Stokes-Darcy耦合模型在模拟地下水流动、血管中血液的流动等问题中应用广泛。本文针对带有Beavers-Joseph-Saffman(BJS)型交界面条件的Stokes-Darcy耦合系统,提出了一种基于区域分解的两重网格算法(TGDDM)。主要目的是希望结合区域分解法和两重网格法的优点,在保证算法良好收敛性的前提下能够节约计算的资源和时间。首先,我们以质量守恒、力的平衡以及BJS条件作为模型的交界面条件建立Stokes-Darcy耦合模型,给出解耦问题的弱形式,接着采用现有的Robin型区域分解算法求得粗网格问题的近似解,再用粗网格近似解替代掉细网格问题的一些交界面项,不再进行迭代直接求出细网格问题的解。此外,我们对TGDDM算法进行了误差分析,结果表明当粗网格尺寸H和细网格尺寸h满足H=h4/5时有最优误差阶O(h2)。而当H=h2/3时,由于技术有限,误差阶为O(h5/3),未达到最优误差阶的目的。同时,我们将算法的误差分析扩展到高阶近似O(hm)的有限元空间,并提出了相应的猜想。文章的末尾进行了三个数值实验,实验1是一个已知精确解的问题,我们对不同尺寸的粗网格和细网格使用TGDDM算法观测出当H=h2/3时,确实存在最优误差阶O(h2),验证了我们的猜想。实验2和3分别是一个通用模型和简化的石油开采问题,分别用TGDDM和有限元DDM对这两个问题进行了仿真模拟,结果显示两种方法都是稳定的。三个实验中我们都将TGDDM与有限元DDM进行了 CPU时间对比,结论是TGDDM可以节省大量CPU时间。