SWAT（soilandwaterassessmenttool）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IntelMKL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