數字地形分析算法常具有數據-計算密集型特點，一方面算法步驟常涉及迭代、遞歸等高復雜度的計算，另一方面其應用經常需面對大區域、高分辨率的大規模柵格數字高程模型(DEM)數據。在這種情況下，傳統以串行方式實現的數字地形分析算法以分鐘、小時、乃至以天計的運行時間，顯然難以滿足用戶的時間響應需求，因此迫切需要對算法運行效率進行改進，解決這一數字地形分析應用技術瓶頸。
近年來，計算機領域不斷發展的圖形處理器(GPU)、集群等并行計算設備逐漸降低了應用門檻，在此背景下，中國科學院地理科學與資源研究所秦承志研究小組選擇具有典型計算特點的數字地形分析算法開展了并行化研發。
在實際計算單位匯水面積這一重要的區域地形屬性時，常需用到具有迭代計算特點的DEM預處理算法和具有遞歸算法特點的多流向算法。秦承志指導碩士研究生占利軍以這兩個算法為代表，利用單臺PC機中的GPU設備，基于圖論提出了新的并行策略，并研發了新的并行算法。實驗結果表明，新建并行算法較串行算法的加速比分別達到~20倍(DEM預處理算法)、~10倍(多流向算法)。
研究所提出的并行策略也適用于其他具有迭代、遞歸特點的地學分析算法的并行化設計。