唐 勇，甄志华，汪新宇，孙旭东

(1.燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004；2.河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

0 引言

气体污染是生活中常见的污染之一，包括燃料燃烧、尾气排放、工业污染等，其中，烟雾扩散导致的气体污染对日常生活造成了极大的影响，因此，模拟气体污染具有重要的现实意义和广泛的应用前景。一方面，由于烟雾随时间变化扩散较快，烟雾细节难以捕获；另一方面，烟雾扩散同气体污染难以建立联系，值得深入研究。

近年来，烟雾模拟一直都是国内外研究的焦点话题，自2003年Stam[1]和Fedkiw等人[2]提出模拟烟雾运动的方法以来，烟雾的模拟应用越来越广泛。采用物理模型的方法通常能真实地展现烟雾细节，Xie等[3]通过将低分辨率烟雾进行神经网络训练，合成具有真实细节的高分辨率烟雾，并将其应用于不同的物理模型，但是其神经网络训练时间较长，无法达到实时；唐勇等[4-5]提出一种改进的空间自适应漩涡限制方法，生成清晰漩涡烟雾细节；在烟雾路径方面，通过采用改进的有限差分法求解N-S方程，加快求解速度，并引入吸引力和驱动力，实现大规模烟雾路径模拟。而基于经验模型的模拟烟雾以及气体污染，虽然能迅速达到实时状态，但牺牲烟雾细节，真实感不足。陆薇等[6]提出了球形雾化渲染模型，结合传统Perlin噪声，通过HDR实时绘制层次雾；Guo等[7]采用Perlin噪声生成异质密度分布纹理，再利用MRF模型结合大气散射透视图评估渲染，绘制异质雾图像。……