一、先析痛点：城市水务多部门数据壁垒的核心成因

城市水务涉及供水（水务集团）、排水（住建局）、污水处理（生态环境局）等多部门，数据壁垒的形成并非单一因素，而是 “技术标准不一、平台独立运行、权责划分模糊、安全顾虑突出” 共同作用的结果：

技术标准碎片化：各部门数据采集设备（如供水水表、排水流量计、水质传感器）来自不同厂商，数据格式（如 JSON、Excel、自定义格式）、编码规则（如管网编号、监测点位编码）不统一 —— 例如，供水部门用 “GS + 区域代码 + 编号” 标注供水管网，排水部门用 “PS + 街道代码 + 编号” 标注排水管网，导致同一区域管网数据无法直接关联；

平台建设 “各自为政”：供水部门搭建 “智慧供水平台”，侧重水量计费、漏损监测；排水部门开发 “排水管理系统”，聚焦内涝预警、管网养护；污水处理部门运行 “污水监测平台”，关注进水浓度、处理负荷 —— 三大平台独立部署服务器、独立维护，数据无法实时互通，形成 “数据孤岛”；

权责与利益边界模糊：部分数据涉及部门核心业务（如供水部门的用户用水数据、污水处理部门的运营成本数据），因担心数据共享后承担额外责任（如水质不达标被追责）或泄露敏感信息（如用户隐私、商业机密），部门间存在 “不愿共享、不敢共享” 的顾虑；

安全防护体系缺失：缺乏统一的数据安全标准，各部门对数据加密、权限管理的要求不同 —— 例如，生态环境局要求水质数据传输采用国密算法加密，而供水部门仅采用简单 SSL 加密，数据共享时易因安全标准冲突导致传输中断。

二、破局路径：城市水务数字化实现数据整合与共享的四大核心举措

城市水务数字化打破数据壁垒，需以 “统一标准为基础、共享平台为载体、机制保障为支撑、安全防护为底线”，构建 “采集 - 整合 - 共享 - 应用” 的全流程体系，具体可从四方面推进：

1. 统一技术标准：解决 “数据能不能通” 的基础问题

数据整合的前提是 “标准一致”，需从 “数据采集、数据格式、编码规则” 三方面制定统一标准，确保各部门数据 “可对接、可关联、可对比”：

统一数据采集标准：由市级政府牵头（如成立 “城市水务数字化领导小组”），联合各部门制定《城市水务数据采集技术规范》，明确设备选型要求 —— 例如，供水管网压力传感器需支持 RS485 通信协议，排水流量计需具备脉冲信号输出功能，水质传感器需符合《水质自动监测技术规范》（HJ/T 91-2022），避免因设备不兼容导致数据无法采集；同时，规范数据采集频率（如供水管网压力每 5 分钟采集 1 次，排水流量每 10 分钟采集 1 次，水质指标每 1 小时采集 1 次），确保数据时效性匹配。

统一数据格式标准：推行 “城市水务数据通用格式”，要求所有部门将数据转换为 JSON-LD（带语义描述的 JSON 格式），并明确核心字段定义 —— 例如，管网数据需包含 “管网 ID、管径、材质、埋深、坐标、所属部门”，水量数据需包含 “监测点位 ID、采集时间、瞬时流量、累计流量”，水质数据需包含 “断面 ID、监测时间、COD 浓度、氨氮浓度、pH 值”；同时，建立 “数据格式转换工具库”，为各部门现有数据提供批量转换服务（如将排水部门的 Excel 表格数据自动转换为 JSON-LD 格式），降低改造成本。

统一编码规则标准：构建 “城市水务数据统一编码体系”，实现 “一物一码、一点一码”—— 例如，管网编码采用 “WS + 类型代码（G = 供水、P = 排水、W = 污水）+ 区域代码（6 位行政代码）+ 街道代码（3 位）+ 顺序码（4 位）”，如 “WS-G-330106-001-0001” 代表杭州市西湖区第 1 街道第 1 条供水管网；监测点位编码采用 “WD + 类型代码（Y = 水位、L = 流量、S = 水质）+ 区域代码 + 顺序码”，确保同一监测点位（如某河道断面）在供水、排水、污水处理部门的编码一致，实现数据关联。

例如，深圳市 2022 年发布《深圳市水务数据标准体系》，统一了 12 大类、89 小项数据标准，将供水、排水、污水处理数据格式统一为 JSON-LD，管网编码采用 “WS + 类型 + 区域 + 顺序码” 规则，仅用 6 个月就完成各部门现有数据的标准化改造，数据对接成功率从改造前的 35% 提升至 98%。

2. 搭建市级统一共享平台：解决 “数据在哪共享” 的载体问题

需建设 “市级城市水务数据共享平台”，作为各部门数据整合与共享的 “中枢”，实现 “数据一次采集、多方复用”，避免重复建设：

平台架构设计：“云 - 边 - 端” 协同：采用 “云端部署 + 边缘计算 + 终端采集” 架构 —— 终端层（各部门监测设备）实时采集数据，通过边缘计算节点（如区县级数据中转站）进行预处理（如过滤异常值、补全缺失数据），再上传至市级云端平台；云端平台采用 “微服务架构”，将供水、排水、污水处理业务拆分为 “管网管理、水量监测、水质分析、应急调度” 等独立微服务模块，各部门可根据需求调用对应模块，无需重复开发功能。

核心功能：“整合 - 清洗 - 共享 - 应用” 全流程：

数据整合：平台通过 API 接口（如 REST API、MQTT 协议）与各部门现有平台对接，实时同步数据 —— 例如，与供水部门 “智慧供水平台” 对接，获取供水管网压力、用户用水量数据；与排水部门 “排水管理系统” 对接，获取排水流量、内涝预警数据；与污水处理部门 “污水监测平台” 对接，获取进水浓度、出水达标数据，实现 “一网归集”；

数据清洗：平台内置 “智能清洗算法”，通过 “异常值检测（如剔除超出量程的水质数据）、缺失值补全（如用相邻时段数据插值补全）、数据去重（如删除重复上传的流量数据）”，确保数据质量 —— 例如，针对污水处理厂进水 COD 浓度突升的数据，算法会自动对比历史同期数据与周边排污口数据，判断是否为真实污染事件，避免误判；

数据共享：建立 “分级共享机制”—— 基础数据（如管网位置、监测点位分布）对所有部门开放；业务数据（如用户用水数据、污水处理成本数据）按权限共享（如供水部门可查看污水处理厂出水水质数据，生态环境局可查看供水厂水质检测数据）；敏感数据（如用户身份证号、企业运营数据）需申请审批后共享，并通过 “数据脱敏” 处理（如隐藏用户身份证号中间 6 位）；

数据应用：平台提供 “可视化分析、模型预测、应急联动” 功能 —— 例如，通过 GIS 地图可视化展示供排水管网分布与实时监测数据，辅助管网规划；基于水量、水质数据构建 “雨污混接识别模型”，自动定位混接点；当发生管网破裂时，平台自动联动供水部门关阀、排水部门疏排、污水处理部门调整处理工艺，实现跨部门应急调度。

例如，苏州市 2023 年建成 “苏州市智慧水务共享平台”，整合了全市 23 个部门的水务数据，涵盖 1.2 万公里供水管网、0.8 万公里排水管网、32 座污水处理厂的实时数据；平台上线后，跨部门数据查询时间从原来的 2-3 天缩短至 5 分钟，雨污混接识别效率提升 70%，管网修复响应时间从 4 小时缩短至 1.5 小时。

3. 建立协同保障机制：解决 “部门愿不愿共享” 的动力问题

技术标准与共享平台是 “硬支撑”，而机制保障是 “软动力”，需通过 “权责划分、考核激励、利益平衡” 消除部门顾虑，推动主动共享：

明确权责划分：“谁生产、谁负责，谁使用、谁反馈”：制定《城市水务数据共享管理办法》，明确各部门职责 —— 数据生产部门（如供水部门生产供水管网数据）负责数据的真实性、及时性，需在数据上传后 24 小时内处理平台反馈的异常数据；数据使用部门（如排水部门使用供水管网数据）需规范使用数据，不得用于非水务业务，且需向平台反馈数据应用效果（如数据是否满足规划需求）；同时，设立 “数据共享协调办公室”，负责解决部门间数据共享争议（如数据归属、使用范围争议）。

纳入考核激励：“共享成效与绩效挂钩”：将数据共享成效纳入各部门年度绩效考核 —— 例如，考核指标包括 “数据上传及时率（需≥95%）、数据质量合格率（需≥90%）、数据共享响应速度（需≤24 小时）”，对考核优秀的部门给予资金奖励（如增加数字化建设预算），对考核不合格的部门进行通报批评，倒逼部门主动共享数据。

平衡利益关系：“数据共享不损害部门核心利益”：针对部门担心的敏感数据泄露问题，采用 “数据不动模型动” 模式 —— 例如，污水处理部门不愿共享运营成本数据，可在平台上部署 “成本分析模型”，供水部门无需获取原始成本数据，只需输入水量需求，模型即可输出最优供水方案；针对数据共享后可能承担的责任问题，明确 “数据使用责任由使用部门承担”（如生态环境局使用供水水质数据进行监管，若因数据应用不当导致误判，责任由生态环境局承担），消除数据生产部门的顾虑。

例如，武汉市通过《武汉市水务数据共享考核办法》，将数据共享纳入各部门绩效考核，占比达 15%；对数据上传及时率连续 3 个月达 100% 的部门，额外给予 20% 的数字化建设补贴；同时，采用 “数据不动模型动” 模式，解决了污水处理部门不愿共享运营数据的问题，数据共享意愿从最初的 40% 提升至 85%。

4. 构建全流程安全防护体系：解决 “数据共享安不安全” 的底线问题

数据共享的前提是 “安全可控”，需从 “传输、存储、使用、销毁” 全流程构建安全防护体系，确保数据不泄露、不篡改、不丢失：

数据传输安全：加密传输 + 身份认证：数据从终端设备上传至共享平台时，采用 “国密算法（SM4）+VPN 专线” 加密传输，防止传输过程中被窃取；平台与各部门对接时，采用 “双向身份认证”（如 USBKey 认证、人脸识别认证），只有通过认证的部门才能接入平台，避免非法访问。

数据存储安全：分级存储 + 容灾备份：根据数据敏感程度分级存储 —— 基础数据存储在公有云，采用多副本备份（3 个副本分别存储在不同地域的服务器）；敏感数据存储在私有云，配备物理隔离的服务器，并采用 “磁盘阵列 + 异地容灾” 备份（如在市、县两级分别建立备份中心），确保极端情况下（如服务器故障、自然灾害）数据不丢失；同时，定期对存储数据进行完整性校验（如哈希值比对），防止数据被篡改。

数据使用安全：权限管理 + 操作审计：建立 “最小权限原则” 的权限管理体系 —— 按 “部门 - 岗位 - 人员” 三级分配权限，例如，供水部门运维人员仅能查看供水管网数据，无法修改或下载；同时，平台自动记录所有数据操作（如谁访问了数据、访问时间、操作内容），形成 “操作审计日志”，日志保存时间不少于 3 年，一旦发生数据泄露，可追溯责任主体。

数据销毁安全：合规销毁 + 痕迹清除：当数据达到存储期限（如用户用水数据存储 5 年）或不再需要时，采用 “物理销毁（如硬盘粉碎）+ 逻辑清除（如多次覆写数据）” 相结合的方式销毁数据，确保数据无法恢复；销毁过程需形成 “销毁报告”，经部门负责人签字确认后存档，避免违规销毁。

例如，广州市 “智慧水务共享平台” 构建了全流程安全防护体系，数据传输采用 SM4 国密算法加密，敏感数据存储在私有云并实现异地容灾，权限管理细化至 28 个岗位，操作审计日志实时上传至市政务安全平台；平台运行 2 年来，未发生一起数据泄露或篡改事件，数据安全满意度达 96%。

三、实践成效：数据整合与共享带来的水务管理变革

城市水务数字化打破数据壁垒后，不仅提升了管理效率，更推动了水务治理从 “被动应对” 向 “主动预防” 转型：

管理效率显著提升：跨部门数据查询时间从 “天级” 缩短至 “分钟级”，管网故障定位从 “人工排查数天” 变为 “平台自动定位 10 分钟”，污水处理厂进水异常响应时间从 “2 小时” 缩短至 “30 分钟”；

资源配置更趋合理：通过共享供水量与污水处理量数据，优化水厂与污水处理厂布局 —— 例如，某城市通过数据共享发现，东部片区供水量增长但污水处理能力不足，西部片区供水量稳定但污水处理厂负荷过剩，据此调整污水处理厂扩建计划，节约投资 1.2 亿元；

应急处置更加高效：2023 年台风 “杜苏芮” 影响期间，某市通过共享平台实时整合供水压力、排水流量、河道水位数据，提前 6 小时发布内涝预警，联动关闭 12 处供水管网阀门、启动 8 座泵站抽排，避免了 3 个老旧小区停水内涝，减少经济损失约 500 万元。

结语

城市水务数字化打破部门数据壁垒，并非简单的 “技术拼接”，而是 “标准统一、平台支撑、机制保障、安全防护” 的系统工程。通过构建 “数据通、平台通、业务通、责任通” 的共享体系，既能消除 “数据孤岛”，实现管网、水量、水质数据的跨领域整合与共享，更能推动城市水务管理从 “分散式” 向 “一体化” 转型，为智慧水务建设奠定坚实基础，最终实现 “安全供水、高效排水、达标治污” 的水务治理目标。