Page 126 - 2025年第56卷第10期

耦合。
当前社会发展对城市洪涝研究需求逐步提升，研究范围日益扩大，对计算精度的要求也逐渐提
高，这一趋势显著增加了洪涝模拟的计算负担 ［14］ 。高性能并行计算技术的发展为提高城市洪涝模型的
计算效率提供了有力支撑 ［15-16］ 。其中，图形处理单元（Graphic Processing Unit，GPU）作为一种集成了
大量算术逻辑单元的硬件设备，具备强大的并行计算能力，已成为提升洪涝模拟效率的重要技术手
段。Han 等 ［14］ 以陕西省西安市沣西新城为研究区进行研究，结果表明，单个 GPU 的计算效率较传统中
央处理器（Central Processing Unit，CPU）提高了 8 倍以上。银雅伦等 ［17］ 采用基于 GPU 的地表径流与管道
排水耦合模型 GAST-SWMM，对银川市主城区内涝进行高效模拟。此外，Buttinger-Kreuzhuber 等 ［18］ 构
建了基于 GPU 的地表二维水动力模型与 SWMM 的耦合模型，结果表明，GPU 的计算加速效果最高可
达 CPU 的 1000 倍。
高性能并行计算技术在城市洪涝模拟中展现出显著优势。然而，随着计算硬件（如 CPU 和 GPU）架
构的日益多样化，如何确保同一模型在不同硬件平台上灵活适配并保持高效的并行性能，即具备可移
植性，已成为高性能模型开发与推广中的关键问题。异构编程模型为解决这一挑战提供了可能，并在
近年来快速发展 ［19］ 。其中，Kokkos 编程框架通过为数据并行和内存访问模式提供统一的抽象层，使模
型能够在多种硬件架构上实现性能可移植 ［20-21］ 。在水文模拟领域，Kokkos 的有效性已得到初步验证。
Caviedes-Voullième 等基于该框架构建了完整的二维浅水方程求解器 SERGHEI-SWE，该求解器在多个
基准算例和实际场地中表现出较高的模拟精度，并在多个高性能计算硬件架构上达到了良好的并行效
果 ［22-23］ 。Li 等 ［24］ 利用 Kokkos 框架构建了基于 Richards 方程的地下水动力模型 SERGHEI-RE，测试结果
表明，该模型不仅具备较高的计算效率，还在多种硬件平台上展现出优异的可移植性。
总体而言，一二维耦合模型在城市洪涝模拟领域具有重要的应用价值。目前，其数值计算方法已
趋于成熟，特别是并行计算技术的引入，有效提升了大规模洪涝模拟的计算效率。然而，随着新型计
算架构的不断涌现，如何提升模型的可移植性，以适应多场景、差异化的应用需求，仍是当前研究面
临的关键挑战。针对上述问题，本研究基于 Kokkos 异构编程框架，构建了一维管道排水与二维地表径
流双向耦合的水动力模型 SERGHEI-SWMM。该模型的地表径流和管道排水模块均实现了并行化计算，
具备良好的可移植性和可扩展性。研究通过基准算例验证了模型的计算精度，并选取同济大学校园为
实际案例研究区，模拟了“贝碧嘉”和“普拉桑”台风引发的内涝情景。此外，通过在不同计算硬件
架构下的对比测试，系统评估了模型的可移植性及并行计算性能，以期为跨平台、并行化的城市洪涝
模拟提供准确、高效的新方法。

2 研究方法

2.1 异构编程框架 SERGHEI-SWMM 模型采用 Kokkos 框架实现性能可移植。Kokkos 是一个面向高性
能计算设计的 C++编程框架，通过在软件逻辑与硬件架构之间构建抽象层，有效解决了并行计算中的
硬件依赖性强的问题。表 1 对比了基于 CPU 的多线程并行计算模式（OpenMP），基于 NVIDIA GPU 的并
行计算模式（CUDA）以及基于 Kokkos 框架的异构并行计算模式的特点。其中，OpenMP 与 CUDA 分别针
对 CPU 和 GPU 进行优化，具有较强的硬件依赖性，难以在不同硬件架构间直接移植；而 Kokkos 框架
则通过将计算逻辑抽象化，使其适配不同硬件架构。该框架支持 OpenMP、CUDA 等多种并行计算方
法作为后端，并与 MPI 兼容，可进行模拟区域分解，尤其适用于需要长期维护与跨平台部署的模
型 ［25］ 。此外，Kokkos 通过 Kokkos：：View 管理跨设备内存空间，并自动处理不同设备间的数据迁移，
大幅减少了针对特定硬件重复开发的工作量 ［21］ 。
2.2 地 表 径 流 模 块 SERGHEI-SWMM 的 地 表 径 流 模 块 基 于 SERGHEI-SWE 模 型 构 建 。 该 模 型 由
Daniel Caviedes-Voullième 等开发 ［22］ ，采用 Godunov 有限体积法对完整二维浅水方程进行显式求解。模
型计算时间步长严格遵循 CFL 稳定性条件 ［27］ ，能够灵活处理自由流出边界、固定水位边界以及随时间

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