自然環境では実験室の水槽とことなり明確な境界はありません．水環境の研究では，時として数十〜数百キロメートルに及ぶ広大な領域を解析する必要が生じます．また，水環境で生じる現象は，雨季と乾季のように数ヶ月〜数年の長い期間の影響の総和として生じることもあります．一般に広大な領域を長い期間について解析するには，非常に長い計算時間(プログラムを計算機で実行するのに必要な時間)が必要となります．さらに，津波の波高予想などのシミュレーションを防災に役立てるには，地震発生後から沿岸へ津波が襲来するまでの短い時間でシミュレーションを終了しなければなりません．
以上のように，水環境研究では時として，短い時間で高速に計算が可能なシミュレーションモデルが必須となります．本研究室では，計算の高速化手法としてGPGPU技術に着目し，様々な高速シミュレーションモデルを開発しています．GPGPU技術とはGPUと呼ばれるPCの拡張カード(ディスプレイへ画像を描画する)を科学技術などのシミュレーションに用いる情報技術です．GPU内には数千に登る計算ユニット(通常のCPU内のcoreに相当します)が搭載されています．特別なプログラミングにより，これらの計算ユニットを同時に用いて一つのシミュレーションを行い計算を高速化します．計算手法と問題により変化しますが，おおよそ数十倍〜百倍程度の高速化が実現しています．
GPUの例(Nvidia Tesla)
GPUの内部構造(GPU内部の数千個の計算ユニットSPを利用し高速な計算を実現)
GPGPUシミュレータの例(東北地震に伴う津波伝播の再現計算)
津波第一波は約30分後に沿岸に到達したが，従来のPCを用いた計算では5時間程度必要としていたものを，GPGPUを用いることで数分間で計算することが可能となった．計算の高速化により細かい地形まで表現でき，水深変化による波高の局所的増加や，半島などを回りこむ様子などが計算できている．
GPGPUによる氾濫シミュレータ
アフリカセネガル川下流域の氾濫解析事例を示す．100km以上の広大な地域について30mごとに氾濫の可能性と流れを解析可能となった．1年間を通じた氾濫域の解析をわずか2時間で完了している．
4次元波浪シミュレータ
強風により水面に生じる波をエネルギー平衡方程式に基づき解析する．平面座標に加え，波の周波数と進行方向を計算する必要があり，解析は4次元空間内での波エネルギーの伝播を求める必要があり，通常のPCでは実用的な時間で広い範囲の解析は困難であった．下のアニメーションは，GPGPUを用いた計算(左側)と通常のPCによる計算(右側)を比較したもので，数十倍の高速化が実現されている．