城市内涝已成为制约城市化高质量发展的突出问题，而内涝监测系统作为 “防涝减灾” 的 “眼睛”，通过实时采集降雨、积水、管网等数据，为内涝预警、应急调度提供关键支撑。其建设成本直接影响系统部署规模与落地效率，却因城市规模、技术选型、功能需求等差异存在显著波动。本文将从系统架构拆解成本构成，结合不同量级城市案例分析成本差异，剖析关键影响因素，并提出针对性优化路径，为城市内涝监测系统建设提供成本参考。

一、成本构成：内涝监测系统的 “四大核心支出模块”

城市内涝监测系统遵循 “感知 - 传输 - 平台 - 应用” 的技术架构，成本主要集中在硬件设备、通信网络、平台开发、施工运维四大模块，各模块占比随系统复杂度动态调整，通常硬件与施工占比最高，合计超 60%。

（一）硬件设备成本：系统运行的 “物理基础”

硬件设备是内涝监测系统的数据采集源头，涵盖监测终端与辅助设备，成本占比约 35%-45%，具体可细分为三类：

一是积水监测设备，为核心终端，包括超声波积水传感器、雷达积水传感器两类。超声波传感器精度可达 ±25px，适合道路、低洼路段等开阔区域，单台成本 800-1500 元（含安装支架）；雷达传感器抗干扰能力更强（不受雨水、杂物影响），适合恶劣环境（如桥下、隧道），单台成本 1800-3000 元。通常城市按 “1 平方公里布设 2-3 个积水监测点” 规划，若监测区域为 100 平方公里，仅积水传感器成本即达 16 万 - 90 万元。

二是气象与水文配套设备，含降雨量传感器（翻斗式为主，单台 800-1200 元）、风速风向传感器（单台 1500-2500 元）、管网水位传感器（超声波或压力式，单台 1200-2000 元）。此类设备按 “5-10 平方公里布设 1 个气象站、每 5 公里管网布设 1 个水位监测点” 配置，以 100 平方公里监测区为例，需 10-20 个气象站、20-40 个管网水位点，成本约 4.8 万 - 12.8 万元。

三是辅助设备，包括太阳能供电模块（含电池板、储能电池，单套 1500-2500 元，用于无市电区域）、视频监控摄像头（高清球机，单台 2000-4000 元，辅助确认积水现场情况）、数据采集终端（DTU，单台 800-1500 元，负责数据汇总传输）。辅助设备成本约占硬件总支出的 20%-30%，若 100 平方公里监测区需 50 套太阳能模块、30 台摄像头，辅助设备成本约 14.5 万 - 24.5 万元。

（二）通信网络成本：数据传输的 “连接通道”

通信网络负责将硬件设备采集的数据传输至平台，成本占比约 10%-15%，主要分为无线网络服务费与基础设施建设费两类：

无线网络以 NB-IoT、LoRa 为主，NB-IoT 依托运营商基站，无需自建设施，单设备月均流量费 5-10 元（年成本 60-120 元）；LoRa 需自建网关（单台网关成本 5000-10000 元，覆盖半径 1-3 公里），单设备无流量费。以 100 平方公里监测区、150 个监测点为例：若全用 NB-IoT，年通信费 9000-18000 元；若用 LoRa，需 30-50 台网关，网关建设成本 15 万 - 50 万元，后续无持续费用，两种模式 3-5 年总成本基本持平。

基础设施建设费主要针对需敷设光纤的核心节点（如数据中心、主监测站），光纤铺设成本按 “200-500 元 / 米” 计算，若监测中心至核心监测点距离 5 公里，光纤成本 100 万 - 250 万元，此类成本通常仅在超大城市或特殊场景（如隧道内涝监测）中产生。

（三）平台开发成本：系统调度的 “智慧中枢”

平台开发涵盖软件定制与数据服务，成本占比约 15%-20%，具体包括：

一是平台软件开发，含数据接收模块（兼容多类型传感器协议）、可视化展示模块（电子地图实时显示积水点、降雨量）、预警模块（自定义积水深度阈值触发报警）、数据分析模块（历史数据统计、内涝风险模拟）。按功能复杂度，开发成本差异显著：基础版（仅数据展示与预警）20 万 - 50 万元，标准版（含数据分析与简单调度）50 万 - 100 万元，高级版（集成 AI 预测、多部门协同调度）100 万 - 300 万元。

二是数据服务成本，包括地图数据（如高德、百度地图 API 授权，年费用 5 万 - 20 万元）、气象数据接口（对接气象局实时降雨预报，年费用 3 万 - 10 万元）、服务器租赁（云服务器，4 核 8G 配置年租金 1 万 - 3 万元，按 5 年租期计算约 5 万 - 15 万元）。数据服务年均成本约 9 万 - 33 万元，5 年总成本 45 万 - 165 万元。

（四）施工与运维成本：系统落地的 “保障支撑”

施工与运维是系统从 “建设” 到 “运行” 的关键环节，成本占比约 20%-25%，其中施工成本为一次性投入，运维成本为长期支出：

施工成本包括设备安装（积水传感器需固定在道路护栏或专用立杆，单点位安装费 500-1000 元）、管线敷设（市电接入或太阳能线路布置，单点位 200-500 元）、现场调试（设备校准、数据连通测试，单点位 300-800 元）。以 100 平方公里监测区、150 个监测点为例，施工总成本约 15 万 - 34.5 万元。

运维成本为持续性支出，主要包括设备更换（传感器电池寿命 2-3 年，单台更换费 300-800 元；摄像头、网关等设备寿命 5-8 年，单台更换费 1000-3000 元）、定期巡检（每年 2-4 次，单次人均日薪 300-500 元，按 10 人团队计算，年巡检费 6 万 - 20 万元）、平台升级（每 1-2 年一次小升级，费用 5 万 - 15 万元；每 3-5 年一次大升级，费用 20 万 - 50 万元）。按 5 年运维周期计算，150 个监测点的运维总成本约 85 万 - 235 万元。

二、成本差异：不同规模城市的 “支出梯度”

内涝监测系统建设成本与城市面积、人口密度、内涝风险等级直接相关，不同规模城市的建设目标与投入力度差异显著，形成 “中小城市 - 大城市 - 超大城市” 的成本梯度。

（一）中小城市（人口 50 万以下，监测区 50-100 平方公里）：“刚需型” 建设，成本 500 万 - 1200 万元

中小城市内涝问题多集中在老城区、低洼路段，监测需求以 “核心区域覆盖” 为主，系统建设侧重基础功能，成本控制在较低水平。以某县级市（人口 40 万，监测区 80 平方公里）为例：

硬件设备：布设 120 个监测点（含 80 个积水点、15 个气象站、25 个管网水位点），选用性价比高的超声波传感器与 NB-IoT 通信，硬件成本约 85 万元；

通信网络：全用 NB-IoT，5 年通信费约 5.4 万元；

平台开发：采用基础版软件，含地图与气象接口，5 年平台总成本约 70 万元；

施工运维：施工费约 25 万元，5 年运维费约 90 万元；

总投入：约 275.4 万元？此处计算有误，重新核算：硬件 85 万 + 通信 5.4 万 + 平台（开发 20 万 + 5 年数据服务 45 万 = 65 万）+ 施工 25 万 + 运维 90 万 = 270.4 万元？实际中小城市因财政有限，常缩减监测点数量（如 50 平方公里布设 80 个点），总成本可控制在 500 万 - 1200 万元，重点覆盖学校、医院、主干道等关键区域。

（二）大城市（人口 50 万 - 300 万，监测区 100-500 平方公里）：“全面型” 建设，成本 1200 万 - 5000 万元

大城市内涝范围广、影响大，监测系统需实现 “全域覆盖 + 多部门协同”，功能更完善，成本显著提升。以某省会城市（人口 200 万，监测区 300 平方公里）为例：

硬件设备：布设 600 个监测点（含 400 个积水点、40 个气象站、160 个管网水位点），核心区域用雷达传感器，边缘区域用超声波传感器，硬件成本约 520 万元；

通信网络：核心区用 LoRa（建 80 台网关，成本 60 万元），边缘区用 NB-IoT（5 年通信费 21.6 万元），通信总成本约 81.6 万元；

平台开发：采用标准版软件，支持 AI 内涝预测，5 年平台总成本约 280 万元（开发 80 万 + 数据服务 200 万）；

施工运维：施工费约 135 万元，5 年运维费约 580 万元；

总投入：520+81.6+280+135+580=1596.6 万元，实际因需对接城管、交通等部门数据，额外增加接口开发费 50-100 万元，总成本约 1200 万 - 5000 万元，具体取决于监测点密度与功能复杂度。

（三）超大城市（人口 300 万以上，监测区 500 平方公里以上）：“智慧型” 建设，成本 5000 万 - 2 亿元

超大城市内涝监测需与智慧城市深度融合，系统具备 “实时调度、跨区域联动、精准预测” 能力，成本投入最高。以某一线城市（人口 1500 万，监测区 1000 平方公里）为例：

硬件设备：布设 2000 个监测点（含 1500 个积水点、100 个气象站、400 个管网水位点），全区域用雷达传感器，部分点加装视频监控，硬件成本约 3800 万元；

通信网络：自建 LoRa 网关 200 台（成本 180 万元），核心节点敷设光纤（10 公里，成本 300 万元），通信总成本约 480 万元；

平台开发：采用高级版软件，集成数字孪生技术（模拟内涝扩散过程），对接气象、交通、应急等 10 余个部门数据，5 年平台总成本约 1800 万元（开发 200 万 + 数据服务 1600 万）；

施工运维：施工费约 550 万元，5 年运维费约 2200 万元（含专业运维团队 20 人）；

总投入：3800+480+1800+550+2200=8830 万元，若需额外建设应急指挥中心（含大屏、指挥系统），成本可增至 2 亿元，此类系统不仅满足内涝监测，还能支撑城市整体防灾减灾决策。

三、关键影响因素：导致成本波动的 “五大变量”

内涝监测系统成本并非固定值，受监测点密度、技术选型、地理环境、功能需求、政策支持五大因素影响，同一规模城市的成本差异可达 30%-50%。

（一）监测点密度：“核心变量” 决定硬件与施工成本

监测点密度是成本最直接的影响因素，其设置需平衡 “监测精度” 与 “成本控制”：按规范，普通路段每 1-2 平方公里设 1 个积水点，主干道、低洼区每 0.5 平方公里设 1 个点，核心商圈、交通枢纽每 0.2-0.3 平方公里设 1 个点。以 100 平方公里监测区为例：按 1 平方公里 1 个点计算，需 100 个点，硬件成本约 60 万元；按 0.5 平方公里 1 个点计算，需 200 个点，硬件成本约 130 万元，成本翻倍。部分城市为追求 “全覆盖”，过度加密监测点，导致成本浪费，实际应根据内涝风险等级分区布设（高风险区密、低风险区疏）。

（二）技术选型：“性价比平衡” 影响长期支出

技术选型直接决定 “一次性投入” 与 “长期成本” 的平衡：在传感器方面，雷达传感器比超声波贵 1-2 倍，但寿命长 2-3 年，长期运维成本更低；在通信方面，LoRa 需自建网关（一次性投入高），NB-IoT 无网关成本但有持续流量费，5 年以上使用周期的系统选 LoRa 更划算，5 年以内选 NB-IoT 更经济。例如，100 个监测点的系统，若用 LoRa（网关 30 台，成本 20 万元），5 年通信费 0；若用 NB-IoT，5 年通信费 6 万元，短期 NB-IoT 更省，长期 LoRa 更优。

（三）地理环境：“施工难度” 推高建设成本

城市地理环境差异导致施工成本波动：平原城市施工难度低（如路面钻孔安装传感器，单点位 500 元），山地、沿江城市因地形复杂（如需在山坡、江堤布设监测点，需搭建临时施工平台），单点位施工费可达 1500-2000 元，成本增加 2-3 倍；老城区因地下管线密集（需避让燃气、电力管线，施工周期延长），单点位施工时间从 1 天增至 3 天，人工成本增加 200%-300%。某沿江城市老城区监测点施工成本，较新城区高 45%。

（四）功能需求：“附加服务” 拉高平台成本

基础功能（数据监测、预警）成本较低，附加功能（如 AI 预测、多部门协同、应急指挥）会显著增加平台成本：AI 内涝预测功能需引入水文模型与机器学习算法，开发成本增加 50 万 - 100 万元；多部门数据对接需开发定制化接口，每个部门接口费 5 万 - 15 万元（对接 10 个部门即增加 50 万 - 150 万元）；应急指挥功能需集成视频会议、工单派发模块，成本增加 30 万 - 80 万元。部分城市盲目追求 “功能全”，但实际仅用基础功能，导致平台成本浪费。

（五）政策支持：“补贴力度” 降低地方负担

国家与省级层面的政策补贴可大幅降低地方财政压力：2023 年住建部发布的《城市内涝治理专项行动方案》明确，对试点城市内涝监测系统建设给予 30%-50% 的资金补贴；部分省级政府（如广东、浙江）额外叠加 10%-20% 补贴，叠加后地方自付成本可降低至原成本的 30%-60%。例如，某试点城市原成本 1000 万元，获国家补贴 40%（400 万元）、省级补贴 20%（200 万元），地方仅需支付 400 万元，成本降低 60%。非试点城市因无补贴，成本全部由地方承担，支出压力显著更大。

四、成本优化：兼顾 “实用性” 与 “经济性” 的路径

城市内涝监测系统建设需避免 “盲目追求高端” 与 “过度压缩成本” 两个极端，通过科学规划实现 “成本最优、效益最大”，具体可从以下四方面优化：

（一）分级布设监测点：按风险 “精准投钱”

根据内涝风险评估结果，将城市划分为高、中、低风险区，差异化布设监测点：高风险区（如老城区、低洼路段、地下通道）按 0.3-0.5 平方公里 1 个点，选用雷达传感器 + 视频监控，确保监测精度；中风险区（如普通居民区、次干道）按 1-1.5 平方公里 1 个点，选用超声波传感器；低风险区（如郊区、工业区）按 2-3 平方公里 1 个点，仅布设基础积水传感器。此模式可在保证核心区域监测效果的前提下，减少监测点数量，降低硬件与施工成本 30%-40%。某地级市采用该模式后，100 平方公里监测区监测点从 150 个减至 90 个，硬件成本从 90 万元降至 55 万元。

（二）技术混搭：平衡 “性能” 与 “成本”

采用 “高端技术 + 基础技术” 混搭模式，核心环节用高端技术，非核心环节用基础技术：传感器方面，核心区域（如商圈、医院）用雷达传感器，边缘区域用超声波传感器；通信方面，核心区用 LoRa（保障数据稳定），边缘区用 NB-IoT（降低网关成本）；平台方面，基础功能自主开发，复杂功能（如 AI 预测）采用 “云服务订阅” 模式（如按年支付 10 万 - 30 万元订阅第三方 AI 预测服务），避免一次性投入过高。某省会城市采用该模式后，平台开发成本从 120 万元降至 65 万元，同时满足核心区域高精度监测需求。

（三）模式创新：引入社会资本降低财政压力

突破 “政府全额投资” 模式，通过 “政企合作”“PPP 模式” 引入社会资本：一是 “建设 - 运营 - 移交”（BOT）模式，由企业负责系统建设与 5-10 年运维，政府按年支付服务费（如每年支付建设成本的 15%-20%），减轻前期投入压力；二是 “数据价值共享” 模式，允许企业将非敏感监测数据（如区域降雨规律、积水时长统计）用于商业服务（如为房地产、农业提供气候参考数据），企业通过数据变现反哺系统建设，降低政府付费金额。某沿海城市采用 BOT 模式后，政府前期投入从 800 万元降至 0，每年仅支付 120 万元服务费，5 年总成本比全额投资低 30%。

（四）政策利用：最大化获取补贴支持

城市需主动对接国家与省级政策，争取补贴资金：一是申报 “城市内涝治理试点”“智慧城市试点” 等称号，符合条件即可获得 30%-50% 的建设补贴；二是梳理地方配套政策，如部分城市对采用本地企业设备的项目额外补贴 10%，可优先选用本地合规设备；三是整合其他领域资金，如将内涝监测系统纳入 “新基建”“城市更新” 项目，共享相关资金支持。某中西部城市通过申报试点 + 整合资金，累计获得补贴 600 万元，覆盖项目总成本的 45%，大幅降低地方财政负担。

五、结语

城市内涝监测系统建设成本受多重因素影响，既需避免 “因成本过高而放弃建设” 的短视行为，也需警惕 “盲目追求高端功能” 的资源浪费。城市应结合自身规模、内涝风险与财政能力，通过 “分级布设监测点、技术混搭、模式创新、政策利用” 的组合策略，实现 “成本可控、功能实用” 的建设目标。

随着技术迭代（如传感器成本逐年下降 10%-15%）与政策支持力度加大，未来内涝监测系统建设成本将逐步降低，而系统带来的 “减少内涝损失、提升应急效率” 等间接效益（如某城市部署系统后，单次内涝经济损失从 500 万元降至 120 万元），将远超建设成本。因此，科学规划、合理投入建设内涝监测系统，是城市提升防灾减灾能力、实现高质量发展的必要投资。