雪花模拟是计算机图形学中一个看似简单却蕴含丰富工程挑战的领域。与静态渲染不同，实时雪花模拟需要在每一帧更新数千甚至数万个粒子的位置，同时处理粒子之间的碰撞以及与地面的交互累积。浏览器环境下的实现受到 JavaScript 执行模型和 Canvas 渲染管线的双重约束，这使得每一个工程决策都显得尤为关键。本文将从粒子系统架构、物理建模、碰撞检测到累积算法，逐层剖析浏览器中雪花模拟的核心技术要点。
粒子系统的核心架构设计
雪花粒子系统的本质是一组独立实体的集合，每个实体由一组相同的参数描述，这些参数在同一模拟中具有一致的语义。最基础的粒子包含位置向量和速度向量两个核心属性，位置决定粒子在画布上的渲染坐标，速度描述粒子在单位时间内的位移变化。此外，粒子通常还携带生命周期参数，用于控制其出生与消亡，从而实现源源不断的降雪效果。在浏览器实现中，每个粒子可以表示为一个轻量级对象，包含 x、y 坐标、vx、vy 速度分量以及 life 和 age 生存状态，这种扁平的内存布局有助于减少垃圾回收压力。
粒子系统的更新遵循牛顿运动定律的离散化实现。每一帧的模拟首先根据重力加速度更新 y 轴速度分量，随后将速度叠加到位置上以产生位移。重力加速度的取值需要根据视觉效果进行调节，通常在 0.5 到 2.0 像素每平方秒之间取值，过大会导致雪花下落过快失去轻盈感，过小则会让雪花显得迟缓无生气。速度更新完成后，需要考虑风场的影响。风可以建模为全局偏移量，也可以设计为基于空间位置的函数，使得不同区域的雪花呈现不同的飘落方向。风场参数的动态变化能够模拟阵风效果，增强视觉的真实感与趣味性。
粒子生命周期管理是维持稳定降雪的关键机制。当粒子的 y 坐标超出画布底部边界或生存时间耗尽时，该粒子应当被回收并重新初始化到画布顶部。这种回收复用策略避免了频繁创建新对象带来的内存分配开销，是保证浏览器端流畅运行的基础优化手段。在实现层面，可以维护一个粒子对象池，初始时预先分配固定数量的粒子实例，运行时只需重置已回收粒子的属性值即可。这种对象池模式在游戏开发和可视化领域有着广泛应用，能够显著降低垃圾回收导致的帧率波动。
碰撞检测的空间优化策略
当雪花累积在地面或障碍物上时，后续落下的雪花需要与这些已存在的粒子发生碰撞，否则雪花将直接穿过堆积层落下，导致视觉上的不真实感。粒子与粒子之间的碰撞检测是一个经典的计算几何问题，最直接的方法是检查每一对粒子之间的距离，当距离小于两者半径之和时触发碰撞响应。然而，这种两两比较的暴力算法时间复杂度为 O (n²)，对于数千个粒子的系统而言，每帧需要进行数百万次距离计算，这在浏览器主线程中是不可接受的性能开销。
空间分区算法是解决碰撞检测性能问题的标准方案。最常用的数据结构是网格（Grid）和四叉树（Quadtree），它们通过将空间划分为多个子区域，使每个粒子只需与同一子区域内的其他粒子进行检测，从而将平均时间复杂度降低到接近 O (n)。对于二维的雪花模拟场景，网格划分尤为适用 —— 将画布划分为固定大小的单元格，每个粒子根据其坐标映射到对应的单元格中。更新粒子位置后，将其从旧单元格移除并添加到新单元格，碰撞检测时仅需遍历当前单元格内的粒子列表。
网格单元格的尺寸选择需要权衡检测精度与性能。单元格边长应略大于单个粒子的直径，这样位于相邻单元格边界的粒子不会遗漏碰撞检测。如果单元格过大，同一单元格内的粒子数量增多，检测次数上升；如果单元格过小，粒子需要频繁在单元格之间迁移，开销同样增加。对于典型的雪花模拟，单元格边长设置为粒子直径的 2 到 3 倍是合理的起点。实际工程中，可以通过统计每个单元格内的平均粒子数来动态调整网格划分策略。
空间哈希（Spatial Hash）是另一种高效的空间索引方案，特别适用于粒子分布不均匀的场景。其核心思想是使用哈希函数将二维坐标映射到一个一维的哈希桶索引，不同位置的粒子可能映射到相同的桶，但相邻粒子大概率落在相邻的桶中。空间哈希的优势在于可以动态扩展以适应画布尺寸变化，且实现简洁。然而，由于哈希冲突的存在，空间哈希在某些场景下可能不如规整网格稳定。
地面累积的工程实现
雪花的地面累积是让模拟具有真实感的关键环节。当粒子与地面或其他已堆积的雪花发生碰撞时，它不应简单消失或反弹，而是应当停留在碰撞位置，成为后续粒子检测的静态障碍物。这一机制的实现需要在运行时维护一个累积层的数据结构，记录每个位置的堆积高度或是否已被占据。
一种直接的累积表示方法是使用与画布等分辨率的二维数组，数组的每个元素对应一个像素位置的状态。当雪花落在某位置时，将对应数组元素标记为已占据。这种位图式的表示方法简单直观，碰撞检测时只需查询粒子坐标对应的数组值即可知道该位置是否可通行。然而，对于高分辨率的画布，二维数组可能占用大量内存，且每次检查都需要一次数组索引操作。
更经济的累积表示采用运行长度编码（Run-Length Encoding）或稀疏数据结构，只记录实际有雪堆积的区域。例如，可以使用一组矩形或高度图来表示堆积形状，新落下的雪花根据其坐标定位到对应的矩形或高度图条目，通过更新这些条目的边界或高度来反映累积变化。这种稀疏表示特别适合雪花从局部开始堆积并逐渐扩展的场景，能够显著降低内存占用和检测开销。
堆积算法还需要处理雪花的滑动与崩塌效果。当新落下的雪花位于陡峭的堆积斜坡上时，它应当沿斜坡向下滑动，直到找到稳定位置。这一机制模拟了真实雪体的物理特性，使得堆积形状更加自然。实现时，可以检查粒子下方及左右两侧的堆积状态，如果下方为空则粒子下落，如果下方被占据但一侧有空隙则粒子滑向该侧。这种基于局部邻域检查的滑动规则能够在低计算成本下产生自然的堆积形态。
渲染管线的性能调优实践
Canvas 2D 渲染管线对粒子系统的性能有直接影响。每次调用 context.fill () 或 context.arc () 都会产生绘图 API 的开销，当需要绘制数千个粒子时，这种开销会迅速累积。批处理渲染是解决这一问题的核心策略：将所有粒子的坐标和半径数据预先组织为 TypedArray，使用 context.fillStyle () 设置统一的填充颜色，然后通过单次调用完成所有粒子的渲染。对于需要不同大小或颜色的粒子，可以先按属性分组，同一属性的粒子一起渲染。
使用离屏 Canvas（Offscreen Canvas）进行预渲染是另一个重要的优化手段。雪花粒子的外观通常是圆形或带有模糊边缘的纹理，这些图形可以预先绘制在一个较小的离屏 Canvas 上，渲染时直接通过 context.drawImage () 将预渲染的图像复制到主画布。图像复制相比路径绘制通常更快，且能够实现更复杂的粒子视觉效果，如径向渐变、阴影或半透明边缘。
requestAnimationFrame 是浏览器动画的标准基础设施，它与浏览器的刷新率同步，通常为 60fps。对于雪花模拟这类视觉驱动的效果，应当在每一帧的回调函数中完成所有更新和渲染逻辑。如果单帧计算耗时超过 16.67 毫秒（60fps 的帧间隔），动画将出现卡顿。性能分析表明，粒子更新通常比渲染更快，瓶颈往往在于碰撞检测的复杂度。当粒子数量超过一定阈值时，应当考虑降级策略 —— 减少粒子数量或简化碰撞检测算法，以维持流畅的帧率。
参数配置与交互设计
雪花模拟的视觉效果高度依赖于参数配置。粒子密度的取值范围通常在每帧 5 到 50 个新粒子之间，具体取决于画布尺寸和期望的降雪强度。粒子半径的常见范围是 1 到 4 像素，过小的粒子难以被肉眼辨识，过大的粒子则显得像乒乓球而非雪花。重力加速度建议设置在 1.0 到 3.0 像素每平方秒之间，配合水平方向的风力扰动产生自然的飘落轨迹。风力扰动可以使用 Perlin 噪声或简单的正弦函数叠加，使风向随时间平滑变化而非突兀跳变。
交互性是现代雪花模拟玩具的重要特征。用户通过滑块或输入框调整参数，实时观察效果变化，这要求实现能够动态响应参数更新而无需重新初始化整个模拟。良好的交互设计应当将所有可调参数集中管理，提供统一的更新接口，并在参数变化时仅重新计算受影响的部分。例如，单纯调整重力加速度只需修改重力变量值，无需重建粒子数组或重置累积层。
可访问性也是工程实现中不可忽视的考量。对于光敏感用户，频繁闪烁或快速移动的粒子可能引发不适。建议提供减少运动效果的模式选项，将粒子速度降低或改为静态降雪。此外，雪花模拟通常作为装饰性背景运行，应当能够正确响应页面的 prefers-reduced-motion 媒体查询，在用户系统设置了减少动画偏好时自动降低或停止动画。
雪花模拟作为计算机图形学的入门级项目，涵盖了粒子系统、物理建模、碰撞检测、空间索引和渲染优化等多个核心技术领域。从工程角度审视，它的每一个细节都值得深入探究：粒子生命周期的管理策略影响内存使用模式，空间索引的选择决定碰撞检测的效率，累积算法的设计塑造最终的视觉效果。这些技术经验可以迁移到更复杂的粒子系统实现中，如雨滴、落叶、烟雾或流体模拟。
资料来源：potch.me 雪花模拟玩具（https://potch.me/2026/snow-simulation-toy.html）、Eurographics 2019 GPU 实时雪花模拟研究论文。