城市积水内涝的成因复杂，可能是降雨超管网承载能力，也可能是管网堵塞、泵站故障等内部问题，单一依赖积水监测数据难以精准判断根源。在智慧水务平台中，城市积水内涝监测数据（如积水深度、范围、上涨速率）与排水管网监测数据（如管网流量、水位、压力、泵站运行状态）的深度融合，是突破 “只知积水、不知原因” 困境的关键。通过建立科学的融合逻辑，可实现从 “积水预警” 到 “原因诊断” 再到 “处置建议” 的全流程闭环，为内涝治理提供精准化、高效化的技术支撑。

一、数据融合的核心维度与逻辑框架：从 “数据叠加” 到 “关联分析”

城市积水内涝与排水管网数据的融合，并非简单的数据堆砌，而是基于 “空间关联、时间同步、参数耦合” 三大核心维度，构建多层级逻辑框架，实现从现象到本质的深度解析。

（一）空间关联：锁定 “积水点 - 管网段” 对应关系

积水内涝的发生与对应的排水管网段直接相关，空间关联是数据融合的基础。智慧水务平台通过 GIS 地图构建 “积水点 - 管网段” 的空间拓扑关系，明确每一处积水监测点（如道路积水监测仪、立交桥下液位计）对应的上游汇水区域、下游排水管网段及泵站，形成 “一点多管、一管多点” 的空间映射网络。

精准匹配逻辑：例如，某城市主干道积水点（经纬度坐标：X1,Y1），通过 GIS 拓扑分析，确定其汇水范围涵盖 3 个住宅小区、1 条商业街，雨水通过 5 条支管汇入 DN1200 的主干管网（编号：P102），最终流向城南泵站（编号：B08）。平台将该积水点的监测数据（积水深度、上涨速率）与 P102 管网段的流量、水位数据，以及 B08 泵站的运行数据自动关联，确保数据融合的空间准确性。

动态调整机制：当城市管网改造（如新增支管、更换主干管）或积水监测点位置调整时，平台通过管网竣工数据更新 GIS 拓扑关系，同步更新 “积水点 - 管网段” 对应关系，避免因空间错位导致融合误差。

（二）时间同步：实现 “数据采集 - 事件发生” 时序对齐

积水内涝的形成与管网运行状态的变化存在时间关联（如管网堵塞先于积水发生），时间同步是数据融合的关键。智慧水务平台采用统一的时间戳（如 UTC 时间），确保积水监测数据与管网监测数据的采集时间精确对齐（误差≤1 秒），为时序关联分析提供基础。

时序匹配逻辑：以某次暴雨为例，平台记录：14:00 开始降雨，14:10 城南泵站 B08 启动 1 号泵；14:15 P102 管网段流量从 2000m³/h 升至 3500m³/h（接近设计流量 3800m³/h），水位从 1.2m 升至 1.8m；14:20 主干道积水点（X1,Y1）开始出现积水，深度 0.1m；14:25 P102 管网段流量骤降至 1800m³/h，水位升至 2.2m（超警戒水位 2.0m）；14:30 积水深度增至 0.5m，触发内涝预警。通过时间同步，平台清晰捕捉到 “管网流量骤降→水位超警戒→积水形成” 的时序链条，为原因诊断提供时序依据。

滞后补偿机制：针对部分偏远地区监测设备（如采用 LoRa 无线传输）可能存在的数据延迟，平台通过传输延迟测算（如记录数据采集时间与接收时间差），对延迟数据进行时间校准，确保时序对齐精度。

（三）参数耦合：构建 “积水特征 - 管网状态” 关联模型

积水内涝的特征参数（积水深度、上涨速率、持续时间）与管网运行状态参数（流量、水位、压力、泵站扬程）存在定量耦合关系，这是数据融合的核心。智慧水务平台通过历史数据训练，构建多参数耦合模型，量化分析两者的关联规律。

定量耦合逻辑：以 “积水上涨速率 - 管网流量 / 水位” 耦合为例，通过对历史 100 次暴雨事件数据的分析，平台建立模型：当 P102 管网段流量≥3500m³/h、水位≥1.8m 时，对应的主干道积水点（X1,Y1）在 10-15 分钟后开始积水，积水上涨速率与管网流量超额率（实际流量 - 设计流量）呈正相关（超额率每增加 10%，上涨速率增加 0.02m/10min）。当某次暴雨中，P102 管网段流量达 3600m³/h（超额率 5.3%），平台结合耦合模型，预测积水上涨速率约 0.01m/10min，与实际监测的 0.012m/10min 误差仅 17%，满足原因诊断需求。

动态优化机制：平台定期（如每季度）纳入新的暴雨事件数据，更新耦合模型参数，提升模型预测精度，适应管网老化、城市建设导致的汇水范围变化等因素。

二、“积水预警→原因诊断→处置建议” 闭环实现：从数据到行动的全流程落地

基于 “空间关联、时间同步、参数耦合” 的融合逻辑，智慧水务平台构建 “预警 - 诊断 - 处置” 闭环体系，通过多维度数据联动，实现内涝治理的精准化、高效化。

（一）积水预警：基于数据融合的 “多级预警” 触发

平台结合积水监测数据与管网运行数据，设定多级预警阈值，实现从 “轻度预警” 到 “红色预警” 的精准触发，避免单一依赖积水深度导致的预警滞后或误判。

预警阈值设定逻辑：以主干道积水点（X1,Y1）为例，平台设定：

轻度预警（蓝色）：积水深度 0.1-0.3m，且 P102 管网段流量≤3500m³/h、水位≤1.8m（管网仍有承载空间）；

中度预警（黄色）：积水深度 0.3-0.5m，或 P102 管网段流量≥3500m³/h、水位≥1.8m（管网接近满负荷）；

重度预警（红色）：积水深度≥0.5m，或 P102 管网段流量≥3800m³/h（超设计流量）、水位≥2.2m（超警戒水位），或城南泵站 B08 出现故障。

预警触发案例：某次暴雨中，14:20 积水点深度达 0.1m，P102 管网段流量 3500m³/h、水位 1.8m，平台触发轻度预警；14:25 积水深度达 0.3m，P102 管网段流量骤降至 1800m³/h、水位升至 2.2m，平台升级为中度预警；14:30 积水深度达 0.5m，触发红色预警，同步推送预警信息至市政、交通、应急部门。

（二）原因诊断：基于数据融合的 “多维度溯源”

预警触发后，平台通过积水数据与管网数据的深度融合，从 “降雨强度、管网状态、泵站运行” 三个维度诊断积水原因，精准定位问题根源。

维度一：判断是否因 “降雨超承载” 导致积水

平台结合气象降雨数据（如降雨量、降雨强度）与管网设计参数（设计重现期、设计流量），分析是否因降雨超管网承载能力导致积水。

诊断逻辑：若监测到降雨强度达 50mm/h（超管网设计重现期 1 年一遇的 30mm/h），且 P102 管网段流量达 3800m³/h（设计流量）、水位 2.0m（警戒水位），积水深度 0.3m，无管网流量骤降、泵站故障等异常，则判定为 “降雨超承载” 导致积水。

维度二：判断是否因 “管网堵塞 / 破损” 导致积水

平台通过管网流量、水位数据的异常变化，结合管网检测历史数据（如 CCTV 检测报告），诊断是否存在管网堵塞或破损。

诊断逻辑：如前文案例中，14:25 P102 管网段流量从 3500m³/h 骤降至 1800m³/h，水位从 1.8m 升至 2.2m，且无降雨强度骤降、泵站调整等外部因素，结合该管网段 3 个月前 CCTV 检测发现的 “K2+100 处存在泥沙淤积（堵塞率约 30%）” 记录，平台判定为 “管网堵塞导致排水能力下降，引发积水”。若监测到管网压力骤降（如从 0.4MPa 降至 0.1MPa），且对应的积水点出现 “积水伴随污水异味”，则可能判定为 “管网破损导致污水外溢，叠加雨水形成积水”。

维度三：判断是否因 “泵站故障” 导致积水

平台结合泵站运行数据（如水泵启停状态、扬程、电流）与管网末端水位数据，诊断是否因泵站故障导致排水不畅。

诊断逻辑：若城南泵站 B08 在 14:10 启动 1 号泵后，14:15 电流从 150A 骤降至 50A（无停机指令），扬程从 15m 降至 5m，且 P102 管网段末端水位（靠近泵站处）从 1.5m 升至 2.0m，积水点深度同步增加，则判定为 “泵站故障导致排水中断，引发积水”。

（三）处置建议：基于数据融合的 “精准化方案”

平台根据诊断结果，结合管网拓扑、运维资源（如维修队伍位置、设备库存）数据，自动生成针对性的处置建议，明确 “处置主体、处置措施、优先级”，确保处置高效落地。

针对 “降雨超承载” 的处置建议

短期措施：建议交通部门对积水路段实施交通管制（如禁止小型车辆通行），市政部门启动移动排涝泵车（根据积水点位置，推荐调配最近的 3 号泵车，预计 30 分钟到达）；

长期措施：建议规划部门将该区域管网设计重现期从 1 年一遇提升至 3 年一遇，或新增雨水调蓄池（推荐选址在汇水区域边缘的闲置地块，容积约 5000m³）。

针对 “管网堵塞” 的处置建议

精准定位：结合 P102 管网段流量骤降位置（K2+100 处），建议维修队伍优先排查该路段管网（推荐使用管道疏通机器人，配套高压清洗设备）；

处置时序：建议先关闭上游支管阀门（编号：V105、V106），减少污水流入堵塞段，再进行疏通作业，预计处置时长 2 小时，期间提醒交通部门做好周边道路分流。

针对 “泵站故障” 的处置建议

应急处置：建议泵站运维人员立即启动备用泵（2 号泵），同时排查 1 号泵故障原因（根据电流、扬程数据，初步判断为电机故障，推荐联系设备厂家售后团队，预计 1 小时内到场）；

协同调度：建议调度中心协调周边城北泵站（B05）临时分担部分排水任务，通过开启跨区域连通管阀门（V201），缓解 P102 管网段排水压力。

（四）闭环验证：基于数据融合的 “处置效果评估”

处置完成后，平台通过积水监测数据与管网监测数据的变化，评估处置效果，形成闭环验证，为后续优化处置方案提供依据。

效果评估逻辑：如针对 P102 管网段堵塞的处置，平台监测到：16:00 维修完成后，P102 管网段流量从 1800m³/h 回升至 3200m³/h，水位从 2.2m 降至 1.6m；16:30 积水点深度从 0.5m 降至 0.1m，17:00 积水完全消退。平台判定处置有效，同时记录此次处置的 “响应时间（30 分钟）、处置时长（2 小时）、效果指标（流量恢复率 84%、积水消退时间 1 小时）”，纳入历史数据库，用于优化同类故障的处置流程。

三、案例佐证：数据融合闭环的实际应用效果

某省会城市在智慧水务平台中应用上述数据融合逻辑与闭环体系后，内涝治理成效显著：

预警准确性提升：通过积水与管网数据融合，内涝预警误判率从 25% 降至 8%，避免因单一依赖积水深度导致的 “虚假预警” 或 “滞后预警”；

原因诊断效率提升：平均原因诊断时间从 1 小时缩短至 15 分钟，其中 “管网堵塞” 类故障诊断准确率达 92%，为快速处置赢得时间；

处置效率提升：平均积水消退时间从 4 小时缩短至 1.5 小时，2024 年汛期因内涝导致的交通延误损失减少 60%，市民满意度提升至 90%。

结语

智慧水务平台中，城市积水内涝监测数据与排水管网监测数据的融合，核心在于通过 “空间关联、时间同步、参数耦合” 构建多维度关联逻辑，打破 “数据孤岛”，实现从 “现象监测” 到 “本质诊断” 的跨越。而 “积水预警→原因诊断→处置建议” 闭环的实现，更是将数据价值转化为治理效能的关键，让内涝治理从 “被动应对” 转向 “主动预判”，从 “粗放处置” 转向 “精准施策”。未来，随着 AI 算法的深度应用（如基于深度学习的原因诊断模型）、多源数据的进一步融合（如加入土壤含水率、地表覆盖类型数据），智慧水务平台将实现更高精度的内涝治理，为建设 “韧性城市” 提供更强有力的技术支撑。