城市立交桥下、地下通道等低洼区域，因地势低于周边路面，成为暴雨天气下积水内涝的 “重灾区”。这类区域的积水具有 “上涨速度快、危害程度高” 的特点 —— 短时间强降雨即可导致积水深度在 10 分钟内从 0 升至 50 厘米以上，若预警不及时，易引发车辆熄火、人员被困等安全事故。传统的城市积水内涝监测多依赖单一的积水深度数据，例如当深度超过 30 厘米时触发预警，但这种 “唯深度论” 的监测模式存在显著缺陷：若积水上涨速度慢（如 1 小时才涨至 30 厘米），即使深度达标，风险也相对可控；若积水在 5 分钟内骤升至 25 厘米，虽未达传统预警阈值，却已具备极高风险。因此，通过积水深度、上涨速度、水流流速、积水时长等多参数联动监测，构建科学的风险等级判断体系，成为避免预警偏差、提升低洼区域内涝防控能力的关键。

单一深度监测的局限：为何低洼区域预警需 “多维考量”？

在城市低洼区域的积水内涝监测中，单一深度数据之所以会导致预警偏差，核心在于其无法全面反映积水的 “动态特性” 与 “实际危害”，难以匹配低洼区域复杂的风险场景。

从积水上涨速度来看，低洼区域的积水风险不仅取决于 “最终深度”，更取决于 “上涨快慢”。立交桥下的道路多为坡道，若积水快速上涨（如短时强降雨导致），即使当前深度仅 20 厘米，短时间内就可能突破车辆涉水安全极限，留给车辆疏散、人员撤离的时间极短；而若积水缓慢上涨，即使最终深度达 40 厘米，也有充足时间采取管控措施。传统单一深度监测无法区分这两种情况，若仅设定固定预警阈值，快速上涨但未达阈值的积水会错失预警时机，最终导致风险失控。例如，2023 年某城市立交桥下因暴雨导致积水快速上涨，由于单一深度监测未及时触发预警，3 辆汽车驶入后熄火，所幸人员被及时救援，未造成伤亡。

从水流流速来看，低洼区域的积水常伴随较强水流（如雨水从周边路面汇入地下通道），即使积水深度不高，高速水流也可能对行人、车辆造成冲击。例如，地下通道内积水深度仅 20 厘米，但水流流速较高时，足以将行人冲倒、将小型汽车推离车道；而若水流流速缓慢，即使深度达 30 厘米，风险也相对较低。单一深度监测完全忽略了流速这一关键风险因子，易导致 “深度达标却过度预警” 或 “深度未达标但实际高风险” 的偏差 —— 前者可能引发不必要的交通管制，影响城市运行；后者则可能因预警滞后导致安全事故。

从积水时长来看，长时间积水会加剧低洼区域的设施损坏与安全隐患。立交桥下的积水若持续时间过长，可能导致路面路基软化，影响道路结构安全；地下通道内的积水若持续较久，可能渗入电气设备（如照明、监控系统），引发短路故障。单一深度监测仅关注 “是否达标”，不考虑 “持续多久”，若积水深度在预警阈值上下波动，会导致预警频繁启停，既干扰运维人员判断，也可能错过积水长期浸泡带来的潜在风险。

此外，低洼区域的 “环境特性” 也需纳入考量：立交桥下的车辆通行量远高于普通路段，相同深度的积水在此处引发的交通拥堵与事故风险更高；地下通道多为封闭或半封闭空间，积水后易形成 “密室效应”，人员逃生难度大。单一深度监测未结合这些环境差异设定差异化预警标准，采用 “一刀切” 的阈值，必然导致预警精度不足。因此，只有通过多参数联动监测，才能全面刻画低洼区域的积水风险，避免单一数据带来的预警偏差。

多参数联动监测的核心：选择哪些参数？如何实现联动？

城市积水内涝监测要实现多参数联动，需先明确 “选什么参数”—— 应围绕低洼区域的风险特性，筛选出具有强关联性、可实时采集的核心参数；再设计 “如何联动”—— 通过建立参数间的逻辑关系与权重分配，构建科学的风险等级判断模型，而非简单叠加参数数据。

核心参数选择：覆盖 “动态风险” 与 “环境特性”

针对低洼区域的积水内涝监测，核心参数应包括 “积水深度、上涨速度、水流流速” 三大动态参数，以及 “积水时长、区域类型” 两大辅助参数，共同构成风险判断的 “数据基础”。

积水深度是最基础的参数，直接反映积水的直观风险，需采用高精度传感器（如超声波液位计、雷达液位计）实现实时采集，确保捕捉深度的细微变化。对于不同低洼区域，需设定差异化的深度阈值：立交桥下的深度阈值可参考小型汽车涉水安全极限，地下通道的深度阈值可参考行人涉水安全极限，避免 “一刀切”。

积水上涨速度是反映风险紧迫性的核心参数，通过连续采集的深度数据变化情况计算得出，需设定 “紧急阈值” 与 “关注阈值”：立交桥下的上涨速度紧急阈值需匹配短时间内车辆疏散的需求，地下通道的上涨速度紧急阈值需更严格（因封闭空间逃生时间更短）。当速度超过关注阈值时，系统开始重点监测；超过紧急阈值时，直接触发高等级预警。

水流流速是反映积水冲击风险的关键参数，需通过流速传感器（如电磁流速计、多普勒流速计）采集，采样频率与深度保持一致。流速阈值需结合深度设定：积水较浅时，即使流速略高也可能对行人造成威胁；积水较深时，较低流速就可能对车辆产生冲击，需根据实际场景调整预警标准。

积水时长通过深度数据联动计算 —— 当深度超过 “初始关注阈值” 时开始计时，当深度低于该阈值且保持稳定后停止计时。时长阈值需结合区域设施特性设定：立交桥下积水时长过久需警惕道路结构安全，地下通道积水时长较长需防范电气设备故障，避免长期积水带来的潜在危害。

区域类型作为辅助参数，用于设定差异化权重 —— 将低洼区域划分为 “立交桥下（高交通风险）、地下通道（高人员风险）、普通低洼路段（一般风险）” 三类，在风险计算时，针对不同区域的核心风险点提高对应参数的权重，确保预警标准与区域风险特性匹配。

联动逻辑设计：从 “参数叠加” 到 “风险建模”

多参数联动的核心并非 “所有参数达标才预警”，而是通过建立 “权重分配 + 逻辑判断” 的风险模型，将各参数转化为 “风险分值”，再根据总分确定风险等级，实现精准预警。具体可分为 “参数标准化、权重分配、等级划分” 三步。

第一步：参数标准化 —— 将不同类型的参数转化为统一的 “风险分值”，消除参数间单位、范围差异的影响。例如，积水深度以区域安全阈值为基准，超过阈值越多，分值越高；上涨速度以紧急阈值为参考，越接近或超过紧急阈值，分值越高；流速则结合深度对应的安全标准，流速越高，分值越高。通过标准化，各参数均转化为可直接比较的风险分值。

第二步：权重分配 —— 根据参数对低洼区域风险的影响程度，赋予不同权重。对于立交桥下，因交通风险突出，积水深度、水流流速的权重更高；对于地下通道，因人员逃生难度大，上涨速度、积水时长的权重更高。权重分配需结合实际场景验证调整，例如某城市立交桥下通过历史数据发现，流速对车辆事故的影响比预期更大，遂适当提高流速权重，进一步提升预警精度。

第三步：风险等级划分 —— 根据 “加权总分” 将风险划分为 “低风险、中风险、高风险、极高风险” 四级，每级对应明确的预警措施，避免模糊判断。以立交桥下为例：低风险时仅持续监测；中风险时推送预警信息至交通部门；高风险时启动交通管制，禁止小型汽车通行；极高风险时全面封闭立交桥，组织人员现场值守。地下通道的风险等级划分则更严格，确保人员安全。

此外，联动逻辑还需包含 “异常值处理” 与 “动态调整” 机制：当某一参数传感器故障时，系统自动提高其他参数的权重，避免因单一参数缺失导致预警失效；当监测到极端天气（如台风、特大暴雨）时，系统自动降低风险等级的分值阈值，提前触发预警，为应急处置争取时间。

多参数联动监测的落地：技术实现与应用效果

多参数联动监测并非理论构想，需通过 “硬件设备部署、数据平台建设、应急联动机制” 三大环节实现落地，确保参数能实时采集、联动模型能有效运行、预警信息能快速转化为行动，真正解决低洼区域的内涝预警偏差问题。

硬件部署：适配低洼区域的复杂环境

低洼区域的硬件部署需克服 “空间狭窄、环境恶劣（暴雨、积水浸泡）” 等难题，选择小型化、高防护等级的传感器与设备，确保稳定运行。

在传感器选型上，积水深度传感器优先选择非接触式，避免探头被积水浸泡导致故障，防护等级需达到完全防尘、可长期浸泡的标准；水流流速传感器选择耐腐蚀材质，适应雨水的酸性腐蚀；上涨速度无需单独传感器，通过深度传感器的连续数据计算得出，因此需确保深度传感器的采样频率与数据稳定性。

在安装位置上，立交桥下的传感器需安装在车道两侧的立柱上，高度高于历史最高积水位，同时避开车辆灯光直射（防止干扰非接触式传感器）；地下通道的传感器需安装在入口处与通道中部，入口处传感器用于早期预警，中部传感器用于监测内部积水变化，且需远离电气设备，防止积水渗入导致短路。此外，所有传感器需配备独立供电模块与无线传输模块，确保在断电、断网等极端情况下仍能正常工作。

数据平台建设：实现 “联动计算 + 可视化展示”

多参数联动监测需依托统一的数据平台，实现 “参数实时接收、联动模型计算、风险等级展示、预警信息推送” 的全流程自动化，避免人工干预导致的延迟与误差。

数据平台需具备三大核心功能：一是实时数据接收，支持多品牌、多类型传感器的数据接入，对数据进行清洗（如剔除明显异常值）；二是联动模型计算，内置针对不同低洼区域的权重分配与风险等级模型，实时更新风险等级，确保预警及时性；三是可视化展示与预警推送，通过地图直观展示各低洼区域的参数数据与风险等级（用不同颜色标注风险程度），同时将预警信息推送至相关部门（如交通局、应急管理局）与公众（通过短信、APP、道路警示牌），确保信息快速触达。

例如，某城市搭建的积水内涝监测平台，在立交桥下区域监测到积水深度接近安全阈值、上涨速度较快、流速略高时，平台通过联动模型快速判定风险等级为极高风险，立即推送预警信息至交通局与附近交警，同时触发立交桥下的电子警示牌显示 “积水封闭，禁止通行”，整个过程仅用数十秒，有效避免了车辆误入。

应急联动机制：确保 “预警 - 处置” 闭环

多参数联动监测的最终价值，在于将预警信息转化为实际的应急处置行动，因此需建立 “部门协同、流程明确” 的应急联动机制，避免 “只预警不行动”。

根据风险等级明确各部门职责：低风险时，由水务部门持续监测，记录数据；中风险时，交通部门派出巡逻人员现场查看，水务部门准备排水设备；高风险时，交通部门实施交通管制（如封闭部分车道），水务部门启动排水泵；极高风险时，应急管理部门协调公安、消防等力量，开展现场值守与救援准备，确保人员安全。

建立 “预警信息反馈” 机制：应急处置人员需通过数据平台反馈处置进展（如 “已封闭立交桥下车道”“排水泵已启动，积水深度开始下降”），平台根据反馈调整风险等级 —— 若积水深度持续下降、上涨速度放缓，加权总分降低，风险等级随之降级，直至解除预警；若处置后参数无改善（如积水仍快速上涨），平台自动升级预警，提示增加处置力量。

例如，某地下通道监测到积水深度、上涨速度、时长均达到较高风险标准时，平台判定为极高风险。应急管理部门立即协调消防人员赶赴现场，关闭通道入口，同时水务部门启动移动排水设备；一段时间后，平台监测到积水深度下降、上涨速度转为下降趋势，风险等级降至中风险，平台推送 “风险降级，继续排水” 的提示，避免过度处置。

应用案例：多参数联动监测如何提升预警精度？

国内多个城市已通过多参数联动监测，解决了低洼区域积水内涝的预警偏差问题，实际应用效果显著，验证了该模式的可行性与有效性。

在某一线城市的立交桥下监测项目中，此前采用单一深度监测，2022 年汛期曾出现两次预警偏差：一次是积水深度接近阈值但上涨速度极快，因未达阈值未预警，导致 2 辆汽车熄火；另一次是积水深度略超阈值但上涨速度缓慢，触发高风险预警后实施交通管制，造成不必要的交通拥堵。2023 年引入多参数联动监测后，结合深度、上涨速度、流速等参数综合判断风险。同年汛期，该立交桥下监测到积水深度未达原单一阈值，但上涨速度远超紧急标准，平台立即触发极高风险预警，交通部门迅速封闭车道，避免了事故发生；另有一次积水深度略超阈值，但上涨速度缓慢、流速平稳，平台判定为中风险，仅推送预警信息提示关注，未实施交通管制，减少了对城市交通的影响。

在某二线城市的地下通道监测项目中，传统单一深度监测曾因未考虑积水时长，导致通道内电气设备因长期积水短路。引入多参数联动监测后，当积水深度超过初始关注阈值且持续时间较长时，平台触发设施风险预警，水务部门及时启动排水，避免了设备损坏。此外，该项目通过区域类型权重调整，将地下通道的上涨速度权重提高，在一次短时强降雨中，积水上涨速度达到紧急阈值，平台提前 10 分钟触发预警，工作人员及时关闭通道入口，未出现人员被困情况。

这些案例表明，多参数联动监测能有效弥补单一深度监测的不足，通过全面考量积水的动态特性与区域环境差异，实现低洼区域内涝风险的精准判断，为城市内涝防控提供更科学的技术支撑。

结语

城市低洼区域的内涝预警，本质上是对 “风险全面性” 与 “响应及时性” 的双重考验。单一深度监测因无法捕捉积水的动态变化与实际危害，难以满足复杂场景的预警需求。多参数联动监测通过整合深度、速度、流速、时长等关键参数，结合区域特性构建风险模型，既避免了 “漏预警” 导致的安全事故，也减少了 “过度预警” 带来的资源浪费。

未来，随着传感器技术的升级与 AI 算法的融合，多参数联动监测将进一步优化 —— 例如通过 AI 模型学习历史数据，自动调整参数权重与预警阈值，适应不同城市的气候特点与基础设施条件；通过多设备数据联动，实现低洼区域与周边排水系统、气象预警的协同，构建更完整的内涝防控体系。但无论技术如何发展，“以风险为核心、以场景为导向” 的多参数联动逻辑，始终是提升低洼区域内涝预警精度的核心方向，将持续为城市安全运行保驾护航。