传统水务管理依托人工巡检、经验调度、纸质化记录，在城市化进程中逐渐暴露出监测滞后、运维低效、决策粗放、服务单一等短板，难以满足城市对水安全、水资源、水环境的高质量需求。智慧水务通过整合物联网、大数据、人工智能、GIS 等技术，构建 “感知 - 分析 - 决策 - 执行 - 反馈” 的闭环管理体系，从监测模式、运维效率、决策科学性、服务质量四个维度实现对传统水务的全面升级，成为推动水务行业数字化转型的核心动力。

一、监测模式升级：从 “点式人工” 到 “全域智能感知”

传统水务监测以人工采样、定点检测为主，存在覆盖范围有限、数据滞后、实时性差等问题。例如，供水管网漏损监测依赖人工听漏，往往漏损发生数天后才能发现；排水管网液位监测靠定期巡检，暴雨时易因数据缺失导致内涝应对被动。智慧水务通过构建立体化智能感知网络，实现监测模式的根本性转变：

（一）全域覆盖，消除监测盲区

智慧水务在供水、排水、污水处理全链条部署多类型传感器，形成 “天地空” 一体化监测格局：

供水管网：在管网节点、水表、泵站安装压力传感器、流量传感器、水质传感器（监测余氯、浊度），数据每 1-5 分钟自动上传，覆盖从水厂到用户的全流程；

排水管网：在易涝点、管网交汇口、泵站布设液位传感器、流速传感器，结合地面雨量计、视频监控，实时捕捉降雨与管网负荷的关联数据；

污水处理厂：在进水口、反应池、出水口安装 COD、氨氮、溶解氧传感器，实时监测处理过程水质变化，确保出水达标。

以北京市智慧水务系统为例，通过布设 2.3 万个监测点位，实现供水管网、排水管网、11 座污水处理厂的全域监测，监测覆盖率从传统的 30% 提升至 95%，2024 年通过传感器提前发现供水管网漏损点 127 处，漏损发现时间从平均 72 小时缩短至 1.5 小时。

（二）实时动态，数据同步更新

传统水务监测数据需人工采集、实验室分析，周期长达 1-3 天，无法反映水体实时变化。智慧水务的感知设备通过 5G、NB-IoT 等通信技术，将数据实时传输至云端平台，管理人员可通过电脑、手机 APP 查看实时数据曲线与异常预警。例如，深圳市某污水处理厂通过实时监测进水 COD 浓度，当浓度突然从 300mg/L 升至 800mg/L 时，系统 10 秒内发出预警，运维人员及时调整曝气参数，避免处理系统崩溃，而传统模式下需等到次日实验室数据反馈，易导致出水超标。

二、运维效率升级：从 “盲目人工” 到 “精准智能运维”

传统水务运维依赖人工经验，存在 “大水漫灌” 式巡检、故障排查效率低、运维成本高等问题。例如，排水管网清疏需人工逐个检查井排查，耗时耗力且易遗漏堵塞点；供水管网维修需大面积停水，影响居民生活。智慧水务通过数据驱动的智能运维模式，实现运维效率的倍数提升：

（一）预测性维护，减少无效运维

智慧水务基于历史运维数据与实时监测数据，构建设备故障预测模型，提前识别潜在问题。例如，供水管网通过分析管道压力波动、流量变化趋势，结合管道老化年限，预测未来 1-3 个月可能发生的漏损风险，提前安排维修；排水泵站通过电机电流、振动数据，预测水泵轴承磨损情况，避免突发故障。杭州市供水管网通过预测性维护，2024 年主动维修管道 186 处，紧急抢修次数较传统模式下降 60%，年减少停水时长 1200 小时。

（二）精准定位，降低排查成本

传统故障排查需人工逐段检测，尤其是地下管网，定位误差常达数十米。智慧水务通过 “传感器数据 + 水力模型 + GIS 地图”，实现故障精准定位：供水管网漏损可通过压力传感器数据差异，定位误差控制在 5 米以内；排水管网堵塞可通过液位传感器骤升、流速骤降的点位，快速锁定堵塞路段。某省会城市在智慧水务系统应用后，排水管网堵塞排查时间从平均 8 小时缩短至 40 分钟，单次排查成本从 2000 元降至 500 元，年节省运维成本超 300 万元。

（三）远程控制，提升处置效率

智慧水务支持对泵站、闸门、水厂设备的远程启停与参数调整，无需人员现场操作。例如，暴雨期间，管理人员可通过远程终端开启排水泵站备用水泵，提升抽水效率；水厂可根据供水管网压力数据，远程调整出水压力，避免管网爆管。广州市在 2024 年汛期通过远程控制 15 座排水泵站，响应时间从传统的 2 小时缩短至 10 分钟，辖区内涝时长较往年缩短 70%。

三、决策科学性升级：从 “经验判断” 到 “数据驱动决策”

传统水务决策依赖管理人员经验，易受主观因素影响，导致治理方案针对性不足。例如，河道治理仅依据常规水质指标制定方案，忽视生态修复需求；供水管网改造缺乏数据支撑，盲目更换管道造成资源浪费。智慧水务通过大数据分析与模型模拟，为决策提供量化依据，实现科学精准施策：

（一）水力模型模拟，优化治理方案

智慧水务构建供水管网水力模型、排水管网内涝模型、河道水质模型，通过模拟不同场景下的系统响应，优化治理方案。例如，排水管网改造前，通过内涝模型模拟不同管径、雨水口数量对排水能力的影响，选择最优改造方案；河道治理中，通过水质模型模拟截污、清淤、生态修复等措施的效果，确定 “一河一策”。苏州市在黑臭河道治理中，通过水质模型模拟，优化截污管网布局，治理成本降低 25%，河道水质达标时间提前 3 个月。

（二）多维度数据分析，支撑资源调配

智慧水务整合雨情、水情、水质、用户用水数据，实现水资源精准调配。例如，供水系统通过分析居民用水规律（早高峰 7:00-9:00、晚高峰 18:00-20:00），调整水厂出水流量，避免管网压力波动；水资源调度中，通过分析水库水位、降雨量、农业灌溉需求，制定跨区域调水方案。河南省某地级市通过智慧水务系统优化水资源调配，2024 年农业灌溉用水效率提升 18%，工业用水重复利用率提高 12%，有效缓解水资源短缺问题。

（三）治理效果量化评估，动态调整策略

传统水务治理效果评估依赖阶段性采样数据，难以全面反映长期成效。智慧水务通过实时监测数据与历史数据对比，生成量化评估报告，动态调整治理策略。例如，污水处理厂通过分析进水、出水水质数据，评估处理工艺效果，若出水总磷持续偏高，自动建议调整药剂投加量；供水管网通过漏损率、压力合格率等指标，评估改造成效，未达标的区域及时补充监测点位与维修计划。上海市某区通过治理效果量化评估，2024 年供水管网漏损率从 12% 降至 8%，远超传统治理模式的改善幅度。

四、服务质量升级：从 “单一被动” 到 “多元主动服务”

传统水务服务以 “供水、收费、维修” 为主，服务模式被动，用户互动性差。例如，用户停水需等待水务公司通知，用水异常需主动打电话报修，缴费渠道单一。智慧水务通过数字化平台，构建 “以用户为中心” 的主动服务体系，提升用户体验：

（一）用水信息透明化，增强用户知情权

智慧水务为用户提供实时用水查询服务，用户可通过 APP 查看每日用水量、水压数据、水质报告，若用水异常（如夜间用水量骤增），系统自动推送预警信息，提醒用户检查是否存在漏水。例如，深圳市 “水务通” APP 上线后，用户用水量查询频次提升 3 倍，因用水异常发现家庭漏水的案例较传统模式增加 40%，平均每户年节约用水 12 立方米。

（二）服务响应高效化，减少用户等待

传统水务报修需人工接听电话、派单，响应时间长达 24 小时。智慧水务通过 APP 在线报修功能，用户上传故障照片、定位后，系统自动匹配最近的维修人员，生成工单并实时跟踪进度，维修完成后用户可在线评价。杭州市通过在线报修系统，维修响应时间从 24 小时缩短至 2 小时，用户满意度从 75% 提升至 96%。

（三）多元增值服务，满足个性化需求

智慧水务在基础服务之上，拓展多元增值服务：为企业用户提供用水数据分析，优化生产用水方案；为居民用户提供节水建议，推送节水器具选购指南；为社区提供二次供水设施监测数据，保障供水安全。例如，广州市为工业园区企业提供 “用水诊断报告”，帮助某电子厂发现冷却用水循环系统漏洞，年节约用水 5 万立方米，降低用水成本 8 万元；为老旧小区提供二次供水水质监测数据，及时发现水箱清洗不及时问题，保障居民饮水安全。

五、结语

智慧水务建设并非简单的技术叠加，而是对传统水务 “监测 - 运维 - 决策 - 服务” 全流程的系统性重构。它通过全域智能感知解决 “看不见” 的问题，通过精准智能运维解决 “管不好” 的问题，通过数据驱动决策解决 “判不准” 的问题，通过多元主动服务解决 “服务差” 的问题，全方位提升水务管理的效率、精度与质量。随着 5G、AI 大模型、数字孪生等技术的深度融合，智慧水务将进一步突破传统水务的局限，实现 “自我感知、自我诊断、自我优化” 的智慧化运行，为城市水安全保障、水资源节约、水环境改善提供坚实支撑，推动水务行业向 “高效、低碳、可持续” 的现代化方向转型。