在全球气候变化的大背景下，极端降雨事件愈发频繁，城市内涝已成为威胁公共安全与城市运行的重要隐患。排水泵站与闸门作为城市排水系统的 “心脏” 和 “阀门”，其调度效率直接影响内涝防控效果。而排水管网监测数据的实时采集与智能分析，则为精准调度提供了核心依据。通过将监测数据与排水泵站、闸门进行深度联动，构建起智能化的排水调度体系，成为城市抵御暴雨侵袭、降低内涝风险的关键路径。

一、排水管网监测数据的采集与传输

排水管网监测数据的准确性和实时性，是实现智能调度的基础。在数据采集环节，多种类型的传感器被广泛应用于排水管网系统。例如，液位传感器被安装在管网的关键节点、低洼路段以及易积水区域，用于实时监测水位高度；流量传感器则部署在排水干管和支管，精确测量水流速度和流量大小；水质传感器可检测污水的成分和污染程度，为排水决策提供辅助信息 。这些传感器如同城市排水系统的 “神经末梢”，持续不断地感知管网内的运行状态。

在数据传输方面，物联网技术发挥着重要作用。传统的有线传输方式存在施工难度大、灵活性差等问题，而无线通信技术如 NB-IoT（窄带物联网）、LoRa（远距离无线电）以及 5G 网络则成为主流选择。NB-IoT 和 LoRa 具有低功耗、广覆盖的特点，适合在偏远区域和地下管网环境中使用，能够确保数据稳定传输；5G 网络则以其高速率、低时延的优势，为实时性要求极高的暴雨应急调度提供了可靠保障。通过构建多层次的通信网络，排水管网监测数据能够快速、准确地汇聚到数据中心，为后续的分析和调度指令下达奠定基础。

二、监测数据的智能分析与决策模型构建

采集到的海量排水管网监测数据，需要借助大数据分析和人工智能技术进行深度挖掘，才能转化为具有实际指导意义的调度策略。首先，通过对历史降雨数据、管网流量数据、水位数据等进行分析，建立城市排水系统的数学模型，模拟不同降雨强度和持续时间下管网的运行状态，预测内涝可能发生的区域和时间。例如，利用数字孪生技术，构建与实际排水系统 1:1 对应的虚拟模型，在虚拟环境中对各种调度方案进行预演和评估，从而选择最优策略。

其次，机器学习算法在异常数据识别和内涝风险预警中发挥关键作用。通过训练神经网络、决策树等模型，系统能够自动识别管网中的异常情况，如水位突然升高、流量骤降等，及时发出预警信号。同时，结合气象部门的降雨预报数据，对未来一段时间内的内涝风险进行动态评估，提前做好调度准备。此外，通过建立排水泵站和闸门的运行优化模型，综合考虑能耗、排水效率、设备寿命等因素，制定出科学合理的调度方案，实现资源的最优配置。

三、排水泵站与闸门的智能联动机制

当排水管网监测数据经过分析，得出需要进行调度的指令后，如何实现与排水泵站、闸门的高效联动成为关键。在智能联动机制中，控制系统是核心枢纽。该系统基于物联网平台和自动化控制技术，能够接收来自数据中心的调度指令，并将指令转化为具体的设备操作信号。

对于排水泵站而言，控制系统根据管网水位和流量数据，自动调节水泵的开启数量、运行功率和排水方向。例如，当监测到某区域管网水位持续上升，达到警戒值时，控制系统会立即启动附近的排水泵站，增加排水流量；随着水位下降，系统会逐步减少水泵运行数量，避免能源浪费。同时，通过优化水泵的启停顺序和运行时间，还可以减少设备的磨损，延长使用寿命。

闸门的智能控制同样重要。闸门作为调节水流方向和流量的关键设施，在暴雨期间能够有效防止河水倒灌，调节区域内的水位平衡。控制系统根据监测数据和调度策略，精确控制闸门的开启高度和角度。比如，在河道水位较高时，关闭与河道相连的排水口闸门，防止河水倒灌进入城市管网；当管网水位过高时，适时开启闸门，将积水排入河道，但要确保排水速度与河道容纳能力相匹配，避免引发新的灾害。

四、典型案例与实施成效

国内外已有不少城市通过排水管网监测数据与排水泵站、闸门的智能联动，在暴雨应对中取得显著成效。以荷兰鹿特丹为例，作为一座低于海平面的城市，鹿特丹面临着严重的内涝威胁。该市构建了先进的智能排水系统，通过在排水管网、河道和泵站部署大量传感器，实时监测水位、流量等数据。借助大数据分析和模型预测，系统能够提前制定排水泵站和闸门的调度方案，并实现自动控制。在暴雨期间，该系统有效调节了城市内部的水位，将内涝风险降至最低，保障了城市的正常运行。

在国内，深圳市也开展了类似的实践。深圳通过建设智慧水务平台，整合排水管网监测数据、气象数据和地理信息数据，实现了对排水系统的全面感知和智能调度。平台根据监测数据预测内涝风险，自动控制排水泵站和闸门的运行，同时通过交通信号系统联动，对积水路段进行交通管制，引导车辆绕行。经过改造升级，深圳在暴雨期间的内涝情况得到明显改善，城市排水效率大幅提升，市民的生命财产安全得到了更好的保障。

五、面临的挑战与未来发展方向

尽管排水管网监测数据与排水泵站、闸门的智能联动在降低内涝风险方面展现出巨大潜力，但在实际应用中仍面临一些挑战。一方面，不同厂商的监测设备、控制系统和通信协议存在差异，导致数据兼容性和系统集成难度较大；另一方面，智能调度系统的建设和运维成本较高，需要大量的资金和技术投入。此外，极端天气的不确定性和城市排水系统的复杂性，也对智能调度的准确性和可靠性提出了更高要求。

为应对这些挑战，未来需要进一步加强技术研发和标准制定。推动不同厂商设备之间的数据接口标准化，促进系统的互联互通；研发更加高效、节能的排水设备和控制技术，降低建设和运维成本；同时，加强对极端天气和复杂工况的研究，完善智能调度模型，提高系统的适应性和稳定性。此外，还应加强部门间的协同合作，打破信息壁垒，实现气象、水利、交通等多部门的数据共享和联动，构建更加完善的城市内涝防控体系。

综上所述，通过排水管网监测数据与城市排水泵站、闸门的智能联动，实现暴雨期间的科学调度，是城市应对内涝问题的有效途径。随着技术的不断进步和实践经验的积累，这一智能化排水体系将不断完善，为城市的安全运行和可持续发展提供坚实保障。