极端暴雨天气是城市防汛排水系统的 “终极考验”—— 短时降雨量突破管网承载极限、上游雨水汹涌汇入、下游河道水位暴涨，三者叠加易导致排水泵站陷入 “两难” 困境：若盲目加大抽排力度，可能因下游河道水位过高引发河水倒灌；若保守控制抽排，又会因上游雨水淤积造成 “抽排不及”，加剧城市内涝。要破解这一难题，核心在于实现排水泵站与上游雨水管网、下游河道水位的 “数据联动”，通过实时数据互通、智能调度决策，让泵站运行与上下游水文状态同频共振。那么，在极端暴雨场景下，这种数据联动体系该如何构建？又需通过哪些技术与流程保障落地？本文将从体系架构、技术支撑、实践路径三个层面展开深度解析。

一、数据联动的核心目标：构建 “上游 - 泵站 - 下游” 全链条协同闭环

极端暴雨下，城市防汛排水泵站的数据联动并非简单的 “数据共享”，而是要围绕 “避免抽排不及” 与 “防止河水倒灌” 两大核心痛点，构建 “实时感知 - 动态分析 - 智能调度 - 反馈优化” 的全链条协同闭环。其核心目标可拆解为三点：

第一，提前预判上游来水压力。通过联动上游雨水管网的水位、流量数据，精准计算未来 1-2 小时内汇入泵站的雨水量，避免因来水骤增导致泵站集水井漫溢，从源头预防 “抽排不及”。第二，动态匹配下游承纳能力。实时获取下游河道水位、潮汐（沿海城市）数据，根据河道水位变化调整泵站抽排强度，当河道水位超过安全阈值时及时降低抽排或启动防倒灌措施，杜绝河水倒灌风险。第三，实现全网协同调度。单一泵站的联动需融入城市整体防汛体系，通过数据互通与周边泵站、调蓄设施协同，避免局部泵站 “超负荷运行” 或 “闲置浪费”，提升全网排水效率。

例如，2023 年台风 “杜苏芮” 影响某沿海城市时，主城区 32 座排水泵站通过数据联动体系，实时同步上游管网水位与下游河道潮汐数据，其中 12 座泵站根据河道高潮位预警，提前 30 分钟降低抽排强度，成功避免河水倒灌；同时，5 座位于老城区的泵站通过上游管网流量预判，提前启动备用泵组，将抽排能力提升 40%，有效缓解了区域内涝。这一案例印证了数据联动对极端暴雨防汛的关键作用。

二、数据联动体系的三大支柱：感知、传输、分析的全链路技术支撑

要实现 “上游 - 泵站 - 下游” 的数据联动，需依托 “感知层全覆盖、传输层无中断、分析层高精度” 的技术体系，为联动决策提供可靠的数据基础与算力支撑。

1. 感知层：织密 “管网 - 泵站 - 河道” 立体监测网络

数据联动的前提是 “数据可采、数据准确”，需在上下游关键节点布设高精度监测设备，形成立体感知网络：

上游雨水管网监测：在泵站汇水范围内的雨水干管、支管交汇口、低洼路段管网，布设超声波流量计与电子水尺，重点采集管网水位（精度 ±25px）、瞬时流量（精度 ±2%）、水流速数据，监测频率设为 1-5 分钟 / 次（极端暴雨时加密至 1 分钟 / 次）。例如，某城市在泵站上游 5 公里范围内的 12 条雨水干管上，每 500 米布设一套流量水位一体化监测设备，实时捕捉管网流量波动，为泵站来水预判提供数据支撑。

泵站内部监测：在泵站集水井、进水管、出水管、泵房配电室布设多维度监测设备：集水井安装雷达水位计，实时监测水位变化（避免水位过低导致水泵空转或过高漫溢）；进水管、出水管分别安装电磁流量计，监测泵站实际抽排水量；泵房内布设电压、电流传感器与设备振动监测仪，实时掌握水泵、电机运行状态，确保设备在高负荷下稳定运行。

下游河道监测：在泵站出水口下游 500 米 - 1 公里的河道内，布设浮标式水位监测站或压力式水位传感器，采集河道实时水位数据；沿海城市还需接入潮汐监测数据，预判涨潮时的河道水位峰值；同时，在河道堤防关键段安装视频监控与渗压计，监测堤防安全状态，避免因堤防渗漏影响泵站排水。

这些监测设备需具备 “抗极端环境” 能力 —— 例如，管网监测设备需达到 IP68 防水等级，耐受长时间积水浸泡；河道水位监测设备需具备防雷击、抗水流冲击性能，确保极端暴雨下不损坏、不中断数据采集。

2. 传输层：构建 “主备双链路” 数据通道，保障极端天气下不中断

极端暴雨常伴随强风、雷电，易导致有线通信线路损坏、无线信号中断，因此数据传输需构建 “主备双链路” 通道，确保数据实时互通：

主链路：工业以太网 + 5G 专网。泵站内部监测数据通过工业以太网传输至泵站控制室，上下游管网、河道的监测数据则通过 5G 专网（优先选择运营商为防汛开通的专用频段，避免公网拥堵）传输至城市智慧水务平台，再由平台同步至各泵站。5G 专网的低时延（＜10ms）、大带宽特性，可满足极端暴雨下海量监测数据的实时传输需求。

备用链路：LoRa + 卫星通信。在偏远区域或易受极端天气影响的路段，采用 LoRa 技术构建局域通信网络，LoRa 的远距离（可达 10 公里）、低功耗特性，可在 5G 信号中断时临时传输关键数据（如管网水位、河道水位）；对极端偏远且无信号覆盖的泵站，配备卫星通信终端，作为 “最后一道数据保障”，确保即使地面通信全部中断，泵站仍能上传关键运行数据、接收调度指令。

同时，数据传输需采用 “边缘计算 + 云端协同” 模式 —— 在泵站控制室部署边缘计算网关，对采集的实时数据进行预处理（如剔除异常值、计算 5 分钟均值），再传输至云端平台，减少数据传输量，避免极端暴雨下的数据拥堵；云端平台则对全量数据进行存储、分析，为全网调度提供支撑。

3. 分析层：基于 AI 模型的 “来水预判 - 抽排优化 - 倒灌预警” 智能决策

采集到的海量数据需通过 AI 算法模型转化为 “可执行的调度指令”，分析层需重点构建三大核心模型：

上游来水预判模型：基于上游管网的历史水位、流量数据与实时降雨数据（如雷达降雨强度、降雨量），通过 LSTM（长短期记忆网络）算法，预测未来 1-2 小时内汇入泵站的雨水量。模型会根据实时数据动态修正预测结果 —— 例如，当监测到上游管网水位在 10 分钟内上涨 500px，且降雨强度持续超过 50mm/h 时，模型会自动上调来水预判量，提醒泵站提前启动备用泵组。

下游河道承纳能力评估模型：结合下游河道实时水位、潮汐数据（沿海城市）与河道防洪标准，计算河道当前可接纳的最大排水量。当河道水位低于安全阈值（如距离堤防顶部 1 米）时，模型建议泵站维持或提升抽排强度；当河道水位接近或超过安全阈值时，模型触发 “倒灌风险预警”，建议降低抽排强度，或启动泵站出口的挡潮闸、拍门等防倒灌设施。

泵站抽排优化调度模型：综合上游来水预判量与下游承纳能力，自动生成泵站最优运行方案 —— 例如，当上游来水预判量为 8000 立方米 / 小时，下游河道可接纳量为 7000 立方米 / 小时时，模型会建议泵站启动 3 台水泵（总抽排能力 7200 立方米 / 小时），同时调整水泵运行频率，将实际抽排水量控制在 6800-7000 立方米 / 小时，既避免抽排不及，又防止超过河道承纳能力。

这些模型需通过历史极端暴雨案例进行训练优化 —— 例如，利用近 10 年城市遭遇的极端暴雨数据（如 2021 年 “7・20” 郑州暴雨、2023 年台风 “杜苏芮” 数据）训练模型，提升模型在极端场景下的预判准确率，确保决策的可靠性。

三、数据联动的落地流程：从 “预警 - 调度 - 执行 - 反馈” 的闭环操作

技术体系需通过标准化流程落地，才能真正发挥作用。极端暴雨下，城市防汛排水泵站与上下游的数据联动需遵循 “预警 - 调度 - 执行 - 反馈” 四步闭环流程，确保每一步都有数据支撑、有指令可依、有效果验证。

1. 第一步：多源数据预警，提前识别风险

当气象部门发布 “极端暴雨红色预警”（2 小时内降雨量将达 100mm 以上）时，数据联动体系启动一级响应，进入 “全员戒备” 状态：

智慧水务平台实时整合上游管网水位 / 流量、下游河道水位 / 潮汐、泵站运行数据，通过可视化界面展示 “上游来水趋势图”“下游水位变化曲线”“泵站抽排能力利用率”，让管理人员直观掌握全网状态。

当出现以下两种情况时，平台自动触发预警：一是上游管网水位超过警戒水位 80%，且流量仍在增加（预示 1 小时内来水将达峰值），触发 “抽排不及风险预警”；二是下游河道水位超过安全阈值 90%，或潮汐预报显示未来 1 小时将出现高潮位（沿海城市），触发 “河水倒灌风险预警”。

预警信息通过 “平台弹窗 + 短信 + 电话语音” 三种方式推送至泵站运维人员、城市防汛指挥部工作人员，确保相关人员在 5 分钟内收到预警，准备启动调度方案。

2. 第二步：智能调度决策，生成最优方案

收到预警后，智慧水务平台基于 AI 模型自动生成调度方案，同时支持人工干预调整，确保方案的灵活性与可靠性：

若触发 “抽排不及风险预警”：平台根据上游来水预判量，计算所需抽排能力，若当前泵站运行泵组无法满足需求，自动生成 “启动备用泵组”“调整水泵运行频率” 的指令；若单座泵站抽排能力不足，还会联动周边具备调蓄能力的泵站或雨水调蓄池，建议其分担部分来水，避免局部积水。例如，某城市老城区泵站上游来水预判量达 12000 立方米 / 小时，而泵站当前抽排能力仅 8000 立方米 / 小时，平台随即指令下游 3 公里处的调蓄泵站启动备用泵组，同时开启两处雨水调蓄池，分流 4000 立方米 / 小时的来水，缓解老城区泵站压力。

若触发 “河水倒灌风险预警”：平台根据下游河道水位与泵站出口水位差，生成调度方案 —— 若河道水位略高于泵站出口水位（差值＜0.5 米），建议降低水泵运行频率，减少抽排水量；若水位差＞0.5 米，建议暂停部分泵组，同时启动泵站出口的挡潮闸（或拍门），关闭泵站出水口，防止河水通过管道倒灌至管网；沿海城市还需结合潮汐时间，建议在涨潮前 30 分钟完成防倒灌措施部署。

调度方案生成后，需经城市防汛指挥部审核确认（紧急情况下可先执行后补签），确保方案符合城市整体防汛规划，避免局部调度影响全局。

3. 第三步：分级执行指令，确保落地到位

审核通过的调度方案，通过 “平台指令 + 现场复核” 的方式传递至泵站，确保执行到位：

泵站控制室通过工业以太网接收调度指令，自动下发至水泵控制柜，调整水泵启停状态或运行频率；同时，指令同步推送至泵站现场运维人员的移动端 APP，提醒其现场检查设备状态，确保指令执行无误。

对于防倒灌措施（如关闭挡潮闸），运维人员需现场确认操作状态 —— 例如，手动关闭挡潮闸后，需通过闸门位置传感器与视频监控，确认闸门完全关闭，无渗漏；同时，在泵站出水口安装水位监测仪，实时监测是否有河水倒灌迹象。

执行过程中，泵站需每 5 分钟向智慧水务平台反馈一次执行情况（如 “已启动 2 号备用泵组，当前抽排能力提升至 10000 立方米 / 小时”“挡潮闸已关闭，出水口无倒灌”），确保平台实时掌握执行进度。

4. 第四步：动态反馈优化，适应实时变化

极端暴雨下的水文状态瞬息万变，数据联动需具备 “动态调整” 能力，通过实时反馈优化调度方案：

智慧水务平台持续监测上游管网水位 / 流量、下游河道水位变化，对比实际数据与预判数据的偏差 —— 例如，若实际上游来水流量比预判少 20%，平台会自动下调抽排需求，建议泵站减少 1 台水泵运行，避免能源浪费；若下游河道水位下降速度快于预判，平台会建议逐步提升抽排强度，加快上游积水排除。

当极端暴雨减弱（如降雨量降至 10mm/h 以下），上游来水逐渐减少、下游河道水位回落时，平台启动 “退防” 流程，逐步降低泵站抽排强度，关闭备用泵组，同时监测管网积水消退情况，确保排水系统平稳过渡至正常运行状态。

暴雨结束后，平台自动生成 “数据联动调度报告”，汇总极端暴雨期间的监测数据、调度指令、执行效果，分析存在的问题（如某泵站备用泵组启动延迟 5 分钟），为后续优化联动流程、升级设备提供依据。

四、实践案例：两座城市的极端暴雨数据联动实战经验

1. 案例一：武汉（长江沿线城市）—— 联动潮汐与河道水位，破解倒灌难题

武汉作为长江沿线城市，极端暴雨时易遭遇 “上游雨水汇入 + 长江高水位顶托” 的双重压力，排水泵站河水倒灌风险突出。2023 年汛期，武汉通过构建 “泵站 - 管网 - 长江” 数据联动体系，成功应对多次极端暴雨：

感知层：在主城区 28 座沿江排水泵站的上游雨水管网，布设 120 套流量水位监测设备；在长江沿岸布设 10 座浮标式水位监测站，实时采集长江水位与潮汐数据；泵站内部安装智能控制系统，支持远程启停泵组与挡潮闸。

分析层：基于长江潮汐数据与历史暴雨数据，训练 “潮汐 - 水位 - 抽排” 联动模型，可提前 1 小时预判长江水位峰值，为泵站调整抽排强度预留时间。

实战效果：2023 年 7 月一次极端暴雨中，长江武汉段水位达 27.3 米（警戒水位 27.3 米），平台提前 1 小时触发倒灌预警，指令 15 座沿江泵站降低抽排强度，同时关闭挡潮闸；暴雨期间，所有泵站未发生河水倒灌，上游管网积水平均消退时间较 2021 年缩短 30%。

2. 案例二：深圳（沿海城市）—— 联动雷达降雨与管网数据，避免抽排不及

深圳作为沿海多雨城市，极端暴雨时短时降雨量常突破 200mm/h，上游雨水管网易快速满溢，导致泵站抽排不及。2024 年台风 “泰利” 影响期间，深圳通过 “降雨 - 管网 - 泵站” 数据联动，实现精准调度：

感知层：接入气象部门的分钟级雷达降雨数据，在全市雨水管网关键节点布设 300 余套监测设备，实时掌握降雨在管网内的汇流速度与水量；23 座重点排水泵站全部升级为 “无人值守 + 远程控制” 模式，支持根据数据自动调整抽排。

分析层：构建 “降雨 - 汇流 - 抽排” 耦合模型，通过雷达降雨数据预测未来 1 小时内的管网来水量，自动匹配泵站抽排能力。

实战效果：台风 “泰利” 期间，深圳某区域 1 小时降雨量达 180mm，模型提前 40 分钟预判该区域上游管网来水将达 15000 立方米 / 小时，指令周边 3 座泵站同时启动备用泵组，将总抽排能力提升至 16000 立方米 / 小时；最终，该区域未出现严重内涝，管网积水在暴雨减弱后 2 小时内完全消退。

结语：数据联动是极端暴雨防汛的 “智慧中枢”

极端暴雨下，城市防汛排水泵站不再是 “孤立运行的设备”，而是需融入 “上游 - 泵站 - 下游” 的整体排水系统，通过数据联动实现 “感知精准、调度智能、执行高效”。这种联动体系的价值，不仅在于避免 “抽排不及” 与 “河水倒灌” 的直接风险，更在于提升城市排水系统的 “韧性”—— 让系统在极端天气下能快速响应、动态调整，最大限度减少内涝损失。

未来，随着数字孪生、AI 大模型技术的发展，数据联动体系将进一步升级 —— 例如，通过数字孪生技术构建 “城市排水系统虚拟仿真平台”，可模拟不同极端暴雨场景下的管网、泵站、河道运行状态，提前优化联动方案；AI 大模型可实现 “自然语言交互调度”，管理人员通过语音指令即可下达调度任务，提升应急响应效率。但无论技术如何升级，“数据驱动、协同联动” 的核心逻辑始终不变，只有将数据真正转化为防汛决策的 “眼睛” 与 “大脑”，才能让城市在极端暴雨面前更从容、更安全。