FIMserv v1.0：基于美国业务化水文预报框架的洪水淹没制图高效工具开发与应用

本研究针对传统洪水淹没制图(FIM)方法计算成本高、操作复杂的问题，开发了开源工具FIMserv。该工具基于NOAA-OWP的HAND-FIM框架，整合NWM和GeoGLOWS径流数据，实现多流域同步模拟、SRC可视化及USGS数据验证，显著提升了10米分辨率洪水制图效率，为应急响应和灾害管理提供了高效解决方案。

　　

随着气候变化和城市化进程加速，全球洪水事件频发，对快速、大范围的洪水淹没制图(FIM)需求日益迫切。传统的高保真水动力模型如HEC-RAS虽精度高，但计算耗时长达数天；遥感监测易受云层干扰且分辨率有限；而新兴的机器学习方法存在泛化性不足的问题。美国国家海洋和大气管理局(NOAA)开发的HAND-FIM框架虽能快速生成10米分辨率淹没图，但其依赖Docker容器的特性限制了在轻量级云平台的应用。

针对这些技术瓶颈，阿拉巴马大学等机构的研究团队开发了FIMserv工具集。该研究发表在《Environmental Modelling》期刊，通过重构OWP HAND-FIM框架，实现了无需Docker的跨平台运行，同时新增多源数据整合、流域筛选等11项功能，使洪水制图效率提升数百倍。

关键技术包括：1) 基于Python构建模块化架构，集成rasterio等地理空间库；2) 通过AWS S3和Google Cloud获取NWMv3.0历史与预报径流数据；3) 开发RiverJoin算法实现GeoGLOWS与NWM河网的空间匹配；4) 采用TEEHR框架加速USGS观测数据获取；5) 利用geemap实现交互式可视化。测试覆盖美国66个HUC-8流域，计算时间与流域面积呈线性关系（12,120 km²
流域仅需2.2分钟）。

研究结果主要体现在：

1. 自动化FIM生成：成功整合NWM短/中/长期预报数据，实现18小时至30天的洪水预测。在飓风马修事件中，Middle Neuse流域的CSI评分达0.63。
2. 计算效率优化：相较HEC-RAS需4-17天的模拟，同等规模流域FIMserv仅需180秒，且在Google Colab等云平台表现优异。
3. 流域筛选功能：通过stream_order参数可过滤低阶支流，使FIM与遥感基准数据匹配度提升23%。
4. 径流数据评估：统计显示NWMv3.0与USGS观测值的NSE>0.7，但pBIAS达158%，揭示了模型输入的不确定性。
5. GeoGLOWS整合应用：在Brazos流域测试中，GeoGLOWS径流虽低估峰值流量（234 vs 549 m³
   /s），但pBIAS较NWM降低40%。

讨论部分强调，FIMserv在精度与效率间取得了平衡：在俄克拉荷马州14个流域的验证中，100年一遇洪水的平均CSI为0.6，虽不及高保真模型，但其分钟级的响应速度更适用于业务化预报。研究还发现，NWM在雪融主导流域的表现逊于GeoGLOWS，提示多源数据融合的价值。

该工具的突破性在于：首次实现OWP框架在Jupyter环境中的无缝运行，支持非技术用户通过简单API调用生成专业级洪水图；开发的RiverJoin方法为多源水文数据融合提供了通用解决方案；而内嵌的SRC可视化模块则增强了模型透明度。作为CIROH网络基础设施的核心组件，FIMserv将持续集成SWOT等新型数据源，推动洪水预警系统向智能化、普惠化发展。