在极端降雨频发的背景下，城市内涝已成为影响居民生活、威胁公共安全的重要问题。而排水管网作为城市防洪排涝的 “地下生命线”，其运行状态直接决定内涝风险的高低。当前，多数城市的内涝预警仍依赖 “降雨即预警” 的简单逻辑，缺乏对管网实际承载能力的动态感知，导致预警要么 “提前量不足”（暴雨来临后才预警，应急响应仓促），要么 “准确性偏低”（误判或漏判内涝点位）。事实上，排水管网监测积累的历史数据（如历年降雨 - 水位变化、管网淤积周期）与实时采集的运行数据（如当前降雨量、管道流量、检查井水位），正是破解这一困境的关键。通过科学建模实现两类数据的深度融合，既能让预警 “看得更远”（延长提前量），又能让预警 “判得更准”（精准定位风险点位），为城市内涝防控构建 “主动防御” 的技术屏障。

一、内涝预警的现存痛点：为何需要历史与实时数据联动？

当前城市内涝预警的局限性，本质上是 “数据割裂” 导致的 “决策片面”。一方面，仅依赖实时数据（如实时降雨量、当前管网水位）预警，缺乏对 “历史规律” 的参考，无法判断当前工况是否处于 “异常区间”。例如，同样是 1 小时 50mm 的降雨量，在管网刚完成清淤的雨季初期，可能不会引发内涝；但在管网淤积严重的雨季末期，却可能导致水位骤升、路面积水。若仅看实时数据，很容易误判风险等级。另一方面，仅依赖历史数据预警，又无法应对 “突发变量”—— 历史数据反映的是过往常规场景，而极端天气（如短时强降雨、台风过境）下的管网负荷、降雨强度往往突破历史极值，此时单纯的历史数据模型会因 “未覆盖极端场景” 而失效，导致漏判内涝风险。

此外，传统预警模型的 “静态性” 进一步加剧了精准度不足的问题。多数城市的内涝预警阈值（如 “降雨量超 50mm 即预警”）是固定的，未考虑管网的动态变化：如某路段管网因施工临时缩减过流能力、某区域因城市更新增加了硬化路面（导致径流量增大），这些实时变化都无法通过静态的历史数据模型捕捉，最终导致预警与实际情况脱节。据《中国城市内涝防治报告》统计，2023 年我国城市内涝预警的平均提前量仅为 1-2 小时，且误判率超 30%，其中 “数据割裂” 是核心原因之一。

二、历史与实时数据结合建模的核心逻辑：从 “静态对比” 到 “动态推演”

排水管网监测的历史数据与实时数据，并非简单的 “叠加使用”，而是通过建模实现 “规律提炼 - 实时校验 - 动态修正” 的闭环，其核心逻辑可概括为 “以历史数据定规律，以实时数据判现状，以模型推演未来风险”。

（一）历史数据：构建 “风险基线” 与 “规律模型”

排水管网监测的历史数据，是建模的 “基础数据库”，其核心价值在于提炼管网运行的 “常态规律” 与 “风险阈值”。这些历史数据主要包括三类：一是降雨 - 水位关联数据，如近 5-10 年不同降雨强度（如 1 小时 30mm、50mm、80mm）下，各管网节点的水位变化曲线、达到满管水位的时间；二是管网工况历史数据，如历年管网清淤前后的过流能力变化、不同季节（如雨季 / 旱季）的淤积速度、管道老化导致的过流能力衰减趋势；三是内涝事件历史数据，如过往内涝事件发生时的降雨量、管网水位、积水深度、影响范围，以及当时的管网状态（如是否淤积、是否有临时障碍物）。

通过对这些历史数据的清洗与分析，可构建两大核心模型：一是 “降雨 - 内涝响应模型”，明确不同降雨强度、降雨时长下，各管网节点发生内涝的 “概率阈值”—— 例如，某管径 DN1000 的管网，在清淤后，当 1 小时降雨量超 60mm 且持续 2 小时，水位达到满管的概率为 80%，引发内涝的概率为 50%；二是 “管网工况衰减模型”，量化管网淤积、老化对过流能力的影响 —— 例如，某混凝土管道每淤积 25px，过流能力下降 5%，若 3 个月不清淤，过流能力将从 100% 降至 85%。这两大模型共同构成了内涝预警的 “风险基线”，为后续实时数据的分析提供 “参照标准”。

（二）实时数据：动态校验 “现状工况” 与 “风险偏差”

如果说历史数据是 “基线”，那么实时数据就是 “标尺”，用于动态校验当前管网工况是否偏离 “常态”，以及偏离的程度。排水管网监测的实时数据主要包括四类：一是实时气象数据，如当前降雨量、降雨强度、未来 1-3 小时的降雨预报；二是管网实时运行数据，如各节点的水位、流量、流速，以及管道内的淤积厚度（通过内窥设备实时监测）；三是周边环境实时数据，如路面硬化率、绿地覆盖率（影响径流量）、周边施工情况（是否影响管网排水）；四是设备状态实时数据，如排水泵站的运行功率、闸门的开启度（反映主动排水能力）。

将这些实时数据输入基于历史数据构建的 “风险基线模型”，可完成两项核心校验：一是 “工况校验”，判断当前管网状态是否正常 —— 例如，根据历史模型，1 小时 40mm 降雨量下，某节点正常水位应为 1.2 米，若实时监测水位已达 1.5 米，说明管网可能存在淤积（过流能力下降），需标记为 “高风险”；二是 “预报校验”，结合未来降雨预报，预判风险变化趋势 —— 例如，当前降雨量为 30mm/h，未来 2 小时预报降雨量将增至 60mm/h，通过历史模型可推算，若不采取应急措施（如开启备用泵站），该节点水位将在 1.5 小时后达到满管，引发内涝。

（三）模型推演：实现 “提前量延长” 与 “风险精准定位”

历史数据与实时数据的结合，最终通过 “动态推演模型” 转化为内涝预警结果。这类模型并非单一算法，而是融合了 “统计分析”“机器学习”“水力模拟” 的复合型模型，其核心功能有二：

一是延长预警提前量。通过历史数据中的 “降雨 - 水位响应规律”，结合实时降雨量与未来降雨预报，可反向推算 “内涝发生前的临界时间”。例如，某城市基于近 10 年的历史数据，构建了 “降雨量 - 水位上升速率” 模型：当实时监测到水位上升速率达 0.3 米 / 小时，且未来 1 小时预报降雨量为 50mm，模型可推算出 “该节点将在 1.8 小时后达到满管水位，引发内涝”，相比仅依赖实时水位的预警（提前量约 30 分钟），提前量延长了 1.5 小时，为应急响应（如人员疏散、交通管制、泵站调度）争取了充足时间。

二是提升风险定位精准度。模型通过实时数据校验历史基线，可精准识别 “局部异常风险”。例如，某区域整体降雨量为 40mm/h，按历史模型判断为 “中度风险”，但实时监测发现某路段管网水位上升速率远超其他节点（达 0.5 米 / 小时），进一步调取该节点的实时淤积数据（淤积厚度达 375px），模型可判定该节点为 “极高风险”，需优先处置。这种 “整体判断 + 局部精准定位” 的能力，避免了传统预警 “一刀切”（全区域预警）导致的资源浪费，让应急力量能聚焦 “高风险点位”。

三、实际应用案例：数据联动建模如何提升预警效果？

（一）案例 1：某东部沿海城市 —— 提前量从 1 小时延长至 3 小时

该城市曾因台风引发的短时强降雨多次出现内涝，2022 年引入 “历史 + 实时数据联动建模” 的内涝预警系统后，预警效果显著提升。其具体做法是：首先，整合近 8 年的排水管网监测历史数据（包括 12 次台风降雨事件的完整数据），构建 “台风降雨 - 管网水位 - 内涝风险” 关联模型，明确不同台风等级（如热带风暴、强台风）下，各管网节点的内涝临界阈值；其次，实时接入气象部门的台风路径预报、降雨量监测数据，以及管网的实时水位、流量数据；最后，通过水力模拟模型，将历史规律与实时数据结合，动态推演内涝风险。

2023 年台风 “泰利” 过境时，该系统发挥了关键作用：在台风登陆前 6 小时，系统根据历史模型（强台风过境时，该城市平均降雨量达 80mm/2 小时）与实时监测数据（当时已出现 30mm / 小时降雨，且风力达 10 级），推算出 “市中心 3 个核心路段的管网将在 3 小时后达到满管水位，引发严重内涝”，并发出预警。应急部门据此提前 3 小时启动响应：开启全部排水泵站、封闭高风险路段、疏散低洼区域居民。最终，这 3 个路段仅出现轻微积水，未造成人员伤亡与重大财产损失，相比 2021 年台风 “烟花” 过境时（预警提前量 1 小时，内涝导致 3 条路段交通中断），预警效果大幅提升。

（二）案例 2：某北方省会城市 —— 误判率从 35% 降至 12%

该城市雨季短但降雨集中，传统预警因 “未考虑管网淤积动态变化”，误判率较高（雨季误判率达 35%）。2023 年，该市通过数据联动建模优化预警系统：一方面，整合近 5 年的管网清淤历史数据与内涝事件数据，构建 “淤积厚度 - 过流能力 - 内涝风险” 模型，明确 “淤积厚度每增加 25px，内涝风险提升 8%” 的规律；另一方面，实时接入各管网节点的内窥监测数据（实时反馈淤积厚度）与降雨量数据，动态修正预警阈值。

例如，2023 年 7 月某次降雨中，实时降雨量达 50mm / 小时，按传统固定阈值（降雨量超 50mm 即预警），需对全市 20 个路段发出预警。但通过数据联动模型分析：其中 12 个路段的实时淤积厚度仅为 75px（过流能力下降 24%，未达临界值），无需预警；8 个路段淤积厚度达 200px（过流能力下降 64%，达临界值），需发出预警。最终，这 8 个路段均出现不同程度积水，预警准确率达 100%，而未预警的 12 个路段均无内涝，误判率从 35% 降至 12%，避免了应急资源的无效投入。

四、未来优化方向：让数据联动建模更智能、更全面

随着监测技术的迭代与数据量的积累，历史与实时数据结合建模的内涝预警系统，将向 “更智能、更全面” 方向发展。一方面，模型将纳入更多 “跨领域数据”，如城市地表径流数据（通过卫星遥感监测）、交通流量数据（判断内涝对交通的影响程度）、地下水位数据（判断土壤含水率对下渗的影响），进一步提升预警的综合性；另一方面，模型将引入 “实时自学习” 能力 —— 通过持续积累新的历史数据（如新型极端天气事件数据），自动优化算法参数，避免因 “历史数据滞后” 导致的模型失效。例如，某城市遭遇历史罕见的 1 小时 100mm 降雨量后，模型可自动将该事件数据纳入历史数据库，调整极端降雨场景下的预警阈值，为未来类似事件提供更精准的预警依据。

此外，“数据可视化” 与 “多部门联动” 将成为模型落地的关键支撑。通过构建 “内涝风险预警地图”，将模型推演的风险点位、预警提前量、应急建议等信息，实时推送至市政、应急、交通、气象等部门，实现 “数据共享 - 协同决策”，让预警不仅 “算得准”，更能 “用得上”。

综上，排水管网监测的历史数据与实时数据结合建模，是突破当前内涝预警瓶颈的核心路径。它通过 “以史为鉴、以实为准、以模推演”，既解决了传统预警 “提前量不足” 的问题（延长至 2-3 小时甚至更久），又破解了 “准确性偏低” 的困境（误判率大幅降低）。随着这类模型在更多城市的落地应用，城市内涝防控将从 “被动应对” 真正转向 “主动防御”，为构建 “海绵城市”、保障居民生活安全提供坚实的技术支撑。