城市排水泵站是连接市政排水管网与自然水体 / 污水处理厂的 “关键枢纽”，其运行数据（如抽水量、泵组启停状态、进水液位）直接反映管网负荷与排水效率；而城市防汛指挥平台负责统筹极端降雨下的全城防洪排涝，排水管网监测系统则实时捕捉管网液位、流量变化 —— 三者若无法实现数据联动，易形成 “数据孤岛”：泵站仅能根据自身进水液位被动调度，防汛指挥平台缺乏实时泵站数据支撑导致决策滞后，管网监测系统无法与泵站协同应对局部拥堵，最终影响城市整体排水能力。某城市 2024 年汛期因泵站与防汛平台数据未联动，暴雨时 3 座泵站因 “不知情” 持续满负荷运行，而下游管网已堵塞满流，导致雨水倒灌至路面，延误 2 小时才调整运行策略。本文将从联动价值、现存障碍、实现路径、保障措施四个维度，探讨如何通过数据共享与协同调度，释放 “泵站 - 管网 - 防汛” 的协同效能。

一、数据联动的核心价值：从 “被动应对” 到 “主动防控”

城市排水泵站运行数据与防汛指挥平台、管网监测系统的联动，并非简单的数据传输，而是通过 “数据互通 - 分析协同 - 调度联动”，实现城市排水系统从 “分散管理” 向 “一体化管控” 的转变，其核心价值体现在三个层面。

（一）提升防汛决策的 “精准性” 与 “时效性”

防汛指挥平台的核心需求是 “提前预判、精准调度”，而泵站运行数据是判断管网负荷与排水能力的关键依据。通过联动，防汛指挥平台可实时获取全城泵站的 “抽排总量”“泵组运行负荷”“进水液位趋势”，结合管网监测系统的 “区域液位分布” 与气象部门的 “降雨预测”，精准判断城市排水系统的整体承载状态 —— 例如，当监测到某片区管网液位普遍超过 80%，且该区域 3 座泵站抽排总量已达设计值 90%，防汛平台可提前预判该片区可能出现内涝，及时启动 “上游泵站限流、下游泵站增容、调蓄设施启用” 的协同策略。某城市通过数据联动，将防汛决策的响应时间从 1 小时缩短至 20 分钟，2024 年汛期内涝处置效率提升 40%。

（二）实现管网与泵站的 “水力平衡”

排水管网与泵站是 “上下游协同” 关系：管网液位过高会导致泵站进水压力增大，泵站抽排能力不足则会引发管网满流。通过数据联动，管网监测系统可将 “区域管网液位异常”（如某管段液位 10 分钟内上升 0.5 米）实时推送至对应泵站，泵站根据管网数据调整运行策略 —— 例如，当管网监测系统发现泵站上游 2 公里处管网液位骤升，泵站可提前启动备用泵组，提升抽排能力，避免管网满流；反之，若管网监测系统发现下游管网堵塞，可通知泵站暂时降低抽排负荷，防止下游倒灌。某城市通过该联动，将管网满流次数从每年 15 次减少至 3 次，泵站因 “过载” 或 “欠载” 导致的故障减少 60%。

（三）降低排水系统的 “能耗成本” 与 “运维压力”

传统泵站多采用 “固定周期运行” 或 “单一液位触发” 模式，易出现 “大马拉小车”（低负荷时泵组满功率运行）或 “频繁启停”（液位波动导致泵组反复切换）的问题，既增加能耗，又加剧设备损耗。通过与管网监测系统联动，泵站可根据管网 “实际流量需求” 动态调整运行参数 —— 例如，当管网监测系统显示某片区降雨减弱，管网流量从 500m³/h 降至 200m³/h，泵站可自动将运行泵组从 3 台减少至 1 台，同时降低泵组频率，能耗减少 40% 以上。某城市通过该方式，年泵站能耗成本降低 25%，泵组平均使用寿命从 5 年延长至 7 年。

二、数据联动的现存障碍：打破 “技术壁垒” 与 “机制瓶颈”

尽管数据联动价值显著，但实际推进中仍面临 “技术标准不统一”“系统兼容性差”“部门协同不足” 三大障碍，导致联动效果大打折扣。

（一）技术标准不统一：数据 “无法互通”

不同泵站、不同管网监测设备、不同防汛平台的数据格式与传输协议差异显著，形成 “数据语言不通” 的壁垒。从泵站来看，老旧泵站多采用 “自定义协议”（如某品牌泵站的私有 Modbus 子协议），新建泵站虽支持标准 Modbus-RTU 或 MQTT 协议，但数据字段定义不统一 —— 例如，同样是 “抽水量”，部分泵站按 “小时累计” 传输，部分按 “日累计” 传输，部分单位为 “m³”，部分为 “L”；管网监测系统的液位数据采样频率从 1 分钟 / 次到 10 分钟 / 次不等，数据精度（如保留 1 位小数或 2 位小数）也存在差异；防汛指挥平台多采用政务专网传输，数据接口格式要求为 “XML”，而泵站与管网系统多输出 “JSON” 格式，需额外转换才能接入。某城市在初期联动时，因 23 座泵站中有 15 座采用不同协议，仅协议适配就耗时 3 个月，且仍存在数据字段不匹配问题。

（二）系统兼容性差：联动 “易断易卡”

泵站控制系统、管网监测系统、防汛指挥平台的建设年代与技术架构不同，导致系统间兼容性差，数据传输易出现 “中断” 或 “延迟”。老旧泵站的控制系统多为 “PLC 单机控制”，无网络接入功能，需额外加装 “数据采集网关” 才能上传数据，而网关与 PLC 的兼容性问题可能导致数据采集成功率不足 90%；部分管网监测系统采用 “本地存储 + 定时上传” 模式，数据上传延迟达 5-10 分钟，无法满足实时联动需求；防汛指挥平台因接入数据量大（如全城数百个泵站与数千个管网监测点），若服务器算力不足，易出现 “数据拥堵”，部分泵站数据无法实时显示。某城市曾因防汛平台服务器过载，暴雨时 10 座泵站的运行数据中断显示 30 分钟，影响调度决策。

（三）部门协同不足：责任 “边界模糊”

泵站运行管理多归属城管部门或水务集团，管网监测系统由住建部门负责，防汛指挥平台则由应急管理部门或水利部门统筹，部门间职责边界模糊，缺乏协同机制，导致数据联动 “推而不动”。例如，某城市因城管部门担心 “泵站数据泄露”，仅向防汛平台开放 “抽水量” 数据，拒绝提供 “泵组故障状态”“进水液位趋势” 等关键数据，导致防汛平台无法全面判断泵站运行状态；住建部门与水务集团未建立 “管网 - 泵站” 协同调度机制，管网监测到堵塞后，需通过公文流转通知泵站调整运行，流程耗时 2 小时以上，错失最佳处置时机。

三、数据联动的实现路径：从 “标准统一” 到 “协同调度”

要实现泵站运行数据与防汛平台、管网系统的有效联动，需按 “先通后优、分步实施” 的思路，从 “数据标准统一”“联动机制构建”“协同调度应用” 三个层面推进，确保数据 “通得顺、用得好”。

（一）统一数据标准：解决 “语言不通” 问题

数据标准统一是联动的基础，需从 “传输协议、数据字段、接口规范” 三个维度制定统一标准，确保各系统 “说同一种话”。

统一传输协议：明确所有泵站、管网监测设备需支持 “标准 MQTT 协议”（针对无线传输）或 “Modbus-TCP 协议”（针对有线传输），老旧设备通过加装 “协议转换网关” 实现兼容 —— 例如，某城市为 15 座老旧泵站加装网关，将私有协议转换为标准 MQTT 协议，数据采集成功率从 85% 提升至 99%。同时，规定数据传输频率：泵站运行数据（如泵组状态、进水液位）需 1 分钟 / 次实时上传，管网液位与流量数据需 2 分钟 / 次上传，防汛平台需支持 “实时接收 + 断点续传”，确保数据不丢失。

统一数据字段定义：制定《城市排水系统数据字典》，明确核心数据的字段名称、单位、格式、精度 —— 例如，“泵组运行状态” 字段定义为 “0 = 停机、1 = 运行、2 = 故障”，单位无，格式为整数；“进水液位” 字段单位为 “m”，格式为浮点数，精度保留 2 位小数；“抽水量” 字段单位为 “m³”，按 “小时累计” 传输，格式为整数。某城市通过统一数据字典，解决了 “同一数据多种表述” 的问题，数据字段匹配率从 60% 提升至 100%。

统一接口规范：明确防汛指挥平台需提供 “标准化 API 接口”，支持泵站与管网系统通过接口实现 “数据上传” 与 “指令接收”；接口需采用 “HTTPS 加密传输”，确保数据安全，同时支持 “批量数据传输”（如单次传输 10 座泵站的 1 小时数据），减少接口调用次数。某城市的防汛平台通过标准化 API 接口，实现了与 32 座泵站、500 个管网监测点的同时联动，接口响应时间控制在 1 秒以内。

（二）构建联动机制：实现 “数据互通 - 分析协同”

在统一标准的基础上，构建 “实时数据互通、智能分析协同、异常自动预警” 的联动机制，让数据从 “静态存储” 变为 “动态应用”。

实时数据互通机制：搭建 “城市排水数据中台”，作为泵站、管网系统、防汛平台的数据 “中转站”—— 泵站与管网系统将实时数据上传至数据中台，中台对数据进行 “清洗、转换、标准化” 后，同步推送至防汛平台；同时，防汛平台的调度指令（如 “泵站抽排负荷调整至 80%”）通过中台转发至对应泵站，实现 “双向互通”。某城市通过数据中台，实现了 “数据一次上传、多端共享”，避免各系统重复对接，数据传输效率提升 50%。

智能分析协同机制：在数据中台部署 “水力协同分析模型”，结合泵站运行数据与管网监测数据，实时计算 “管网水力平衡状态”—— 例如，当模型监测到某泵站进水液位为 2.5 米（设计上限 3 米），且上游管网液位普遍超过 1.8 米（设计上限 2 米），则判定 “该片区管网负荷过高，泵站需提升抽排能力”，并自动生成 “启动 1 台备用泵” 的建议，推送至防汛平台与泵站控制系统。同时，模型可结合气象降雨预测，提前 6 小时预测泵站与管网的负荷变化 —— 例如，预测未来 3 小时某片区降雨量达 50mm，模型可计算出该片区泵站需新增 2 台泵运行才能应对，提前向防汛平台发出预警。

异常自动预警机制：设定 “三级预警阈值”，当数据触发阈值时，系统自动向相关部门推送预警信息。一级预警（低风险）：泵站进水液位超过设计值 70% 或管网液位超过设计值 60%，仅向泵站运维人员与管网管理人员推送提醒；二级预警（中风险）：泵站进水液位超过设计值 85% 或管网液位超过设计值 80%，同时向防汛平台与属地街道推送预警，启动局部调度；三级预警（高风险）：泵站进水液位超过设计值 95% 或管网液位超过设计值 90%，向全城防汛指挥部、应急管理部门、交通部门推送预警，启动区域应急响应。某城市通过该机制，2024 年汛期共发出一级预警 32 次、二级预警 15 次、三级预警 5 次，所有预警均得到及时处置，未发生大面积内涝。

（三）落地协同调度：从 “数据联动” 到 “行动联动”

数据联动的最终目标是实现 “调度联动”，通过防汛平台统筹，泵站与管网系统协同行动，解决实际排水问题。协同调度可分为 “日常调度” 与 “应急调度” 两类场景，需采取差异化策略。

日常调度：实现 “水力平衡” 与 “节能降耗”

日常（非暴雨）场景下，协同调度的核心是 “根据管网实际负荷调整泵站运行，避免能耗浪费”。管网监测系统实时监测各区域管网液位与流量，当发现某片区管网液位低于设计值 50%（负荷不足），数据中台将 “管网低负荷” 信号推送至对应泵站，泵站自动降低抽排负荷 —— 例如，将运行泵组从 2 台减少至 1 台，或降低泵组频率从 50Hz 至 30Hz；当发现某片区管网液位超过设计值 70%（负荷过高），泵站自动提升抽排负荷。某城市通过日常协同调度，泵站平均运行负荷从 70% 优化至 55%，年能耗降低 22%，同时避免了管网因 “抽排过度” 导致的负压问题。

应急调度：应对极端降雨，避免内涝

极端降雨（暴雨红色预警）场景下，协同调度的核心是 “全城统筹，优先保障高风险区域”。防汛指挥平台根据数据中台的 “泵站 - 管网 - 降雨” 融合数据，制定 “分区调度策略”：

高风险区域（如老城区、低洼地段）：指令该区域泵站 “满负荷运行”，同时协调上游泵站 “适当限流”，避免大量雨水快速涌入高风险区域管网；管网监测系统重点监测该区域管网堵塞情况，发现堵塞后立即通知泵站 “暂时降负荷”，并调度人员现场疏通，避免倒灌。

中风险区域：指令该区域泵站 “80% 负荷运行”，同时启用区域内调蓄设施，分流部分雨水，减轻管网与泵站压力。

低风险区域：指令该区域泵站 “50% 负荷运行”，预留部分抽排能力，若高风险区域需要支援，可临时提升负荷。

某城市在 2024 年一次暴雨红色预警中，通过该应急调度策略，让老城区 3 座泵站满负荷运行，上游 2 座泵站限流 30%，同时启用 4 座调蓄设施，成功将老城区地面积水时长控制在 30 分钟内，较之前缩短 2.5 小时。

四、数据联动的保障措施：确保 “长期稳定” 与 “持续优化”

数据联动是系统性工程，需通过 “制度保障、技术支撑、人员培训”，确保联动机制长期稳定运行，避免 “建而不用” 或 “用而不优”。

（一）制度保障：明确责任，推动协同

建立 “跨部门协同工作机制”，打破部门壁垒。成立 “城市排水协同调度领导小组”，由市政府分管领导任组长，城管、住建、应急、水利等部门负责人为成员，每月召开联席会议，协调解决数据联动中的问题 —— 例如，明确城管部门负责泵站数据的全面开放，住建部门负责管网监测数据的实时上传，应急部门负责防汛平台的指令下达，确保责任落实。同时，将数据联动工作纳入各部门绩效考核，考核指标包括 “数据上传及时率”（目标≥99%）、“指令响应时间”（目标≤10 分钟）、“协同调度完成率”（目标≥95%），通过考核倒逼部门主动协同。某城市通过该制度，部门间数据共享率从 40% 提升至 100%，指令响应时间从 60 分钟缩短至 8 分钟。

（二）技术支撑：提升系统稳定性与智能化水平

加强技术投入，保障联动系统稳定运行。定期对数据中台、防汛平台、泵站控制系统进行 “升级维护”—— 每季度进行一次系统漏洞扫描，每半年进行一次服务器扩容评估，每年进行一次全系统压力测试，确保系统在暴雨等极端场景下不崩溃；为关键设备（如数据采集网关、服务器）配备 “双备份”，当主设备故障时，备用设备可在 1 分钟内自动切换，避免数据中断。同时，引入 “人工智能技术” 优化协同分析模型，通过积累的历史数据（如 5 年的泵站运行数据、管网数据、降雨数据）训练模型，提升负荷预测与调度建议的准确性 —— 某城市通过 AI 优化，模型预测泵站负荷的准确率从 75% 提升至 92%，调度建议的采纳率从 60% 提升至 85%。

（三）人员培训：提升操作与应急处置能力

加强对泵站运维人员、管网管理人员、防汛调度人员的培训，确保各岗位人员能熟练操作联动系统。定期组织 “实操培训”（每季度 1 次），培训内容包括 “数据中台查看与分析”“防汛平台指令接收与执行”“异常情况应急处置”—— 例如，培训泵站运维人员如何通过数据中台查看上游管网液位数据，当液位骤升时手动触发备用泵组启动；培训防汛调度人员如何根据泵站与管网数据制定分区调度策略，避免指令冲突。同时，每年组织 1-2 次 “应急演练”，模拟暴雨红色预警场景，让各部门人员协同演练 “数据查看 - 指令下达 - 泵站执行 - 管网排查” 全流程 —— 某城市通过应急演练，发现防汛平台与泵站之间的指令传输存在 2 分钟延迟，及时优化网络配置，将延迟缩短至 30 秒内。此外，建立 “人员考核认证机制”，要求相关岗位人员通过理论与实操考核才能上岗，确保人员具备合格的操作能力，某城市通过该机制，岗位人员操作熟练度从 60% 提升至 95%，误操作率降低 80%。

五、案例验证：数据联动的实际应用效果

为进一步验证数据联动策略的可行性与有效性，以某省会城市 “2023-2024 年排水系统升级改造项目” 为例，阐述数据联动落地后的实际效果，为其他城市提供参考。

该城市老城区共有 32 座排水泵站，其中 20 座为 2000 年前建设的老旧泵站，采用私有协议与单机控制；管网监测系统覆盖 500 个关键节点，但数据上传延迟达 5-8 分钟；防汛指挥平台与泵站、管网系统未联动，仅能通过人工上报获取数据，汛期决策滞后严重，2022 年汛期因数据不通导致的内涝事件达 8 起，泵站能耗居高不下。

2023 年，该城市启动数据联动改造，具体措施包括：

标准统一：为 20 座老旧泵站加装协议转换网关，统一采用 MQTT 协议；制定《城市排水数据字典》，规范 128 项核心数据字段；防汛平台开放标准化 API 接口，支持 HTTPS 加密传输。

机制构建：搭建城市排水数据中台，实现 32 座泵站、500 个管网节点与防汛平台的实时数据互通；部署水力协同分析模型，结合气象数据实现 6 小时负荷预测；建立三级预警机制，明确各部门响应职责。

协同调度：日常调度中，根据管网液位自动调整泵站负荷；应急调度中，按 “高、中、低风险区” 制定差异化策略，优先保障老城区与低洼地段。

改造后，2024 年汛期该城市实现三大提升：

防汛效率提升：防汛决策响应时间从 60 分钟缩短至 15 分钟，内涝事件从 8 起减少至 1 起，地面积水平均时长从 90 分钟缩短至 25 分钟；老城区 3 座关键泵站通过与管网联动，提前 1 小时启动备用泵组，成功应对 3 次暴雨天气，未出现雨水倒灌。

能耗成本降低：泵站平均运行负荷从 72% 优化至 58%，年耗电量减少 280 万度，折合成本约 224 万元；泵组因 “过载” 导致的故障从每年 12 次减少至 3 次，运维成本降低 35%。

管理效率提升：部门间数据共享率从 35% 提升至 100%，指令响应时间从 45 分钟缩短至 6 分钟；通过数据中台自动生成报表，替代人工统计，每月节省工作量约 120 小时。

该案例证明，通过数据标准统一、联动机制构建与协同调度落地，可有效打破 “数据孤岛”，显著提升城市整体排水能力与管理效率。

六、未来趋势：智慧化技术驱动数据联动升级

随着智慧水务与新型城市基础设施建设的推进，城市排水泵站运行数据联动将向 “更智能、更协同、更绿色” 的方向发展，未来可重点关注三大趋势：

（一）AI 大模型赋能 “预测性调度”

引入 AI 大模型（如基于 Transformer 架构的水文预测模型），融合泵站运行数据、管网监测数据、气象数据、地形数据、历史内涝数据等多源信息，实现 “更长周期、更高精度” 的负荷预测与调度方案生成。例如，模型可提前 12 小时预测某片区的降雨强度与管网液位变化，自动生成 “泵站启停计划”“调蓄设施启用时间”“人员巡查路线” 的一体化方案，无需人工干预；当突发管网堵塞时，模型可结合实时数据快速定位堵塞位置，并推荐最优疏通方案与泵站临时调整策略，进一步提升调度的智能化水平。

（二）“数字孪生” 实现全系统可视化管控

构建 “城市排水系统数字孪生体”，将泵站、管网、调蓄设施、河道等实体设施以三维模型形式呈现，并实时映射运行数据 —— 防汛调度人员可通过孪生体直观查看 “泵站泵组运行状态”“管网液位分布”“雨水流动轨迹”，甚至模拟不同调度策略下的系统响应（如模拟 “关闭某泵站 1 小时” 对周边管网的影响），为决策提供可视化支撑。同时，数字孪生体可与城市应急指挥平台联动，当发生内涝时，实时推送受影响区域的交通、居民分布等信息，辅助制定 “人员疏散 - 交通管制 - 排水抢险” 的综合应急方案。

（三）“绿色联动” 推动低碳运行

将 “低碳目标” 融入数据联动调度，通过优化泵站运行与管网协同，减少能源消耗与碳排放。例如，数据中台可结合 “电网峰谷电价” 调整泵站运行时间 —— 在电价低谷时段（如夜间 22:00 - 次日 6:00），若管网液位允许，可适当提升泵站抽排负荷，将雨水提前排入河道或调蓄设施，减少电价高峰时段的泵组运行时间，降低用电成本与碳排放；同时，联动光伏、储能系统，在泵站屋顶建设光伏电站，数据中台根据光伏发电量与泵站负荷需求，自动调整泵组运行功率，优先使用清洁能源，实现 “绿色排水”。某试点城市通过该方式，泵站清洁能源使用率提升至 30%，年碳排放量减少 150 吨。

七、结语

城市排水泵站运行数据与防汛指挥平台、管网监测系统的联动，是破解 “数据孤岛”、提升城市排水能力的关键路径。通过统一数据标准、构建联动机制、落地协同调度，可实现从 “被动应对” 到 “主动防控” 的转变；而制度保障、技术支撑与人员培训，是确保联动机制长期稳定运行的基础。

未来，随着 AI 大模型、数字孪生等智慧技术的融入，数据联动将进一步升级为 “预测性、可视化、低碳化” 的智能管控模式，为建设 “韧性城市”“低碳城市” 提供坚实的排水系统支撑。城市管理者需结合自身实际，循序渐进推进数据联动建设，避免 “一步到位” 的盲目投入，通过 “试点先行、逐步推广” 的方式，让数据联动真正服务于城市排水效率提升与居民生活环境改善。