2024 年 “6・18” 重庆暴雨中，“政务・水旱灾害防御应用” 平台实时汇聚 4146 个雨量站、558 个水位站数据，通过气象水文耦合模型提前 51 小时锁定彭水棣棠河洪水风险，为人员转移争取了充足时间；而同期某中部城市因水文数据需人工整编后传输，暴雨突袭时调度中心接收的仍是 2 小时前的水位数据，导致排涝泵站启动滞后，引发局部内涝。这两组案例的强烈反差，直指城市防汛的 “数据命脉”—— 水文数据与防汛体系的联动效能。当前，这场联动正呈现 “技术突破与体系滞后并存” 的鲜明特征：在数字化先行地区已实现 “数据秒级流转、决策分钟级响应”，但在多数城市仍受制于数据壁垒、技术断层等瓶颈，实时高效的联动尚未成为常态。

一、联动现状：技术赋能下的突破与体系桎梏中的滞后

城市防汛与水文数据的联动贯穿 “数据采集 - 传输 - 分析 - 应用” 全链条，其实时性体现在数据从采集到抵达应用端的时间间隔，高效性则取决于数据转化为决策指令的精准度与速度。当前各地发展极不均衡，形成 “先进示范与普遍短板” 并存的格局。

在数字化转型领先的城市，联动已实现 “实时化、智能化” 突破，构建起全链条高效运转体系。这类城市通过 “天空地水工” 一体化感知网夯实数据基础，如重庆建成覆盖大江大河与中小河流的 240 个水文站、4146 个雨量站，所有设施统一编码并集成至政务平台，实现降雨数据自动采集、传输、处理，彻底告别手工整理的滞后模式；山东莒县则将 206 座水库、62 条河道的 437 处监测站点数据接入智慧水利平台，通过 “水掌云” APP 实现防汛数据 “一屏统览”。在数据传输环节，5G、物联网技术的应用使数据延迟控制在秒级，湖北通过 “人工编码 + 自动转发” 模式，实现 187 个重要水库数据向省水雨情数据库的自动同步，避免了人工报送的延迟与误差。更关键的是，这些城市通过模型融合实现数据高效转化：重庆依托气象水文耦合预报及水动力模型，构建 “24 小时风险提示、6 小时精准锁定、实时高精度追踪” 的三道防线；莒县则通过水文模型与 AI 算法，将原本数小时的人工数据处理变为实时智能分析，提前数小时预判洪水威胁区域。这种 “感知 - 传输 - 分析” 的无缝衔接，使联动效能达到新高度。

然而，在多数二三线城市及县域地区，联动仍深陷 “滞后低效” 的困境，数据流转的 “中梗阻” 问题突出。数据采集环节存在 “覆盖不足、更新滞后”，某中西部城市县域范围内平均每 50 平方公里仅 1 个雨量站，山区中小河流基本处于 “无监测” 状态，暴雨时只能依赖群众报警获取水情；即使设有监测点，部分站点仍采用人工填报模式，数据更新间隔长达 1-2 小时，远超汛期 “分钟级更新” 的需求。数据传输环节的 “部门壁垒” 更为致命，气象部门的雷达回波数据、水文部门的水位流量数据、城管部门的管网监测数据分属不同系统，格式不兼容且无法自动共享，如某城市暴雨中，水文部门已监测到河道水位暴涨，但数据需经 3 次人工转接才能送达防汛指挥中心，耗时超 40 分钟。数据应用环节则面临 “模型断链” 困境，多数城市的气象预报模型与水文产汇流模型独立运行，水文工程师需手动将降雨数据输入水文模型，运算过程耗时半小时以上，等生成调度建议时，洪峰已逼近城区。某中部省份防汛复盘显示，这类滞后导致中小河流洪水预警的有效预见期不足 3 小时，远无法满足人员转移与工程调度需求。

二、制约瓶颈：从数据壁垒到能力短板的多重梗阻

城市防汛与水文数据联动难以实现实时高效，根源在于数据治理、技术支撑、管理机制、基层能力四大维度的系统性短板，这些短板相互交织，形成难以突破的联动困境。

数据壁垒与标准缺失是联动的 “第一道关卡”。当前多数城市尚未建立统一的防汛数据共享标准，气象、水文、水利、城管等部门的数据格式、指标定义各不相同，如同 “鸡同鸭讲”—— 气象部门提供的格点降雨量数据（毫米），需人工转换才能适配水利部门所需的流域流量数据（立方米 / 秒）。更严重的是 “信息孤岛” 现象，部分部门因数据安全顾虑或利益考量，不愿开放数据接口，如某城市水文部门的河道水位数据与市政部门的排水管网数据分属两个独立系统，暴雨时调度中心需安排专人分别查询、汇总，大幅延误决策。数据质量参差不齐同样影响联动效能，老城区部分监测站点年久失修，数据误差率超 15%；农村地区的简易雨量站受环境影响，数据缺失率达 20%，这些 “脏数据” 输入模型后，直接导致预报结果失真。

技术支撑体系薄弱限制了联动的 “运转速度”。硬件设施 “新旧不均” 问题突出，发达地区已部署水利测雨雷达、数字孪生系统，而部分县域仍在使用 20 年前的机械式水位计，数据采集精度低、传输慢。模型融合程度不足是核心技术短板，传统模式下气象与水文模型独立运行，气象预报的动态更新无法实时传递到水文模型中，形成 “模型断链”。某城市使用的传统洪水预报模型，仅能输出入库洪峰流量的大致数值，无法模拟洪水演进路径，更不能直接生成闸门调度、泵站启停等操作指令，数据转化效率极低。此外，算力支撑不足在汛期尤为明显，当海量监测数据涌入系统时，部分城市的服务器处理能力不足，导致数据延迟从秒级飙升至分钟级，甚至出现系统卡顿。

管理机制碎片化导致联动 “协同失灵”。防汛数据联动涉及多部门，但多数城市未建立常态化协同机制，仅在汛期临时召开会商会议，导致数据共享 “靠人情、看时效”。某城市暴雨期间，水文部门发布的水位预警需经水利部门审核后才能传递至城管部门，流程繁琐且缺乏时限约束，单次传递耗时超 30 分钟。责任划分不清进一步加剧协同难题，数据采集维护、传输更新、分析应用的责任分散在不同部门，出现问题时相互推诿，如某监测点数据中断 3 天，水文部门称属市政部门维护范围，市政部门则表示未接到移交通知，问题长期搁置。考核机制缺失同样影响积极性，当前防汛考核多聚焦应急处置成效，对 “数据联动效率” 的考核权重不足 5%，部门缺乏主动打破壁垒的动力。

基层运维能力不足是联动的 “最后一公里” 短板。多数县域防汛部门缺乏专业的数据运维人员，监测站点的校准、维护依赖第三方机构，周期长达 3 个月，部分站点出现数据漂移后无法及时发现。人员技术素养难以适配智慧化设备，某城市部署管道检测机器人后，基层人员因不会操作，仍依赖人工记录数据；部分预报员对气象水文耦合模型的理解不足，无法准确解读模型输出结果，只能凭经验调整决策，导致 “技术先进、应用落后”。资金投入不足则从根源上制约能力提升，某县级市全年防汛信息化投入仅 50 万元，既无法更新老化监测设备，也无力建设数据共享平台，联动工作长期停留在 “人工汇总” 阶段。

三、场景差异：不同城市类型的联动效能分野

水文数据与防汛联动的实时高效性，因城市规模、经济水平、地形条件不同呈现显著差异，在大城市与中小城市、平原城市与山区城市的表现尤为突出。

大城市与中小城市的联动效能差距悬殊。一线城市依托雄厚的资金与技术实力，已构建起 “感知 - 传输 - 分析 - 应用” 的全链条智慧联动体系。重庆通过 “政务・水旱灾害防御应用” 平台，实现市、区县、乡镇三级数据贯通，预警信息可直接发送至受影响区域公众手机，形成 “风险分析 - 智能预警 - 指令传达” 的高效链条；上海、深圳等城市部署的数字孪生流域系统，能实时模拟降雨 - 产流 - 汇流全过程，提前 24 小时精准预判内涝风险。而中小城市受限于资源，联动多停留在 “基础数据共享” 层面，某地级市仅实现雨量、水位数据的实时查看，缺乏模型分析能力，暴雨时仍需依赖上级部门的预报结果，联动滞后性明显。

平原城市与山区城市面临不同的联动挑战。平原城市地势平坦、水系规整，监测站点布局难度小，数据覆盖均匀，联动重点在于管网与河道数据的协同。某平原城市通过整合河道水位数据与管网流量数据，实现泵站启停的自动控制，降雨时管网流量超过阈值后，系统可根据河道水位自动调节泵站转速，联动响应时间不足 1 分钟。山区城市则受地形影响，中小河流众多且坡陡流急，监测站点建设难度大、维护成本高，数据覆盖盲区多。某山区县城的 12 条中小河流中，仅 3 条设有水位站，暴雨时洪水暴涨暴落，水文数据采集不及时，联动预警的有效预见期不足 2 小时，多次出现 “预警刚发、洪水已至” 的险情。

四、破局路径：构建 “数据贯通、技术融合、协同高效” 的联动体系

要实现城市防汛与水文数据联动的实时高效，需从数据治理、技术升级、机制创新、能力建设四个维度协同发力，打通数据流转的 “中梗阻”，构建全链条一体化联动体系。

数据治理先行，筑牢联动基础。建立统一的防汛数据共享标准，明确气象、水文、管网等数据的格式、指标、传输协议，实现 “一次采集、多方复用”。搭建市级统一的防汛数据共享平台，强制要求气象、水文、水利等部门开放数据接口，将雨量、水位、流量、管网压力等数据实时汇聚至平台，如湖北通过 “统一接收、统一治理、共建共享” 模式，实现水库数据的自动化报送与共享。实施数据质量提升工程，对老化监测站点进行更新改造，建立数据校验机制，通过 AI 算法自动剔除异常数据；对山区、农村等监测盲区，部署低成本的简易监测设备，填补数据空白。建立数据安全保障体系，采用加密传输、权限分级等技术，在保障数据安全的前提下实现高效共享。

技术深度融合，提升联动速度。构建 “天空地水工” 一体化感知网络，在重点流域、城区易涝点加密部署测雨雷达、水位传感器、视频监控，实现 “全域覆盖、精准感知”；推广莒县 “水掌云” APP 模式，将数据终端延伸至基层巡查人员，实现 “一屏统览、一键上报”。突破模型融合技术瓶颈，构建气象水文耦合预报模型，实现从 “毫米” 到 “立方米 / 秒” 的自动转换，让气象数据直接 “驱动” 水文模型；部署数字孪生流域系统，对降雨、洪水、管网排水等过程进行实时模拟，生成可视化的洪水演进图谱与精准调度建议。强化算力支撑，采用云计算、边缘计算相结合的方式，汛期自动扩容算力资源，确保数据处理延迟控制在秒级以内。

机制创新赋能，强化联动协同。建立跨部门常态化协同机制，成立由政府牵头的防汛数据联动工作组，每月召开数据共享推进会，每季度开展联合演练；借鉴重庆 “三级贯通” 模式，实现市、区县、乡镇三级防汛部门的数据与指令直达。明确部门责任清单，划分数据采集（水文、气象部门）、平台维护（大数据部门）、应用调度（水利、城管部门）的责任边界，建立 “谁提供、谁负责，谁使用、谁反馈” 的责任机制。优化考核激励，将 “数据共享及时性”“联动响应速度”“预报准确率” 等指标纳入防汛工作考核，权重提升至 20% 以上，对表现突出的部门给予资金奖励。

能力全面提升，夯实联动根基。加大基层技术投入，通过上级财政补贴、地方配套的方式，为县域地区更新监测设备、建设小型数据平台；推广 “低成本、易维护” 的实用技术，如为山区部署太阳能供电的简易水位站。开展 “场景化” 人员培训，针对数据采集、模型操作、应急会商等场景，每年组织不少于 4 次实操培训，重点提升基层人员的数据解读与应用能力。建立 “专家 + 基层” 帮扶机制，组织大城市技术专家对口指导中小城市，解决模型调试、系统运维等技术难题，如江苏省组织苏州、无锡的水文专家帮扶苏北县域，使其数据联动响应时间缩短 40%。

城市防汛与水文数据的联动，本质是一场 “与时间赛跑” 的技术与管理革命。当重庆的预警能提前 51 小时抵达，当莒县的巡查人员通过手机实时掌握水位变化，这些案例已经证明：实时高效的联动并非遥不可及。唯有打破数据壁垒、强化技术支撑、完善协同机制、提升基层能力，才能让水文数据真正成为防汛决策的 “智慧大脑”，为城市筑起一道看不见却坚不可摧的 “数据防线”，在暴雨洪水中守护人民生命财产安全。