雨季土壤含水量饱和时，市政管网漏损监测面临严峻挑战 —— 饱和土壤无法再吸收更多水分，管网周边若存在雨水积聚，易通过土壤缝隙、管道接口缝隙渗入地下，形成与管网漏出水相似的 “积水信号”；同时，雨水可能冲刷管道外壁的泥沙，导致传感器误识别为漏损引发的土壤扰动，进而造成漏点位置误判或漏损量高估。据统计，雨季传统漏损监测设备的误判率可达 35%-50%，不仅增加无效巡检成本，还可能延误真实漏损的修复，引发路面塌陷、地下水污染等风险。因此，针对雨季土壤饱和的特殊场景，从 “监测技术差异化选型、多维度数据交叉验证、智能算法动态修正、现场核验流程优化” 四个维度构建区分体系，成为提升市政管网漏损监测精度的核心突破方向。

一、监测技术差异化选型：针对雨水与漏水特性的 “靶向监测”

雨水渗透与管网漏出水在 “来源稳定性、水质特性、扩散规律” 上存在本质差异，需选择适配的监测技术，从源头捕捉两者的不同信号，避免单一技术的局限性。需结合管网类型（供水 / 排水）、埋深、周边环境，搭配 “水位 - 水质 - 压力 - 声学” 多类型传感器，实现特性信号的精准捕捉。

水位与含水率监测技术需聚焦 “积水来源的稳定性差异”，区分瞬时雨水渗透与持续管网漏水。雨水渗透受降雨强度影响显著，具有 “骤升骤降” 的特点 —— 降雨时土壤含水量快速饱和，管网周边地下水位短时间内升高，降雨停止后水位逐渐下降；而管网漏出水具有 “持续稳定” 的特征，无论是否降雨，漏点周边地下水位均保持较高水平，且随漏损量变化呈现平稳波动。因此，需在管网周边土壤中分层布设多点式土壤含水率传感器（如深度 0.5 米、1 米、1.5 米），同时在检查井内安装液位传感器：通过分析不同深度含水率的变化同步性，判断积水是否为雨水渗透（雨水渗透时表层土壤含水率先升高，深层后升高，且变化同步性差）；通过检查井液位与降雨量的关联性，区分雨水倒灌（液位随降雨同步升高）与管网漏水（液位不随降雨变化，或降雨停止后仍保持高位）。例如，某市在供水管网周边布设分层含水率传感器后，发现雨季某路段表层 0.5 米含水率在降雨 1 小时内从 20% 升至 45%，而 1.5 米处含水率仅从 22% 升至 28%，判定为雨水渗透；另一路段无论是否降雨，各深度含水率均稳定在 40% 以上，且检查井液位持续高于正常水平，最终定位为管道漏损，准确率达 92%。

水质监测技术可利用 “漏水与雨水的水质差异” 实现精准区分，尤其适用于供水管网漏损监测。供水管网漏出水为符合标准的自来水，浊度低（通常＜1NTU）、电导率稳定（一般为 200-500μS/cm）；而雨水渗透过程中会携带土壤中的泥沙、有机物，浊度较高（通常＞5NTU）、电导率波动大（受土壤盐分影响）。因此，可在管网周边的地下水观测井内安装微型水质传感器（监测浊度、电导率、pH 值），若采集的水样浊度低、电导率稳定，且与管网内自来水水质一致，判定为管网漏出水；若水样浊度高、电导率波动大，且 pH 值与雨水接近（通常为 6.5-7.5），则判定为雨水渗透。对于排水管网，可通过监测水样中的 COD、氨氮浓度区分：排水管网漏出水（如污水管破损泄漏）COD、氨氮浓度较高（通常 COD＞100mg/L），而雨水渗透的 COD、氨氮浓度较低（通常 COD＜30mg/L）。某城市供水管网雨季监测中，通过水质传感器发现某区域地下水浊度始终＜1.5NTU、电导率稳定在 320-350μS/cm，与管网自来水水质匹配，后续开挖验证为直径 5 毫米的管道裂缝；另一区域地下水浊度随降雨从 3NTU 升至 12NTU，电导率从 280μS/cm 波动至 480μS/cm，判定为雨水渗透，避免了无效开挖。

声学与压力监测技术适用于捕捉 “漏损的动态特征信号”，排除雨水静态渗透的干扰。管网漏损时，水流通过裂缝会产生特定频率的泄漏声波（通常为 100-5000Hz），且声波强度随漏损量增大而增强；而雨水渗透为静态或缓慢流动，无明显声学信号。可在管道上安装高频声学传感器（采样频率≥10kHz），若监测到持续稳定的泄漏声波，且声波频率、强度不随降雨变化，判定为管网漏损；若仅在降雨时出现无规律的低频噪声（如雨水冲击土壤的声音），则判定为雨水干扰。同时，供水管网可通过压力传感器监测压力波动：漏损会导致漏点周边压力持续下降，形成稳定的 “压力洼地”；而雨水渗透不会影响管网内部压力，压力曲线仅随用水需求变化。例如，某供水管网雨季通过声学与压力联合监测，发现某管段存在持续的 400-800Hz 声波信号，且该区域管网压力比周边低 0.2MPa，判定为漏损；另一管段仅在降雨时出现无规律低频噪声，压力无异常，判定为雨水渗透，误判率降低至 8% 以下。

二、多维度数据交叉验证：构建 “技术互补 - 时空关联” 的验证体系

单一监测技术易受雨季复杂环境干扰，需整合 “水位、水质、声学、压力、气象” 多维度数据，通过时空关联分析与技术互补验证，排除雨水渗透的误判，确保漏损监测结果的可靠性。需建立数据关联规则，明确不同数据维度的 “匹配阈值”，实现自动化交叉验证。

时空维度关联验证需将监测数据与降雨时空分布、管网位置信息绑定，分析数据变化的合理性。从时间维度看，雨水渗透的影响与降雨时段高度重合 —— 降雨开始后，土壤含水率、地下水水位逐渐升高，降雨停止后逐渐回落；而管网漏损的监测数据（如水质、声学信号）不随降雨时段变化，呈现持续稳定特征。可通过智慧管网平台建立 “降雨 - 数据” 时间关联模型，若某监测点的数据变化（如水位升高）仅发生在降雨时段，且与降雨强度正相关（降雨越大，数据变化越明显），判定为雨水渗透；若数据变化与降雨时段无关，或降雨停止后仍持续异常，判定为管网漏损。从空间维度看，雨水渗透具有 “大范围扩散” 特征，同一区域内多个监测点的数据会同步变化；而管网漏损具有 “局部集中” 特征，仅漏点周边 10-50 米范围内的监测点数据异常。例如，某市雨季监测中发现，降雨时某片区 10 个监测点的土壤含水率均同步升高，且范围与降雨覆盖区域一致，判定为雨水渗透；另一区域仅 2 个相邻监测点的水质、声学数据异常，且范围局限在 50 米内，后续定位为管道漏损，空间关联验证准确率达 90%。

多技术维度互补验证需建立 “数据一致性判定规则”，当不同技术监测结果一致时，确认漏损或渗透；当结果冲突时，启动进一步核验。例如，供水管网监测中，若声学传感器监测到泄漏声波，压力传感器显示局部压力下降，且水质传感器采集的水样与自来水水质一致，三者结果一致，判定为管网漏损；若声学传感器监测到噪声，但压力无异常、水质浊度高，三者结果冲突，判定为雨水渗透干扰。排水管网监测中，若液位传感器显示检查井液位持续高位，COD 传感器监测到浓度超标，且含水率传感器显示漏点周边土壤含水率稳定（无降雨时仍高），判定为管网漏损；若液位随降雨升高、COD 浓度低，且含水率随降雨波动，判定为雨水渗透。某城市建立多技术互补验证规则后，雨季漏损监测的误判率从 45% 降至 15%，其中 80% 的误判通过技术互补得以排除。

气象与管网运行数据联动验证可结合外部环境数据提升区分精度。需将监测数据与气象部门的 “降雨强度、降雨时长、天气预报” 数据联动，若监测点数据异常发生时，气象数据显示无降雨或降雨已停止，排除雨水渗透可能，重点排查管网漏损；若数据异常与暴雨、持续降雨同步，且符合雨水渗透的时空特征，需进一步结合其他技术验证。同时，结合管网运行数据（如供水管网的供水量、压力调节记录，排水管网的泵站运行状态），若供水管网供水量异常增加（漏损导致），且与监测数据异常同步，判定为漏损；若排水管网泵站因降雨启动强排，导致检查井液位升高，判定为雨水渗透。例如，某市雨季某供水管网监测点数据异常，气象数据显示当日无降雨，且供水量较前日增加 15%，判定为漏损；另一监测点数据异常时，正值暴雨天气，且排水泵站已启动强排，判定为雨水渗透，联动验证效果显著。

三、智能算法动态修正：基于历史数据的 “干扰学习与自适应调整”

雨季土壤饱和环境下，监测数据受雨水干扰的规律具有重复性，可通过机器学习算法分析历史数据，建立 “雨水干扰识别模型”，实现监测结果的动态修正，减少人工干预。需利用大量历史 “漏损 - 渗透” 标注数据训练算法，使其具备自主区分干扰与有效信号的能力。

雨水干扰特征提取与建模是算法修正的基础，需从历史数据中挖掘雨水渗透的典型特征。通过分析过去 3-5 年的雨季监测数据，提取雨水渗透的关键特征参数：如土壤含水率的 “降雨响应时间”（从降雨开始到含水率升高的时间，通常＜2 小时）、“恢复时间”（降雨停止到含水率回落的时间，通常为 12-48 小时）；水质指标的 “浊度波动范围”（雨水渗透时浊度波动＞5NTU）、“电导率变异系数”（雨水渗透时电导率变异系数＞0.2）；声学信号的 “频率分布区间”（雨水干扰的频率多＜100Hz，且无稳定频谱）。将这些特征参数输入算法模型（如随机森林、支持向量机），训练 “雨水干扰识别模型”，当新监测数据输入时，模型自动比对特征参数，输出 “雨水渗透概率”，若概率＞80%，判定为干扰，剔除该数据或标记为 “待核验”；若概率＜20%，判定为管网漏损信号。某城市通过训练随机森林模型，输入土壤含水率、水质、声学等 8 个维度的特征参数，雨水干扰识别准确率达 88%，漏损信号识别准确率达 91%。

动态阈值调整算法可根据实时降雨情况优化监测阈值，避免固定阈值导致的误判。传统漏损监测采用固定阈值（如土壤含水率＞40% 判定为漏损关联积水），雨季土壤饱和时该阈值易被触发，导致误判。动态阈值算法可结合实时降雨强度、土壤初始含水率，自动调整监测阈值：降雨强度越大、初始含水率越高，阈值调整越宽松（如降雨强度 10mm/h 时，含水率阈值从 40% 上调至 48%）；降雨强度越小、初始含水率越低，阈值调整越严格（如降雨强度 2mm/h 时，含水率阈值维持 40%）。同时，算法可根据管网类型调整阈值，供水管网漏损对含水率影响更稳定，阈值波动范围较小（±5%）；排水管网受雨水倒灌影响大，阈值波动范围较大（±10%）。某供水管网雨季应用动态阈值算法后，含水率监测的误判触发次数从日均 12 次降至 3 次，有效减少了无效巡检。

漏损量动态修正算法可排除雨水渗透对漏损量计算的干扰，确保计量精度。传统漏损量计算基于地下水位升高量与土壤渗透系数，雨季雨水渗透会导致水位异常升高，高估漏损量。漏损量动态修正算法需分两步计算：第一步，根据降雨强度与土壤含水率，通过水文模型计算 “雨水渗透贡献的水位升高量”；第二步，用监测到的总水位升高量减去雨水渗透贡献量，得到 “管网漏损贡献的水位升高量”，再结合管道材质、埋深计算实际漏损量。例如，某管段雨季监测到地下水位升高 0.3 米，通过水文模型计算雨水渗透贡献 0.22 米，修正后漏损贡献水位升高 0.08 米，最终计算漏损量为 2.5m³/h，较传统计算的 7.8m³/h 更接近实际漏损量（开挖后实测漏损量 2.3m³/h）。同时，算法可结合水质数据进一步修正，若水样中雨水渗透特征明显（如浊度高），适当增加雨水渗透贡献量的权重，确保修正结果更精准。

四、现场核验流程优化：从 “数据驱动” 到 “实地验证” 的闭环保障

即使通过技术选型、数据验证、算法修正，仍可能存在少量误判情况，需优化现场核验流程，结合人工排查与设备检测，确保漏损监测结果的最终准确性。需制定 “分级核验策略”，根据数据可信度确定核验优先级与方式，避免盲目开挖。

分级核验优先级划分可根据 “数据可信度评分” 安排核验顺序，提高效率。智慧管网平台根据多维度数据的一致性、算法识别结果，对每个异常监测点进行 “可信度评分”（满分 100 分）：多技术数据一致、算法判定为漏损、且无降雨干扰，评分＞85 分，列为 “高优先级核验点”，24 小时内安排现场核验；数据部分一致、算法判定为 “疑似漏损”、存在轻微降雨干扰，评分 60-85 分，列为 “中优先级核验点”，48 小时内核验；数据冲突、算法判定为 “疑似雨水渗透”、降雨干扰明显，评分＜60 分，列为 “低优先级核验点”，降雨停止后 72 小时内复查，若数据仍异常再核验。某城市通过分级核验，雨季漏损核验效率提升 40%，高优先级核验点的漏损确认率达 85%，低优先级核验点的雨水渗透确认率达 90%。

现场核验技术手段升级可提升实地排查的精准度，快速区分漏损与渗透。对于高优先级核验点，采用 “管道内窥检测 + 听音杆” 联合排查：管道内窥检测通过高清摄像头直接观察管道是否存在裂缝、接口泄漏，若发现漏点直接确认；若未发现明显漏点，用听音杆在地面沿管道走向监听，漏损会产生持续的 “嘶嘶” 声，而雨水渗透无明显声音。对于中优先级核验点，采用 “压力测试 + 示踪剂检测”：供水管网可关闭疑似漏点两端阀门，进行压力保压测试，若压力持续下降，判定为漏损；排水管网可在检查井内投放荧光示踪剂，若周边地下水观测井检测到示踪剂，判定为漏损。例如，某市对中优先级核验点进行压力测试，发现某管段 30 分钟内压力从 0.6MPa 降至 0.52MPa，判定为漏损，后续开挖发现管道接口密封垫老化；另一管段压力稳定，投放示踪剂后未在地下水观测井检出，判定为雨水渗透。

核验结果反馈与模型优化可形成 “闭环迭代”，提升后续监测精度。每次现场核验后，需将结果（漏损 / 渗透、漏点位置、漏损量）反馈至智慧管网平台，更新历史数据库：若核验结果与算法判定一致，增强模型对该类场景的识别信心；若核验结果与算法判定冲突，分析原因（如特征参数缺失、算法阈值不合理），调整模型参数。例如，某核验点算法判定为雨水渗透，现场排查却发现为管道漏损，原因是漏损量极小（0.5m³/h），水质传感器未捕捉到明显信号，后续优化传感器灵敏度参数，增加小漏损场景的特征提取维度，该类误判率下降 60%。同时，定期总结雨季核验案例，形成 “漏损与渗透区分手册”，指导一线运维人员快速识别典型场景，提升人工排查效率。

未来，随着物联网技术的发展，可通过部署 “分布式光纤传感系统” 实现管网周边土壤的连续监测，该系统可捕捉土壤中水分的细微变化与声波信号，进一步提升雨水与漏损的区分精度；结合数字孪生技术，构建 “管网 - 土壤 - 雨水” 一体化仿真模型，模拟不同降雨条件下的漏损与渗透过程，为监测策略优化提供更精准的仿真支撑。

雨季土壤饱和环境下的市政管网漏损监测，是管网精细化管理的难点与重点。通过监测技术差异化选型、多维度数据交叉验证、智能算法动态修正、现场核验流程优化的 “四位一体” 策略，可有效区分管网漏出水与雨水渗透，将误判率控制在 10% 以下，既减少无效运维成本，又确保真实漏损及时修复，为雨季城市管网安全运行提供坚实保障。