在智慧水务建设中，城市排水泵站、城市防汛系统、排水管网监测系统是保障城市水安全的 “三大核心支柱”：排水泵站承担雨污水抽排的 “动力核心” 角色，需实时反馈泵组运行状态、进水水位、抽排流量等数据；防汛系统作为 “指挥中枢”，需整合气象预警、河道水位、泵站工况等数据制定调度方案；排水管网监测系统则是 “感知神经”，通过管网流量、液位、堵塞情况等数据反映管网负荷。三者若无法实现数据互通，易形成 “数据孤岛”—— 例如，泵站已出现高水位预警，但防汛系统未及时获取数据，仍按常规方案调度；管网监测到某区域堵塞，泵站却未收到信息，持续高负荷抽排导致管网溢流。因此，解决不同系统间数据格式不兼容、接口不统一的问题，实现数据高效流转，是支撑跨部门协同调度、提升城市水安全保障能力的关键。

系统间数据互通的核心痛点：为何数据难 “流转”？

城市排水泵站、防汛系统、排水管网监测系统分属不同建设主体（如泵站属水务集团、防汛系统属应急管理部门、管网监测属住建局），建设周期、技术标准、数据需求存在差异，导致数据互通面临 “格式不兼容、接口不统一、语义不一致” 三大核心痛点，阻碍数据流转与协同调度。

痛点一：数据格式碎片化，“各说各话” 难整合

不同系统的数据格式差异显著，导致数据无法直接识别与解析。排水泵站的运行数据多采用 “结构化格式”（如 Excel 表格、关系型数据库），记录泵组编号、运行时长、电流电压等标准化字段，数据更新频率为 1-5 分钟 / 次；防汛系统的数据则涵盖 “结构化 + 非结构化” 两类，结构化数据（如气象降雨量、河道水位）采用 JSON 格式实时传输，非结构化数据（如卫星云图、现场巡检照片）采用图片、视频格式存储，更新频率随气象变化动态调整；排水管网监测系统因涉及大量传感器数据，多采用 “时序数据库格式”（如 InfluxDB、TimescaleDB），按时间戳记录管网流量、液位等数据，更新频率高达 10-30 秒 / 次。

格式差异直接导致数据 “无法互认”：例如，泵站上传的 “泵组运行状态” 数据为 “1 = 运行、2 = 停机” 的编码格式，而防汛系统识别的状态编码为 “0 = 停机、1 = 运行”，若直接接入，会出现 “运行状态误判”；管网监测系统的 “流量数据” 保留 3 位小数（如 12.345 m³/h），而泵站系统仅支持 1 位小数（如 12.3 m³/h），数据接入时会出现 “精度截断”，影响流量匹配分析。此外，非结构化数据的整合难度更大 —— 防汛系统的现场巡检视频，无法直接与泵站的运行数据关联，难以支撑 “视频场景 + 数据趋势” 的协同分析。

痛点二：接口标准不统一，“接口林立” 难对接

各系统的接口设计缺乏统一标准，导致数据传输 “通道不畅”。排水泵站多采用 “私有 API 接口”（如某品牌泵站控制系统的专属接口），仅支持本品牌设备的数据输出，且接口协议多为 Modbus-RTU、OPC UA，需专用软件解析；防汛系统为对接多部门数据，采用 “通用 HTTP/HTTPS 接口”，但接口参数（如请求方式、数据加密规则）由各地区自主定义，例如 A 市防汛系统要求数据采用 “POST 请求 + JSON 加密”，B 市则要求 “GET 请求 + XML 明文”；排水管网监测系统因涉及无线传感器，多采用 “LoRaWAN、NB-IoT 等无线接口”，数据传输需通过专用网关转换，无法直接与有线接口的泵站、防汛系统对接。

接口不统一导致 “对接成本高、稳定性差”：某城市为实现泵站与防汛系统对接，需为每个泵站开发专属接口适配程序，单个泵站的接口开发成本超 5 万元，全市 20 个泵站总投入超 100 万元；且接口兼容性差，一旦某系统升级（如防汛系统更新接口参数），所有对接的泵站、管网系统需同步调整，否则会出现 “接口中断”，某城市曾因防汛系统接口升级未通知，导致泵站数据中断传输 4 小时，影响汛期调度。

痛点三：数据语义不统一，“同名异义” 难协同

即使数据格式与接口适配，“数据语义不一致” 仍会导致协同调度偏差。不同系统对同一数据的定义、单位、统计口径存在差异，形成 “同名异义” 或 “同义异名”。例如，“进水水位” 在泵站系统中指 “泵站集水井水位”（单位：米，以集水井底部为基准），在管网系统中指 “管网接入泵站前的水位”（单位：米，以地面为基准），在防汛系统中则指 “河道水位”（单位：米，以黄海高程为基准），三者若直接对比，会出现 “水位数据错位”；“抽排流量” 在泵站系统中按 “小时累计流量” 统计，在防汛系统中按 “15 分钟瞬时流量” 统计，数据无法直接用于调度决策。

语义不统一还会导致 “数据关联失效”：防汛系统根据 “管网流量超载” 数据，要求泵站加大抽排力度，但因管网系统的 “流量超载” 定义为 “超过设计流量的 120%”，而泵站系统理解的 “超载” 为 “超过设计流量的 150%”，导致泵站未及时响应，最终引发管网溢流。此外，数据语义缺乏统一字典，各系统维护各自的 “数据说明文档”，跨部门人员沟通时需反复核对语义，严重影响调度效率。

数据互通的解决方案：从 “适配” 到 “统一” 的体系化构建

解决城市排水泵站与多系统的数据互通问题，需构建 “数据标准化 + 接口统一化 + 管理规范化” 的体系化方案，实现 “格式统一、接口兼容、语义一致”，确保数据能支撑跨部门协同调度。

第一步：建立 “智慧水务数据标准体系”，统一数据格式与语义

数据互通的前提是 “标准先行”，需制定覆盖 “数据格式、语义定义、统计口径” 的智慧水务数据标准，从源头消除数据差异。建议由市级水务主管部门牵头，联合应急管理、住建等部门，参考国家《智慧水务数据标准》《城市排水防涝信息系统技术规范》，结合本地实际制定 “地方智慧水务数据标准”，重点明确三方面内容：

一是统一数据格式。规定所有系统的核心数据需支持 “JSON、CSV 等通用结构化格式”，非结构化数据（图片、视频）需采用 “JPG、MP4 等通用格式”，时序数据（如传感器实时数据）需采用 “时序数据库通用格式（如 InfluxDB Line Protocol）”。例如，泵站的泵组运行数据、管网的流量数据、防汛的水位数据，均需转换为 JSON 格式，字段命名采用 “小写字母 + 下划线”（如 pump_running_status、pipe_flow_rate），确保格式可直接解析。

二是统一数据语义。编制 “智慧水务数据字典”，对核心数据（如水位、流量、泵组状态）的定义、单位、基准、统计口径进行统一。例如，明确 “泵站进水水位” 定义为 “泵站集水井内的水位，单位：米，以黄海高程为基准”，“管网流量” 定义为 “管道内的瞬时流量，单位：立方米 / 秒，统计频率为 1 分钟 / 次”，“泵组运行状态” 编码统一为 “0 = 停机、1 = 运行、2 = 故障”。同时，建立 “数据语义映射机制”，对现有系统的历史数据，通过语义映射表转换为统一语义，例如将泵站原 “2 = 停机” 的状态编码，映射为标准的 “0 = 停机”。

三是统一数据质量要求。规定数据的精度、完整性、时效性标准，例如，水位数据精度需达 ±0.01 米，流量数据精度需达 ±2%，核心数据的传输延迟需≤10 秒，数据缺失率需≤0.5%。各系统需按标准进行数据清洗与校验，例如，泵站系统需剔除 “泵组电流超过额定值 30%” 的异常数据，管网系统需补全 “传感器离线时段” 的缺失数据（采用线性插值法），确保数据质量满足协同调度需求。

某省会城市通过制定《智慧水务数据标准》，统一了 238 项核心数据的格式、语义与质量要求，将泵站、防汛、管网系统的数据格式统一为 JSON，语义一致率从原来的 40% 提升至 98%，数据对接时的格式转换工作量减少 70%，有效解决了 “各说各话” 的问题。

第二步：搭建 “数据中台”，实现接口统一与数据转换

针对接口不统一的问题，需搭建 “智慧水务数据中台”，作为各系统数据互通的 “中间枢纽”，实现 “统一接口接入、统一数据转换、统一数据分发”，避免系统间直接对接的复杂性。数据中台的核心功能包括 “接口管理、数据转换、数据存储” 三大模块：

“接口管理模块” 负责统一接口标准，提供 “标准化接口服务” 供各系统接入。中台需支持多种接口协议（如 HTTP/HTTPS、Modbus-TCP、LoRaWAN、NB-IoT），并将所有接口统一封装为 “RESTful API”，各系统无需关注对方接口类型，只需按中台的接口标准接入。例如，排水泵站的 Modbus-RTU 接口数据，通过中台的 “Modbus 转 RESTful 网关” 转换为标准化 API；防汛系统的 HTTP 接口数据直接接入中台 API；管网监测系统的 LoRaWAN 无线数据，通过中台的 “无线网关” 转换为 API。同时，中台需提供 “接口文档、测试工具、密钥管理” 服务，各系统通过申请密钥接入接口，确保数据传输安全。

“数据转换模块” 负责按数据标准进行格式与语义转换。中台接收各系统数据后，先进行 “格式转换”—— 将泵站的 Excel 数据、管网的时序数据、防汛的 XML 数据，统一转换为标准 JSON 格式；再进行 “语义转换”—— 通过数据字典映射，将各系统的 “同名异义” 数据转换为统一语义，例如将管网系统的 “地面基准水位” 转换为标准的 “黄海高程水位”；最后进行 “数据校验”—— 按数据质量标准剔除异常值、补全缺失值，例如将泵站超量程的 “流量数据” 标记为异常，采用前 5 分钟的平均值替代。

“数据存储模块” 负责统一存储各系统数据，采用 “混合存储架构” 满足不同数据需求：结构化数据（如泵组状态、水位）存储于关系型数据库（如 MySQL），时序数据（如实时流量、传感器数据）存储于时序数据库（如 InfluxDB），非结构化数据（如巡检视频、图片）存储于对象存储（如阿里云 OSS）。存储的数据按 “主题域” 分类（如 “泵站运行主题”“管网监测主题”“防汛调度主题”），方便各系统按主题查询与调用，例如，防汛系统可直接查询 “泵站运行主题” 下的 “泵组开机率、抽排总量” 数据，无需分别对接每个泵站。

某城市搭建智慧水务数据中台后，将泵站、防汛、管网系统的接口统一为 RESTful API，接口对接成本从原来的 5 万元 / 泵站降至 0.5 万元 / 泵站，全市 20 个泵站节省成本 90 万元；数据转换耗时从原来的 30 分钟 / 次缩短至 10 秒 / 次，数据传输延迟控制在 5 秒以内，满足汛期实时调度需求。

第三步：建立 “跨部门协同机制”，确保数据有效应用

数据互通的最终目标是支撑跨部门协同调度，需建立 “组织保障、流程规范、责任明确” 的协同机制，避免 “数据通了但调度不通” 的问题。

一是成立 “智慧水务协同调度领导小组”，由市级政府牵头，水务、应急管理、住建、气象等部门参与，明确各部门职责：水务部门负责泵站运行数据的采集与上传，确保数据实时性；应急管理部门负责防汛系统的调度指令下达，基于中台数据制定调度方案；住建部门负责管网监测数据的准确性，及时反馈管网堵塞、溢流情况；气象部门负责提供降雨预警数据，为调度方案提供气象依据。领导小组每月召开协调会议，解决数据互通中的问题，例如，某城市通过协调会议，明确了 “暴雨红色预警时，泵站需在 10 分钟内响应防汛调度指令” 的要求。

二是制定 “数据互通与协同调度流程”，明确数据流转路径与调度响应时限。流程需覆盖 “预警触发 - 数据传输 - 方案制定 - 指令下达 - 执行反馈” 全环节：例如，气象部门发布暴雨预警后，将预警数据上传至中台；中台将预警数据与泵站水位、管网流量数据融合分析，推送至防汛系统；防汛系统基于数据制定 “泵站加大抽排、管网重点巡查” 的调度方案，通过中台下达至水务、住建部门；水务部门执行泵站抽排调整，住建部门执行管网巡查，两者将执行结果上传至中台，防汛系统实时监控执行情况。同时，需明确各环节的响应时限，如 “中台数据融合分析需在 5 分钟内完成”“泵站需在 10 分钟内执行调度指令”。

三是建立 “数据互通考核机制”，确保各系统按标准接入与数据更新。将 “数据接入率、数据准确率、响应及时率” 纳入部门绩效考核，例如，水务部门的泵站数据接入率需≥99%，数据准确率需≥98%，防汛调度指令响应及时率需≥95%；对未达标的部门进行通报整改，对连续 3 个月达标的部门给予表彰。某城市通过考核机制，将泵站数据接入率从原来的 80% 提升至 99.5%，调度指令响应及时率从 75% 提升至 98%，有效保障了协同调度的落地。

实际应用案例：数据互通如何支撑跨部门协同调度？

国内多个城市通过 “数据标准 + 数据中台 + 协同机制” 的方案，实现了排水泵站与多系统的数据互通，显著提升了跨部门协同调度能力，在汛期防控中发挥了重要作用。

某东部沿海城市在智慧水务建设中，针对泵站、防汛、管网系统的数据互通问题，采取三项措施：一是制定《智慧水务数据标准》，统一了 186 项核心数据的格式、语义与质量要求，例如将 “泵站进水水位” 统一为 “黄海高程基准，精度 ±0.01 米”；二是搭建数据中台，提供 RESTful API 接口，实现泵站 Modbus 数据、防汛 HTTP 数据、管网 LoRa 数据的统一接入与转换，数据传输延迟控制在 5 秒以内；三是成立协同调度领导小组，制定 “暴雨预警 - 数据融合 - 调度执行 - 反馈” 流程，明确各部门响应时限。

在 2023 年汛期的一次暴雨过程中，该方案发挥了关键作用：气象部门提前 2 小时发布暴雨橙色预警，数据中台实时接收预警数据，并同步调取泵站集水井水位（平均 2.8 米，接近警戒水位 3.0 米）、管网流量（部分路段超设计流量 110%）数据；中台通过数据融合分析，判断 “3 小时内泵站水位将超警戒，管网存在溢流风险”，并将分析结果推送至防汛系统；防汛系统基于数据制定调度方案：指令水务部门将泵站泵组开机率从 60% 提升至 100%，加大抽排力度；指令住建部门对管网超流量路段进行现场巡查，清理堵塞点；水务部门 10 分钟内完成泵组调整，住建部门 15 分钟内抵达现场清理；中台实时监控泵站抽排流量（从 5000 m³/h 提升至 8000 m³/h）、管网流量（超流路段流量降至设计流量 90%），确保调度效果。最终，此次暴雨未造成城市内涝，相比 2022 年同期（未实现数据互通时）的内涝面积减少 95%，充分验证了数据互通对协同调度的支撑作用。

结语

智慧水务背景下，城市排水泵站与多系统的数据互通，并非简单的 “技术对接”，而是 “标准统一、平台支撑、机制保障” 的系统性工程。通过建立数据标准消除格式与语义差异，通过搭建数据中台实现接口统一与数据转换，通过跨部门协同机制确保数据有效应用，才能真正打破 “数据孤岛”，让数据成为跨部门协同调度的 “决策依据”。

未来，随着 AI、数字孪生技术的发展，数据互通将向 “智能化协同” 升级 —— 数据中台可通过 AI 算法预测泵站水位、管网流量变化，提前向防汛系统推送调度建议；数字孪生模型可整合多系统数据，模拟不同调度方案的效果，为跨部门决策提供 “可视化推演”。但无论技术如何迭代，“标准先行、平台中枢、机制保障” 的核心逻辑始终是数据互通的关键，这一逻辑将持续推动智慧水务从 “分散建设” 走向 “协同运营”，为城市水安全保驾护航。