城市内涝已成为全球城市化进程中的共性挑战。短时强降雨、老旧管网排水能力不足、调度管理滞后等因素叠加，导致降雨期间道路积水、交通瘫痪、财产损失甚至人员伤亡，严重影响城市正常运转与居民生活质量。传统排水系统依赖 “被动应对” 模式，难以实时感知雨情水情、精准调度资源，面对极端天气时往往 “力不从心”。而智慧排水系统通过融合物联网、大数据、人工智能、GIS（地理信息系统）等技术，构建 “感知 - 分析 - 调度 - 应急” 全流程管控体系，将排水管理从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，从根本上提升城市应对内涝的能力。本文从城市内涝成因出发，系统分析智慧排水减少内涝风险的核心路径与实践价值。

一、城市内涝的核心成因：传统排水体系的短板

要理解智慧排水的作用，需先明确传统排水体系难以应对内涝的关键短板。从实际案例来看，城市内涝的形成主要源于 “供需失衡” 与 “管理滞后” 两大问题：

（一）排水能力 “供需失衡”

一方面，城市化进程中硬化地面（如道路、建筑屋顶）面积大幅增加，雨水下渗量减少，地表径流量骤增 —— 数据显示，硬化地面的雨水径流系数可达 0.8-0.9（即 80%-90% 的降雨转化为地表径流），而自然绿地仅为 0.1-0.3，导致短时间内大量雨水涌入排水管网；另一方面，部分城市排水管网建设标准偏低（如早年建设的管网多采用 “一年一遇”“三年一遇” 标准），管径偏小、管网老化堵塞现象普遍，难以承载极端降雨带来的排水压力。例如，2023 年某沿海城市遭遇短时强降雨（1 小时降雨量达 80mm），老城区管网因管径不足导致雨水倒灌，多条主干道积水深度超过 1250px。

（二）管理调度 “被动滞后”

传统排水管理依赖人工巡检与经验判断，存在三大痛点：一是雨情水情感知不及时，人工观测降雨强度、积水深度的间隔长（通常为 1-2 小时），难以捕捉降雨 “骤增骤减” 的动态变化，导致预警滞后；二是管网状态不透明，无法实时掌握管网流量、水位、堵塞位置等关键信息，降雨期间只能 “盲目开泵”，部分泵站满负荷运行而部分管网却因堵塞导致排水不畅；三是应急响应效率低，内涝发生后需人工排查积水点、调配抽排设备，往往错过最佳处置时机，导致积水持续时间延长。

这些短板决定了传统排水体系难以应对气候变化背景下的极端降雨，而智慧排水通过技术赋能，精准解决 “感知、分析、调度、应急” 各环节的痛点，从源头减少内涝风险。

二、智慧排水减少内涝风险的核心路径

智慧排水系统以 “全要素感知、全流程智能、全资源协同” 为核心，通过四大关键路径构建内涝防控体系，实现从 “被动排涝” 到 “主动防涝” 的转变。

（一）全要素感知：实时掌握雨情水情，提前预警内涝风险

“感知” 是智慧排水的基础，只有实时、精准掌握降雨与积水动态，才能提前预警、主动应对。智慧排水系统通过布设 “空天地” 一体化感知设备，构建全方位监测网络：

降雨监测：在城市不同区域（如城区、郊区、山地）布设自动雨量站，实时采集降雨量、降雨强度、降雨时长等数据，采样频率可达 5 分钟 / 次；同时接入气象部门的雷达降雨预报数据，提前 6-12 小时获取降雨范围、强度、移动路径等信息，为预判内涝风险提供依据。

积水监测：在易内涝点（如低洼路段、地下通道、下穿桥）安装积水深度传感器，当积水深度超过阈值（如 375px）时，立即触发声光报警；同时通过视频监控设备实时拍摄积水现场画面，辅助管理人员判断积水严重程度。

管网监测：在排水管网关键节点（如管网交汇处、泵站进水口、易堵塞路段）安装流量传感器、水位传感器、管道机器人（CCTV 检测机器人），实时监测管网流量、水位、流速及堵塞情况，及时发现管网 “高水位运行”“流量骤降” 等异常状态，提前排查堵塞隐患。

泵站与调蓄设施监测：在排水泵站安装水泵运行状态传感器、电流电压监测仪，实时掌握泵站启停状态、运行负荷；在雨水调蓄池（如地下调蓄库、生态滞留塘）安装水位传感器，实时监测调蓄容量，为后续调度提供数据支撑。

这些感知设备通过物联网将数据实时传输至智慧排水管控平台，平台结合 GIS 地图，将雨情、积水、管网、泵站状态以 “可视化仪表盘” 形式呈现，管理人员可直观掌握城市排水系统的动态，提前识别内涝风险点。例如，某市智慧排水系统在 2024 年一次强降雨中，通过雨量站提前 3 小时监测到 “1 小时降雨量将达 60mm” 的预警，结合积水传感器数据，预判出 12 个易内涝点，提前 2 小时发布预警信息，为后续调度争取了充足时间。

（二）智能分析：精准预判内涝态势，优化排水策略

“分析” 是智慧排水的核心，通过大数据与人工智能算法，将监测数据转化为 “可决策的信息”，精准预判内涝态势并优化排水策略：

内涝风险预判：基于历史降雨数据、管网拓扑结构、地形地貌数据（如坡度、海拔），构建 AI 内涝预测模型。降雨期间，模型结合实时雨情数据，可提前 1-3 小时预测各区域的积水深度、积水时长、影响范围，例如预判 “某低洼路段在 30 分钟后积水深度将达 750px，需启动抽排设备”。

管网水力模拟：通过水力模型软件（如 SWMM、InfoWorks ICM）模拟降雨期间管网的流量、水位变化，分析管网 “瓶颈路段”（如管径偏小、坡度不足导致的排水不畅路段），为管网改造提供数据支撑；同时模拟不同降雨强度下的排水场景，优化泵站启停时序与调蓄设施的运行策略。

资源匹配分析：结合内涝风险预判结果，分析现有抽排设备（如移动泵站、应急抽水泵）、抢险人员的分布情况，提前制定资源调配方案，确保内涝发生时能将设备与人员精准投送至风险点。

以某省会城市为例，其智慧排水系统构建的 AI 内涝预测模型，通过训练近 5 年的降雨与内涝数据，预测准确率达 85% 以上。在 2023 年一次台风降雨过程中，模型提前 2 小时预测出 downtown 区域 3 个下穿桥将出现严重积水，管理人员据此提前关闭下穿桥、调配 4 台移动泵站至现场，最终积水深度较历史同期降低 40%，积水持续时间缩短至 1 小时以内。

（三）智能调度：协同调度排水资源，提升管网排水效率

“调度” 是智慧排水减少内涝的关键，通过协同控制泵站、调蓄设施、管网闸门，最大化发挥排水系统的整体效能，避免 “局部过载” 与 “资源浪费”：

泵站智能调度：传统泵站多采用 “定时启停” 或 “人工手动控制”，难以适应降雨的动态变化。智慧排水系统根据管网水位、流量数据及降雨预测，自动调整泵站运行策略 —— 例如，当管网水位低于阈值时，降低泵站运行负荷，避免能源浪费；当管网水位超过预警值时，自动启动备用泵，提升排水能力；同时根据不同区域的降雨强度，实现 “错峰排水”，避免多个泵站同时满负荷运行导致下游管网过载。

调蓄设施协同调度：雨水调蓄设施（如地下调蓄库、生态湿地）是 “削峰错峰” 的重要工具。智慧排水系统根据降雨预报与调蓄池实时水位，提前排空调蓄池（如降雨前 2 小时将调蓄池水位降至最低），预留调蓄空间；降雨期间，当管网流量超过承载能力时，自动开启调蓄池进水闸门，暂存部分雨水，待降雨减弱后再将雨水缓慢排入管网，避免管网 “瞬时满负荷” 导致的内涝。

管网闸门智能控制：在排水管网关键节点设置智能闸门，根据不同区域的积水情况调整闸门开度 —— 例如，当 A 区域出现积水而 B 区域管网尚有剩余 capacity 时，自动开大 A 区域至 B 区域的管网闸门，将部分雨水分流至 B 区域管网，实现 “削峰分流”，减少 A 区域积水压力。

某沿海城市的智慧排水调度系统应用案例显示，通过泵站与调蓄设施的协同调度，其管网排水效率提升 35%，在同等降雨强度下，城市内涝点数量减少 50%，泵站能耗降低 20%（因避免了盲目满负荷运行）。

（四）智能应急：快速响应内涝事件，缩短积水持续时间

即使提前预警与调度，极端降雨仍可能导致局部内涝，此时智慧排水的 “应急响应” 能力至关重要，通过快速联动资源，最大限度减少内涝影响：

自动预警与信息发布：当积水传感器检测到积水超标或 AI 模型预判内涝风险时，智慧排水平台自动触发预警，通过短信、APP、社交媒体、道路电子屏等渠道，向居民发布积水点位置、积水深度、绕行建议等信息，避免人员与车辆误入危险区域。例如，某市智慧排水系统在积水超限时，1 分钟内将预警信息推送至周边 3 公里范围内的居民手机，同时在道路电子屏显示 “前方 500 米积水，建议绕行”。

应急资源智能调配：平台结合 GIS 地图与实时积水数据，自动生成 “应急资源调配方案”，明确抢险人员、抽排设备、救援车辆的最优调度路线，确保资源以最快速度抵达现场。例如，当某低洼路段出现积水时，平台自动查询距离最近的 2 台移动泵站位置，规划最优运输路线，并通知抢险人员出发，整个过程耗时不超过 10 分钟。

内涝后评估与复盘：内涝结束后，平台自动汇总降雨数据、积水数据、调度记录、应急处置情况，生成内涝事件报告，分析内涝发生的原因（如管网堵塞、泵站负荷不足）、调度策略的优化空间，为后续排水系统改造与管理流程优化提供依据。

2024 年某城市暴雨内涝事件中，智慧排水系统通过应急资源智能调配，将抽排设备抵达积水点的时间从传统的 1 小时缩短至 20 分钟，积水持续时间从 4 小时缩短至 1.5 小时，有效减少了交通中断与财产损失。

三、智慧排水的实践成效与未来优化方向

（一）实践成效：从案例看智慧排水的防涝价值

近年来，国内多个城市已开展智慧排水建设并取得显著成效：

深圳：构建 “智慧排水一张图” 系统，布设 2000 余个雨量、积水、管网监测点，结合 AI 预测模型，内涝预警准确率达 90% 以上，2023 年暴雨期间，中心城区内涝点数量较 2020 年减少 65%，积水消退时间平均缩短 60%。

杭州：在西湖区试点智慧排水系统，通过泵站智能调度与调蓄池协同控制，管网排水能力提升 40%，2024 年梅雨季期间，试点区域未发生一起严重内涝，道路通行效率保持正常。

苏州：针对老城区管网老化问题，通过智慧排水系统的管网监测功能，提前发现 120 余处管网堵塞隐患，及时开展清淤改造，2023 年台风降雨期间，老城区内涝发生率较往年降低 55%。

这些案例表明，智慧排水通过技术赋能，能显著提升城市内涝防控能力，为城市安全运行提供有力保障。

（二）未来优化方向：持续提升智慧化水平

随着技术发展，智慧排水还需在以下方面持续优化，进一步减少内涝风险：

融合多源数据：加强与气象、交通、城管等部门的数据共享，例如结合交通流量数据判断积水对交通的影响，结合城管的路面巡检数据补充积水信息，提升内涝风险预判的全面性。

强化 AI 算法迭代：基于更多历史数据与实时监测数据，优化内涝预测模型，提升极端降雨（如 “50 年一遇”“100 年一遇” 降雨）下的预测准确率；同时开发 “自适应调度算法”，实现根据降雨动态变化自动调整调度策略，减少人工干预。

推广 “智慧排水 + 海绵城市” 协同：将智慧排水与海绵城市建设结合，例如通过智慧系统监测透水铺装、绿色屋顶的雨水下渗量，优化调蓄设施与海绵设施的协同运行，进一步减少地表径流，提升内涝防控的综合效能。

四、结语

在气候变化与城市化加速的背景下，城市内涝防控已从 “工程改造” 转向 “技术赋能 + 工程优化” 的综合模式。智慧排水通过全要素感知、智能分析、精准调度、快速应急，构建了内涝防控的 “智慧大脑”，有效解决了传统排水体系 “感知滞后、调度盲目、应急低效” 的痛点，成为减少城市内涝风险的核心方案。未来，随着技术的持续迭代与多部门协同的深化，智慧排水将进一步提升城市应对极端降雨的能力，为建设 “韧性城市” 提供坚实支撑，让城市在暴雨面前更 “从容”，让居民生活更安全。