水作为生命之源，其作用不言而喻。经济、社会发展的同时，环境问题也日益突出。随着工农业生产的迅速发展与城市化程度的提高，水环境受到了严重污染，危害了人类的正常生活。为了能有效的改善环境，政府部门和社会组织对水资源的评价和管理越来越重视。建立地下水模型能方便、直观的进行水资源的评价和管理。由于各种各样的问题以及实际条件的复杂性，地下水模型还存在着诸多问题，譬如模型数据量庞大，进行参数优化时，耗费时间长。如何利用数学方法和计算机技术解决相关问题是本文的研究重点。本文对机群环境下，基于Levenberg-Marquardt算法且独立于模型的参数估计和不确定性分析软件PEST进行了研究，在此基础上开发水流模型参数优化的并行实现方法，并完成水流模型参数优化的并行实现过程，从而解决其在串行优化中耗时较长的问题。