在地质，水文，农学和生物技术从一个侧面和高性能计算，人工智能和计算模型与其他的最新突破的一体化水资源管理领域已经启用了显着的进步。通过合并这些发展，科学家们已经开始创造新的策略来应对全球气候力量和人的行动，如水资源短缺，生态系统退化，以及依赖水的资源逐渐减少的可再生率的后果。

这些科学应用通常需要大数据集和复杂的模拟，以充分表征支配的水动力学的非线性过程。高度密集的计算策略可以从增加的科学计算资源大大受益重现发生在水体及其相关生态系统和相关资源的复杂环境和人类的互动。

然而，我们正在目睹向异构架构平稳过渡，在这种传统的中央处理单元（CPU）和类似的图形处理单元（GPU），英特尔集成众核（MIC）/至强融核，以及现场可编程门阵列加速器（FPGA）的结合在一起，可以保持传统的性能增量。这种架构的底层计算模型依赖于大规模的量化，以减少每指令的能量（EPI）。传统的算法往往是针对可能不适合这一景观的计算之内连续或小幅基于并行的架构。然而，由天然过程，如启发式算法，机器学习算法和人工神经网络小说的启发算法，正在赢得在社区内特别感兴趣，因为它们是由大量平行的定义。

因此，本专刊的目的是探讨如何算法设计，软件平台和硬件架构之间的交叉点来应对水资源管理的科学领域新出现的挑战。其中的这期特刊的主要目标是展示科学的并行处理，算法的定义，以及解决问题的领域需求的主要趋势，以预测未来的解决方案，它可以转化成真正的社会效益。该讨论艺术对于一个给定的计算工具和/或其中几个随时间的顺序应用程序状态的原创性研究文章，描述了一个特定的计算工具和/或比较几种现有的，以及评论文章，特别鼓励。

潜在的主题包括但不限于以下内容：

• 水资源管理并行随机模拟
• 并行和分布式架构，以加强水资源管理相关的应用
• 新兴处理架构（例如，图形处理器，英特尔至强披，FPGA中，混合CPU-GPU或CPU-FPGA）加快水管理内核
• 集群，网格和云部署水资源管理应用
• 软计算算法应用到水管理程序
• 基于对水资源管理智能算法决策工具
• 环境的软件工具和包标杆
• 大数据处理，分析和水资源管理应用
• 可视化和geocomputational技术空间水管理程序