基于多GPU加速的高性能城市洪水实时预报系统构建与应用

为应对城市洪水预警中降雨预报不确定性高、时空分辨率低及模型计算效率不足等挑战，研究人员开发了基于多GPU并行加速的浅水方程(SWE)模型框架。该框架实现了779 km2城市区域4米分辨率、4小时洪涝事件的10分钟快速预测，通过极端降雨案例验证了其精度与效率，为城市防洪决策提供了高性能技术支撑。

　　

论文解读

在全球气候变化加剧的背景下，城市洪涝灾害正成为威胁人类可持续发展的重大挑战。随着极端降雨事件频发和城市化进程加速，传统排水系统已难以应对骤增的地表径流。2023年北京"7·31"特大暴雨造成数十人伤亡的悲剧，暴露出当前城市洪水预警系统存在三大技术瓶颈：雷达降雨预报时空分辨率不足、复杂城市下垫面表征困难，以及传统水文模型计算效率低下。这些缺陷导致预警滞后时间短、预测精度有限，严重制约防灾响应效能。

针对这一紧迫需求，广东某研究团队在《International Journal of Disaster Risk Reduction》发表研究，构建了基于高性能计算的城市洪水实时预报(nowcasting)系统。该研究创新性地采用多GPU异步通信策略加速浅水方程(Shallow Water Equations, SWE)求解，结合雷达降雨外推技术，在珠江三角洲779 km²的复杂城市区域（中山-顺德联围）实现了米级分辨率洪水动态模拟。通过2024年5月4日极端洪涝事件验证，系统仅用16块GPU便在10分钟内完成4小时洪水演进预测，较传统方法提升两个数量级的计算效率。

关键技术方法包括：1）多GPU异步并行架构突破通信瓶颈；2）支持四边形/三角形混合网格的SWE离散方法；3）基于雷达回波的短时降雨预测数据同化；4）道路-排水等效算法处理地下管网数据缺失问题。研究区域涵盖珠江三角洲典型河网区，涉及西江干流与五桂山间复杂水系，整合了5分钟间隔、1 km²网格的雷达定量降水估测(QPE)数据。

数值方法
采用改进的Godunov格式求解SWE方程组，通过局部时间步长策略和动态负载均衡技术，使16 GPU并行效率达78%。模型支持4-10米分辨率地形数据，能精确刻画建筑物群导致的各向异性流动。

研究区域与数据
以中山-顺德联围为试验区，该区域河网密度达0.8 km/km²，包含268个排水泵站。整合了LiDAR获取的5米分辨率数字高程模型(DEM)和市政排水管网数据，通过等效入渗法处理管道淤积导致的排水能力衰减。

结果验证
模拟2023年5月4日暴雨事件（最大小时雨量89 mm），水深预测与124个监测点数据的纳什系数(NSE)达0.81，流速误差<15%。淹没范围预测准确率较传统水文模型提升37%，且计算耗时从传统CPU集群的6小时缩短至10分钟。

降雨分辨率影响
对比分析表明：时空分辨率降至30分钟/4 km²时，峰值水深预测误差增至22%，强调高分辨率降雨输入对城市洪水模拟的决定性作用。

结论与意义
该研究创立了目前全球首个城市尺度的米级分辨率洪水实时预报框架，其技术突破体现在三方面：首先，多GPU异步计算架构使大规模城市洪水10分钟级预警成为可能；其次，混合网格设计兼顾了计算精度与复杂地物表征需求；最后，提出的道路-排水等效算法为数据稀缺地区提供了实用解决方案。这项工作为《巴黎协定》框架下的城市气候适应行动提供了关键技术工具，其应用可延伸至台风风暴潮、山洪灾害等多灾种预警场景。研究同时揭示，未来需重点攻关雷达同化算法与GPU加速的深度耦合，以进一步提升预警提前量。