城市内涝防治的核心痛点在于 “降雨突发难预判、管网负荷难掌握、泵站调度难精准、应急排涝难协同”，传统排水系统因各环节割裂，常陷入 “被动应对” 困境。智慧排水系统依托 “感知 - 传输 - 平台 - 应用” 全链条技术体系，通过 “降雨预判定方向、管网监测知负荷、泵站调度提效率、应急排涝补短板” 的全流程联动，将内涝防治从 “雨后处置” 转向 “雨前预防、雨中调控、雨后复盘” 的主动模式，大幅提升城市应对暴雨的韧性。

一、降雨预判：构建 “多源数据融合 + AI 模型预测” 的前置防线

降雨预判是智慧排水系统全流程联动的起点，需通过整合气象数据、历史降雨规律与实时雨情，精准预测降雨 “何时来、下多大、持续多久”，为后续管网、泵站调度提供提前量。其核心实现路径分为三步：

（一）多源气象数据实时接入与整合

智慧排水系统通过 API 接口与气象部门、区域气象站、卫星云图系统对接，实时获取 “短期降雨预报（未来 24 小时）、临近降雨预警（未来 2 小时）、实时降雨量” 三类关键数据：

短期降雨预报：获取气象部门发布的降雨等级（如暴雨蓝色 / 黄色预警）、降雨时段、覆盖范围与累计降雨量（如预计 24 小时降雨量 50-100mm），用于制定管网与泵站的 “预调度计划”；

临近降雨预警：接入雷达回波数据与地面自动气象站数据，捕捉降雨云团移动轨迹与强度变化（如监测到未来 1 小时内某区域降雨强度将达 30mm/h），触发 “即时准备指令”；

实时降雨量：在城市不同区域（如老城区、新区、低洼地段）布设翻斗式雨量计或超声波雨量计，每 5 分钟上传 1 次实时降雨量数据（精度 ±0.1mm），动态修正预报结果。例如，某城市在汛期通过整合多源数据，提前 6 小时预测到一场 50mm 的降雨，为管网排空、泵站备勤争取了充足时间。

（二）AI 降雨 - 内涝关联模型精准预测

基于历史降雨数据（近 5-10 年降雨强度、时长、分布）与内涝记录（积水点位、积水深度、持续时间），智慧排水系统训练 AI 预测模型，实现 “降雨情景→内涝风险” 的精准映射：

模型输入参数包括 “降雨量、降雨强度、降雨时长、前期土壤含水率、管网初始负荷”，输出 “各区域内涝概率、预计积水深度（如 0-250px/10-750px/＞750px）、积水开始时间”；

针对不同区域特性（如老城区管网老化、新区透水地面多），模型可进行分区校准 —— 例如，老城区因管网过流能力弱，相同降雨量下内涝概率比新区高 40%，模型会针对性提升老城区预警阈值。某城市通过该模型，在一次 35mm 降雨前，成功预测出 8 处高风险积水点，与实际积水点位的吻合度达 92%。

（三）预调度指令提前下达

根据降雨预判结果，智慧排水系统在降雨来临前 2-6 小时，自动向管网、泵站运维部门下达预调度指令：

对管网系统，指令 “提前开启雨水调蓄池排空泵”，将调蓄池水位降至设计容积的 30% 以下，预留蓄水空间；对合流制管网，提前将截流倍数从 1 提升至 3，减少降雨时合流溢流；

对泵站系统，指令 “备用水泵通电待命”“泵站集水池提前预排空”，确保降雨初期即可满负荷运行。例如，某城市雨水泵站在降雨前 4 小时，按预调度指令启动 2 台备用水泵，将集水池水位从 60% 降至 20%，降雨后快速承接管网来水，避免管网满溢。

二、管网负荷监测：构建 “全域感知 + 动态预警” 的实时监控网络

管网是雨水输送的核心通道，其负荷状态（水位、流量、淤积情况）直接决定内涝风险。智慧排水系统通过在管网关键节点布设监测设备，实时掌握负荷变化，为泵站调度与应急排涝提供数据支撑。

（一）多类型监测设备实现管网负荷全覆盖

针对管网不同位置与特性，智慧排水系统采用 “分层布设” 策略，确保负荷数据无盲区：

管网水位监测：在主干道管网、低洼区域管网、管网交汇口布设雷达液位计或超声波液位计（量程 0-10 米，精度 ±2mm），实时监测管内水位 —— 当水位超过管网设计水位的 80% 时，判定为 “高负荷”，触发预警；当水位接近管网顶部（距离顶部＜0.3 米）时，判定为 “满负荷”，紧急联动泵站与应急排涝；

管网流量监测：在管网进口、出口、关键分支处布设超声波流量计（量程 0-1000L/s，精度 ±3%），实时采集瞬时流量与累计流量，计算管网负荷率（实际流量 / 设计流量）—— 若负荷率超过 90%，分析是否因淤积或降雨来水骤增导致；

淤积与堵塞监测：在易淤积管段（如管道弯头、管径突变处）布设管道淤积监测仪（基于超声波反射原理），监测管道底部淤积厚度（量程 0-500mm，精度 ±5mm），当淤积厚度超过管径的 20% 时，提前生成清淤工单，避免降雨时堵塞加剧内涝。某老城区通过该监测模式，发现主干道雨水管网因淤积导致过流能力下降 30%，提前清淤后，降雨时管网满溢率从 50% 降至 15%。

（二）管网负荷动态预警与溯源

智慧排水系统将管网监测数据实时接入 GIS 地图，通过 “颜色标注” 直观呈现负荷状态（绿色 = 正常负荷＜70%，黄色 = 高负荷 70%-90%，红色 = 满负荷＞90%），并实现 “异常预警 - 快速溯源”：

当某管段触发高负荷 / 满负荷预警时，系统自动分析上下游管段的水位、流量数据 —— 若仅单管段异常，判定为局部堵塞；若多管段连续异常，判定为区域降雨来水集中；

结合降雨预判数据，系统可区分 “降雨导致的正常负荷增长” 与 “堵塞导致的异常负荷”—— 例如，降雨强度未达预报值，但某管段水位骤升，系统判定为堵塞，推送定位信息至运维人员，15 分钟内即可完成疏通。

三、泵站调度：构建 “数据驱动 + 智能优化” 的高效运行体系

泵站是排水系统的 “动力心脏”，其调度效率直接决定管网雨水排出速度。智慧排水系统通过 “管网负荷 - 泵站运行” 数据联动，实现泵站的自动化、精细化调度，避免 “大泵小用” 或 “负荷过载”。

（一）泵站运行状态实时监测

在每个排水泵站（雨水泵站、合流制泵站）布设 “设备状态传感器 + 工艺参数监测仪”，全面掌握泵站运行情况：

设备状态监测：在水泵电机、轴承、格栅机上安装振动传感器（量程 0-5000Hz，精度 ±0.1Hz）、温度传感器（量程 - 40℃-150℃，精度 ±1℃）、电流电压传感器，实时监测水泵振动频率（正常范围＜100Hz）、电机温度（正常＜120℃）、运行电流（波动≤10%），预判设备故障风险；

工艺参数监测：在泵站集水池安装雷达液位计（监测水位）、超声波流量计（监测进水 / 出水流量），实时采集 “集水池水位（如 0-8 米）、进水流量（如 0-5000m³/h）、出水流量”，计算泵站运行负荷率（实际出水流量 / 设计出水流量）。

（二）AI 智能调度算法实现优化运行

智慧排水系统基于 “管网负荷数据 + 泵站运行数据 + 降雨数据”，通过 AI 调度算法自动优化水泵运行组合，核心逻辑包括：

水位联动调度：当泵站集水池水位低于 “启泵水位”（如集水池容积的 30%）时，停运 1-2 台水泵，避免空转耗能；当水位达到 “报警水位”（如 80%）时，启动备用水泵，提升出水能力；当水位超过 “紧急水位”（如 90%）时，触发泵站应急模式，全开所有水泵；

流量匹配调度：根据管网进水流量动态调整泵站出水流量 —— 例如，管网进水流量从 3000m³/h 升至 5000m³/h 时，算法自动增加 2 台水泵运行，使泵站出水流量同步提升至 5000m³/h，避免集水池水位骤升；

节能优化调度：结合电价峰谷（如低谷时段 0:00-6:00 电价低）与降雨强度，优先在电价低谷或降雨间隙满负荷运行，减少高峰时段能耗。某城市雨水泵站通过该算法，年耗电量减少 18%，同时确保降雨时无一次集水池溢水。

（三）多泵站协同调度

针对跨区域的管网系统，智慧排水系统实现 “多泵站联动调度”，避免 “局部泵站过载、局部泵站闲置”：

系统在 GIS 地图上实时显示所有泵站的运行负荷率，当某区域管网负荷过高时，自动指令下游泵站提升出水能力，同时协调上游泵站适当控制进水速度，平衡管网流量；

例如，某城市老城区暴雨时，主干道管网水位骤升，系统指令上游 2 座泵站暂时降低水泵转速（从 1450r/min 降至 1200r/min），减少管网来水压力，同时指令下游 3 座泵站全开水泵，加速排水，30 分钟内将管网水位从 90% 降至 60%。

四、应急排涝：构建 “设备联动 + 部门协同” 的兜底保障机制

当降雨强度超过管网与泵站的承载能力（如遭遇 50 年一遇以上暴雨）时，智慧排水系统启动应急排涝模式，通过 “应急设备调度 + 跨部门联动”，最大限度减少内涝影响。

（一）应急排涝设备智能调度

智慧排水系统提前在易内涝区域（如地铁站口、低洼路段、地下车库入口）预置 “移动排涝泵、临时挡水板、应急排水软管” 等设备，并通过物联网模块实时掌握设备位置与状态：

当监测到某区域路面积水深度超过 750px（通过路面积水传感器，量程 0-500px，精度 ±1mm）且管网、泵站满负荷时，系统自动生成 “应急排涝工单”，推送至应急队伍 —— 工单包含 “积水位置、建议调用的移动泵型号（如 500m³/h 流量泵）、设备存放点、排水去向（如附近河道）”；

应急队伍抵达现场后，通过手持终端与智慧排水系统联动，实时上传积水消退进度（如每 30 分钟上传 1 次积水深度），系统根据数据调整后续设备调度 —— 例如，某地铁站口积水深度达 1000px，系统先调度 1 台 500m³/h 移动泵，1 小时后积水降至 500px，再增调 1 台 300m³/h 移动泵，2 小时内完成排涝。

（二）跨部门协同联动

智慧排水系统与城市应急管理、交通、城管等部门建立数据共享与联动机制，形成 “排涝 - 疏散 - 管控” 的协同体系：

交通联动：当系统监测到某主干道积水超过 500px 时，自动将积水位置与深度推送至交通管理系统，交通部门同步设置 “禁止通行” 标志或引导车辆绕行，避免车辆涉水熄火；

人员疏散联动：若积水威胁低洼区域居民或地下空间（如地下商场、车库），系统将预警信息推送至应急管理部门，应急队伍立即组织人员疏散，并关闭地下空间入口；

城管联动：协调城管部门清理雨水篦子堵塞物（如落叶、垃圾），确保雨水快速汇入管网，提升局部排水效率。例如，某城市暴雨时，智慧排水系统监测到 10 处雨水篦子堵塞导致周边积水，同步推送信息至城管巡查队伍，30 分钟内完成全部清理，积水消退速度提升 50%。

五、实践案例：智慧排水系统全流程联动的成效验证

某省会城市老城区（面积 25 平方公里，管网老化严重，历史内涝频发）通过部署智慧排水系统，实现 “降雨预判 — 管网负荷监测 — 泵站调度 — 应急排涝” 全流程联动，在 2024 年汛期的一场 60mm 暴雨中展现出显著成效：

降雨预判阶段：提前 8 小时获取暴雨预警，通过 AI 模型预测出 12 处高风险积水点，预调度 3 座雨水调蓄池排空、5 座泵站备勤；

管网负荷监测阶段：实时监测到 8 条主干道管网水位超过 80%，快速定位 2 处因淤积导致的异常负荷，15 分钟内完成清淤；

泵站调度阶段：AI 算法自动调整 7 座泵站的水泵运行组合，平均出水流量从 3000m³/h 提升至 5500m³/h，集水池无一处溢水；

应急排涝阶段：针对 2 处积水超 750px 的路段，调度 4 台移动排涝泵，协同交通部门疏导车辆，2.5 小时内完成排涝。

此次暴雨中，该老城区内涝点位从改造前的 28 处降至 3 处，积水平均消退时间从 6 小时缩短至 2 小时，未出现人员伤亡与重大财产损失，充分验证了智慧排水系统全流程联动的实战价值。

六、总结

在城市内涝防治场景中，智慧排水系统的全流程联动并非各环节的简单叠加，而是通过 “数据互通、算法驱动、部门协同”，构建起 “雨前有预判、雨中能调控、雨后可复盘” 的闭环体系。未来，随着数字孪生技术的融入，智慧排水系统将进一步实现 “虚拟模拟 - 实景联动”，通过构建城市排水系统数字孪生体，提前模拟不同降雨情景下的全流程运行状态，优化调度策略，为城市内涝防治提供更精准、更高效的技术支撑，推动城市从 “被动抗涝” 向 “主动防涝” 的深度转型。