城市积水内涝的形成是 “降雨 - 汇流 - 积水” 多环节叠加的结果，仅依靠路面积水监测点，只能被动捕捉最终积水状态，无法提前预判内涝风险。随着极端暴雨频发，传统 “单点监测、事后响应” 模式已难以满足城市防汛需求。因此，在排水管网进水口、雨水泵站前池增设液位监测点，构建 “降雨 - 汇流 - 积水” 全链路监测网络，通过多点位数据联动分析，成为提升内涝预判精度、实现 “主动防御” 的关键路径。本文将从点位增设的必要性、数据联动技术逻辑、落地实施策略三方面，详解全链路监测体系的构建方法与应用价值。

一、为何必须增设管网进水口与泵站前池监测点？—— 破解内涝预判 “断链” 难题

传统城市积水内涝监测多聚焦路面积水（如低洼路段、下穿隧道），但内涝的核心症结隐藏在 “降雨到积水” 的中间环节 —— 汇流过程中管网是否拥堵、泵站是否超负荷。缺乏管网进水口与泵站前池的液位数据，会导致监测链路 “断档”，预判精度大幅下降，具体体现在三个维度：

（一）单一路面监测无法提前识别 “汇流梗阻”

路面积水是内涝的最终表现，而汇流阶段的管网堵塞、过流能力不足是根本原因。例如，某路段暴雨后 1 小时出现 750px 积水，若仅监测路面，只能在积水形成后预警；但在管网进水口增设液位监测点后发现，降雨 30 分钟时进水口液位已达管道容量的 90%（正常应≤60%），且持续上升，此时即可判断管网存在堵塞，提前 30 分钟预判该路段将出现积水。数据显示，仅依靠路面监测的内涝预警提前量通常≤15 分钟，而增设管网进水口监测后，预警提前量可延长至 40-60 分钟，为应急处置争取关键时间。

（二）缺失泵站前池数据难判断 “排涝能力瓶颈”

雨水泵站是汇流的 “终点” 与排涝的 “起点”，其前池液位直接反映排涝系统的负荷状态。若泵站前池液位持续高于设计水位（如设计水位 2.5m，实际达 3.2m），说明泵站抽排能力不足或管网来水超预期，此时即便路面尚未积水，也需启动应急调度（如开启备用泵、分流来水）。某北方城市 2023 年汛期数据显示，未监测泵站前池时，3 次因泵站超负荷导致管网溢流，路面积水后才紧急增开备用泵，延误 20 分钟；增设监测点后，前池液位达 2.2m（预警阈值）即触发调度，全年未因泵站负荷问题引发内涝。

（三）链路断裂导致内涝成因 “溯源困难”

当路面出现积水时，若缺乏管网与泵站数据，无法判断是 “降雨超设计标准”“管网堵塞” 还是 “泵站故障”。例如，某老城区暴雨后同时出现 3 处路面积水，仅靠路面数据只能统一采取封路措施；而通过管网进水口与泵站前池数据发现：A 路段积水是因进水口液位骤升（管网堵塞），B 路段是因泵站前池液位超上限（泵站抽排不足），C 路段是因降雨量超 5 年一遇标准（自然因素）。针对性处置后，A、B 路段积水清除时间缩短 40%，而 C 路段通过提前调配应急排涝设备，避免积水扩大。可见，全链路监测不仅提升预判精度，更能为后续治理提供精准依据。

二、多点位数据联动的技术逻辑：从 “数据堆砌” 到 “智能预判”

增设管网进水口、泵站前池监测点后，并非简单叠加数据，而是通过 “时空对齐 - 关联分析 - 模型计算” 的技术路径，实现多源数据的深度联动，最终输出精准的内涝预判结果。其核心逻辑可拆解为三个层级：

（一）第一层：时空对齐 —— 确保数据 “可关联”

不同监测点的采集频率、地理位置、数据格式存在差异，需先进行标准化处理，为联动分析奠定基础。

时间同步：统一所有监测点的采样频率与时间戳，路面积水监测、管网进水口液位、泵站前池液位均采用 “1 分钟 / 次” 高频采集（暴雨时提升至 10 秒 / 次），且以城市统一时间（如北京时间）为基准，避免因时间偏差导致 “降雨已停，管网数据仍显示来水增加” 的矛盾。

空间关联：通过 GIS 地图建立 “降雨站 - 管网进水口 - 泵站 - 路面监测点” 的空间拓扑关系。例如，明确 “降雨站 A” 覆盖 “管网进水口 A1、A2”，“管网进水口 A1、A2” 汇入 “泵站 B”，“泵站 B” 服务 “路面监测点 B1、B2”，形成清晰的 “降雨 - 汇流 - 积水” 空间链路，确保某一环节数据异常时，能快速定位关联区域。

格式统一：将液位、降雨量、积水深度等数据转换为 JSON 格式，通过 MQTT 协议接入城市防汛指挥平台，避免因格式不兼容导致数据无法互通。某省会城市初期因管网数据为 Excel 表格、路面数据为 XML 格式，数据整合耗时 2 小时；标准化后，数据实时同步至平台，延迟≤5 秒。

（二）第二层：关联分析 —— 挖掘数据 “隐性关联”

通过统计学与机器学习算法，分析不同监测点数据的内在关联，识别内涝风险前兆。重点关注三类关联关系：

降雨与管网进水口液位的 “响应关联”：正常情况下，降雨量每增加 10mm，管网进水口液位应上升 5-200px（根据管道口径不同调整）。若某降雨站监测到 20mm 降雨，对应管网进水口液位仅上升 75px，说明管网可能堵塞（雨水无法正常汇入）；若液位上升 375px，则说明存在雨水混接（如污水管接入雨水管）。某城市通过该关联分析，半年内发现 12 处管网堵塞、8 处雨污混接，提前清理与改造后，内涝发生率下降 35%。

管网进水口与泵站前池液位的 “传导关联”：管网进水口液位上升后，泵站前池液位应在 15-20 分钟内同步上升（根据管网长度计算）。若管网进水口液位达 80% 管道容量，25 分钟后泵站前池液位仍无明显变化，说明管网中间段存在堵塞；若前池液位上升速度是进水口的 2 倍，则可能存在其他管网分流汇入。某工业园区通过该关联，发现 1 处 DN800 管网破裂，雨水直接渗入地下，导致泵站前池来水不足，及时修复后避免了周边路段积水。

泵站前池液位与路面积水的 “预警关联”：当泵站前池液位达设计水位的 85%，且持续上升时，对应服务区域的路面监测点在 30-45 分钟内大概率出现积水。某城市基于历史数据建立阈值模型：泵站前池液位≥2.8m（设计水位 3.2m）且降雨量≥5mm/h 时，触发路面积水预警，准确率达 92%，2024 年汛期通过该关联预判 11 次内涝，均准确命中。

（三）第三层：模型计算 —— 输出精准 “预判结果”

基于关联分析结果，引入水文水力模型（如 SWMM 模型、InfoWorks ICM 模型），模拟不同场景下的内涝发展趋势，输出具体的预判结论（如积水时间、积水深度、影响范围）。

短期预判（0-2 小时）：结合实时降雨数据（未来 1 小时降雨量预报）、管网与泵站液位，模拟未来 2 小时内的积水变化。例如，某下穿隧道监测到：当前降雨量 30mm/h，管网进水口液位 85%，泵站前池液位 2.9m（设计 3.0m），模型计算得出 1 小时后隧道积水将达 1000px，立即启动交通管制与应急抽排，避免车辆涉水事故。

中期预判（2-6 小时）：结合气象部门 6 小时降雨预报，分析管网与泵站的持续负荷。若预报显示未来 6 小时累计降雨量达 80mm，模型可预判哪些管网将超容、哪些泵站将超负荷，提前调配应急设备（如移动排涝泵）至风险区域。某南方城市 2024 年台风期间，通过中期预判提前在 5 处高风险泵站部署 20 台移动泵，内涝清除时间缩短 50%。

长期评估（1-3 天）：基于 3 天降雨趋势预报与管网、泵站的历史运行数据，评估内涝风险等级（低、中、高），为城市整体防汛部署提供依据。例如，预报未来 3 天有持续性暴雨，模型评估 12 个区域为高风险，提前转移低洼区域居民物资，减少损失。

三、落地实施：从点位布设到运维的全流程保障

构建 “降雨 - 汇流 - 积水” 全链路监测体系，需科学布设点位、优化数据平台、建立运维机制，确保系统长期稳定运行。

（一）点位布设：按 “风险等级 + 链路节点” 精准选址

点位布设需避免 “均匀分布”，而是结合风险等级与链路关键节点，实现 “重点覆盖、兼顾全面”：

管网进水口监测点：优先布设在 “老城区管网（使用超 20 年）”“易堵塞路段（如菜市场周边、施工区域）”“管径突变处（如 DN600 变 DN400）”，每个关键管网片区至少布设 3-5 个，确保覆盖不同汇入方向。例如，某老城区管网片区面积 5km²，在东、西、南三个方向的进水口各布设 1 个监测点，实时掌握不同区域的汇流情况。

泵站前池监测点：所有雨水泵站必须布设，且需在泵站进水总管、前池中部、前池出口各设 1 个液位传感器，分别监测来水、池内、出水状态，避免单点故障导致数据失真。某城市 2023 年汛期因 1 个泵站前池单点传感器故障，误判泵站无负荷，导致管网溢流，后续改为三点监测后，故障率降至 0.5%。

路面监测点：在原有基础上，补充 “管网进水口下游 500 米内”“泵站服务区域边缘” 的路面点位，实现 “管网 - 泵站 - 路面” 的近距离关联。例如，管网进水口 A 下游 300 米处设路面监测点 A1，当进水口 A 液位超限时，可重点关注 A1 的积水情况，提升预判针对性。

（二）数据平台：打造 “联动分析 + 可视化展示” 核心中枢

数据平台是多点联动的 “大脑”，需具备三大功能：

实时联动分析功能：内置关联分析算法与水文模型，自动识别 “降雨 - 管网 - 泵站 - 路面” 的异常关联，如降雨量正常但管网液位骤升、泵站前池液位正常但路面积水，立即推送预警信息至管理人员手机 APP 与防汛指挥大屏。某城市平台响应时间≤3 秒，预警信息推送延迟≤10 秒，确保快速处置。

可视化展示功能：通过 GIS 地图动态显示各监测点数据，用不同颜色标注状态（绿色：正常，黄色：预警，红色：紧急），且可点击任意点位查看历史数据（如近 24 小时液位变化曲线）、关联点位数据（如点击管网进水口 A，显示关联的降雨站、泵站、路面点）。某指挥中心大屏通过该功能，实现 “一屏统览全链路状态”，管理人员无需切换多个系统，效率提升 60%。

数据共享功能：向气象、市政、交通等部门开放数据接口，例如向交通部门共享路面积水数据，用于实时调整公交线路；向市政部门共享管网液位数据，用于精准清淤。某城市通过数据共享，实现 “防汛 - 交通 - 市政” 协同处置，内涝应急响应时间从 40 分钟缩短至 15 分钟。

（三）运维机制：保障数据 “持续精准”

全链路监测涉及大量传感器，需建立 “定期校准 + 故障预警 + 应急备份” 的运维体系：

定期校准：管网进水口与泵站前池液位传感器每季度校准 1 次，采用标准液位仪比对，误差超 ±2mm 即调整；路面积水传感器每 2 个月校准 1 次，通过人工量测积水深度与设备数据比对。某城市通过定期校准，数据准确率从 88% 提升至 98%。

故障预警：传感器内置状态监测模块，当出现电量不足（≤20%）、信号中断（持续 5 分钟无数据）、数据漂移（误差超 ±5mm）时，自动向运维平台发送故障预警，运维人员 2 小时内到场处置。某城市 2024 年通过故障预警，及时修复 32 个传感器，未因设备故障影响预判。

应急备份：在关键点位（如主干道管网进水口、核心泵站）配备备用传感器，故障时可立即更换；同时储备 5-10 台便携式监测设备，用于临时补充（如传感器批量故障、新增风险区域）。某城市暴雨期间，1 个泵站前池传感器故障，运维人员用便携式设备临时替代，确保数据不中断。

四、案例验证：全链路监测体系的实际成效

（一）案例 1：南方某市老城区 —— 预警提前量延长至 50 分钟

该老城区管网老化（平均使用 25 年），2022 年汛期因仅监测路面，3 次内涝预警提前量不足 15 分钟，导致 2 处商铺被淹。2023 年增设 12 个管网进水口监测点、5 个泵站前池监测点，构建全链路体系后：

降雨 40 分钟时，管网进水口液位达管道容量的 92%，关联分析发现与降雨量不匹配，预判 3 处路段将积水；

提前 50 分钟启动应急措施（清淤队伍到场、移动泵部署），最终 3 处路段仅出现 125px 积水，无财产损失；

全年内涝发生率下降 75%，预警准确率达 95%。

（二）案例 2：北方某省会城市 —— 泵站调度效率提升 40%

该城市有 23 座雨水泵站，2021 年因缺乏前池监测，4 次因超负荷导致管网溢流。2022 年为所有泵站增设前池监测点，并与管网、路面数据联动：

当泵站前池液位达设计水位的 80% 时，平台自动分析关联管网的来水情况，判断是否需要分流；

某次暴雨中，3 座泵站前池液位快速上升，平台通过联动数据发现是周边施工导致管网临时改道，立即调度附近泵站分流来水，避免溢流；

全年泵站应急调度次数从 12 次降至 5 次，调度效率提升 40%，管网溢流损失减少 60%。

结语

城市积水内涝监测的核心，在于从 “被动监测积水” 转向 “主动预判汇流风险”。增设排水管网进水口与雨水泵站前池监测点，并非简单增加设备，而是构建 “降雨 - 汇流 - 积水” 的全链路数据闭环；多点位数据联动也不是数据的简单叠加，而是通过时空对齐、关联分析、模型计算，挖掘内涝风险的隐性信号。实践证明，全链路监测体系可将内涝预警提前量延长至 40-60 分钟，预判准确率超 90%，为城市防汛从 “事后处置” 迈向 “主动防御” 提供坚实的数据支撑，更能为管网改造、泵站升级等长期治理工作提供精准依据，推动城市内涝治理从 “治标” 向 “治本” 转型。