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基于元胞自动机进行溃坝洪水模拟，具有几何边界容易处理、求解简单、较好支持空间分析等特点，已经成为溃坝洪水演进模拟与分析的一个重要手段与研究热点。然而，现有溃坝洪水演进和元胞自动机模型大多基于CPU进行数值计算，导致模型的计算效率偏低，尤其使用较高分辨率数据进行模拟与分析时，更会严重影响模拟分析系统的响应时间和交互效率，导致风险评估效率低下。因此本文基于大规模并行计算平台CUDA、虚拟地理环境、地理信息系统的方法和技术，在现有的基于元胞自动机的溃坝洪水演进模型、风险评估方法的基础上，重点开展基于GPU-CA的溃坝洪水模型构建及其关键技术，以及集成于虚拟地理环境平台进行溃坝洪水演进模拟和风险评估的交互方法的研究，以期能够提高溃坝洪水数值计算效率，支持“实时”溃坝洪水演进模拟和风险评估。论文主要工作如下: 1)设计了基于GPU-CA的溃坝洪水元胞自动模型。利用元胞自动机的局部并行计算特性和CUDA并行计算架构存在天然的相似性，提出了基于GPU-CA的溃坝洪水演进计算模型，并就GPU-CA溃坝洪水计算框架、数据映射、数据竞争和规约计算、计算流程和程序优化方法等关键技术进行了详细探讨; 2)虚拟地理环境下的溃坝洪水模拟与风险评估。基于虚拟地理环境的概念，集成基于GPU-CA的溃坝洪水元胞自动模型，设计了用于溃坝洪水的演进模拟和风险评估的虚拟地理环境平台框架;在此基础上根据已有的风险评估模型，设计了溃坝洪水演进模拟和风险评估的交互方法; 3)开展了原型系统研发与案例分析实验。利用Visual Studio2012、CUDA5.5、OpenSceneGraph和osgEarth研发了原型实验系统，并以四川安县肖家桥堰塞湖为案例区域，进行了溃坝洪水演进模拟和分析实验。实验结果表明，与基于CPU-CA串行的计算模式相比，在保证溃坝洪水演进模拟结果有效性的情况下，基于GPU-CA的溃坝洪水演进模型可提高计算效率，能够有效地支持溃坝洪水演进“实时”模拟计算和分析。