一、核心监测目标的关键维度解析

基础目标：量化积水状态

需明确积水深度（如 0-3 米量程，精度 ±50px）、积水范围（实时勾勒淹没区域）、积水持续时间（统计超阈值时长）。例如针对下穿隧道，核心目标是实时监测积水深度是否超过 1250px（车辆通行安全阈值），并要求数据更新频率达到 10 分钟 / 次，覆盖暴雨前中后全周期（如降雨前 2 小时启动预警，雨后 4 小时确认退水）。

进阶目标：风险预警与决策支持

结合历史内涝数据设定预警阈值（如某路段过去 5 年积水深度≥750px 时触发黄色预警），建立分级预警机制（蓝色 / 黄色 / 红色）。同时，监测数据需驱动应急响应，例如成都某项目要求积水深度≥1000px 时，30 分钟内联动开启附近 3 座泵站，实现 “监测 - 预警 - 处置” 闭环。

二、目标不明确的典型风险

监测资源错配：若未区分主干道与老旧小区的监测优先级，可能导致高风险区域（如下穿隧道）监测密度不足（如每公里仅 1 个监测点），而低风险区域过度部署。

预警失效：如某城市曾因未明确 “积水深度超阈值后 15 分钟内完成预警推送” 的目标，导致暴雨时预警延迟至积水已淹没车辆才发出，错失应急处置窗口期。

三、目标明确的实践案例

深圳福田区项目：对 127 个易积水点设定核心目标 —— 积水深度≥500px 时，5 分钟内预警并联动城管部门调度强排车，同时要求退水后 1 小时内完成积水区域解封。通过 2023 年台风 “苏拉” 等暴雨事件验证，预警准确率达 92%，平均响应时间 4.8 分钟。

郑州金水河沿岸监测：分层设定目标，基础层实时监测河道水位（精度 ±25px）与沿岸道路积水（每 500 米 1 个监测点）；决策层通过 AI 模型预测 3 小时内积水蔓延至居民区的风险概率，为 3 万居民提前规划疏散路线，实现数据支撑应急决策。

四、如何明确监测目标？

数据驱动定位痛点

分析近 5 年城市内涝报告，统计关键指标。例如某城市发现 70% 的内涝投诉来自 “立交桥下积水超 1 小时未退”，则将该场景设为核心监测目标，针对性部署设备并提高数据采集频率。

结合应急管理需求

与应急、城管、交通等部门协同，明确监测数据支撑的决策场景：交通部门需实时积水数据调整信号灯配时（如积水路段禁止左转），民政部门需提前 2 小时预警高风险区域以启动临时避难所，确保监测目标与城市管理流程深度绑定。

设定可量化的 KPI

示例：“在 20 年一遇暴雨下，确保 90% 以上易积水点的积水深度监测误差≤75px，预警响应时间≤8 分钟，退水后 2 小时内完成数据复盘”，通过具体数值避免目标模糊。

五、目标模糊的改进建议

建立目标清单模板：按场景细化核心指标、阈值及响应时效，如下穿隧道积水监测以 “积水深度≥1250px” 为红色预警阈值，要求 10 分钟内推送预警；老旧小区积水预警侧重 “积水蔓延速度≥250px/15 分钟”，需提前 1 小时通知居民。

引入第三方评估：通过模拟暴雨测试（如人工注水至 750px），验证监测系统是否达成 “预警准确率≥95%、数据延迟≤5 分钟” 的目标，以实测结果倒逼目标明确化。

明确核心监测目标是内涝监测系统的 “顶层设计”，需从 “数据量化、应急联动、场景适配” 三方面切入，避免因目标模糊导致设备部署与实际需求脱节。例如北京城市副中心在 2024 年改造中，将监测目标细化为 12 项可量化指标，使暴雨时积水处置效率提升 40%，充分体现了目标明确对系统效能的关键作用。