雨污混流是市政排水管网的常见问题，其隐蔽性强、成因复杂（如管网错接、破损、违规偷排），传统人工排查效率低、成本高，而水质与流量监测数据的科学联动，能通过 “异常数据特征识别 - 污染溯源分析 - 混流点精准定位” 的闭环流程，破解这一治理难题。本文从数据联动的核心逻辑、关键技术、场景化实施及实践案例四个维度，详解如何通过双参数协同实现雨污混流点的精准锁定。

一、数据联动的核心逻辑：捕捉雨污混流的 “异常特征信号”

雨污混流的本质是雨水与污水的非正常混合，会导致管网内水质、流量出现规律性异常 —— 雨水混入污水会稀释污染物浓度，污水混入雨水则会提升污染物浓度，同时伴随流量突变。水质与流量监测数据联动的核心，就是通过建立 “正常工况基线”，识别偏离基线的异常数据组合，从而锁定混流迹象。其核心逻辑可概括为三大特征识别：

（一）“水质突变 + 流量骤增”：雨水管混入污水的典型信号

正常情况下，雨水管在晴天流量极低（多为地下水或少量冲洗水，通常＜0.5m³/h），水质清洁（COD＜50mg/L、电导率＜200μS/cm）；若晴天雨水管出现流量骤增（如从 0.3m³/h 升至 5m³/h），同时伴随水质指标突变（COD 升至 150mg/L 以上、电导率升至 500μS/cm 以上），则可判定为污水混入雨水管。这是因为周边小区、商户的污水私接至雨水管，会在用水高峰（如早 6-9 点、晚 17-21 点）出现流量与污染物浓度同步上升的特征。

例如深圳某老旧城区雨水管监测中，晴天 9 点监测到流量从 0.2m³/h 跃升至 6.8m³/h，COD 从 28mg/L 升至 185mg/L，通过数据联动分析，锁定为周边 3 家餐饮店将污水管接入雨水管，整改后该点位水质与流量恢复正常。

（二）“水质稀释 + 流量暴涨”：污水管混入雨水的核心特征

污水管在晴天流量稳定（随居民用水规律波动，如早高峰流量高、夜间流量低），水质指标相对恒定（COD 通常 200-400mg/L、电导率 800-1500μS/cm）；若雨天污水管出现流量暴涨（如超出晴天平均流量 3 倍以上），同时水质指标稀释（COD 降至 100mg/L 以下、电导率降至 500μS/cm 以下），则表明雨水混入污水管。这一特征多源于雨水管与污水管错接、管网破损导致雨水渗入，或初期雨水通过合流制管网涌入。

江苏某新区污水管监测显示，暴雨期间流量从晴天平均 80m³/h 升至 320m³/h，COD 从 320mg/L 降至 95mg/L，结合管网 GIS 地图，发现是 2 处道路施工导致雨水管与污水管连通，雨水大量混入。

（三）“水质 - 流量时空耦合”：复杂管网混流的识别关键

在多支管交汇的复杂管网（如市政次干管），单一监测点的异常难以定位具体混流点，需通过 “时空耦合” 联动多点位数据：同一时间段内，上游监测点水质正常、流量稳定，下游监测点出现水质突变与流量骤增，则混流点大概率位于上下游监测点之间；若某一支管监测点出现异常，且主干管对应时段也出现同步异常，则可判定混流点来自该支管。

例如广州某市政次干管监测中，上游 A 点（COD 350mg/L、流量 90m³/h）数据正常，下游 B 点（COD 180mg/L、流量 150m³/h）出现水质稀释与流量上升，同时支线 C 点（接入 B 点上游）监测到雨天流量从 15m³/h 升至 70m³/h，最终锁定混流点为支线 C 与主干管的连接段，因管道破损导致雨水渗入。

二、数据联动的关键技术：构建 “采集 - 传输 - 分析” 协同体系

要实现水质与流量数据的高效联动，需依托 “高精度采集、低延迟传输、智能分析” 三大技术支撑，确保数据同步性、完整性与分析准确性，为混流点定位提供可靠数据基础。

（一）同步采集技术：确保数据时空一致性

水质与流量数据若采集时间不同步（如水质每 5 分钟采集 1 次、流量每 1 分钟采集 1 次），会导致联动分析出现偏差。需通过 “统一时钟校准 + 同步采样触发” 实现数据匹配：

时钟同步：所有监测设备（水质传感器、流量计）通过 NTP 网络时间协议校准，确保时间误差≤1 秒，避免因时间差导致的 “流量峰值与水质峰值不对应” 问题。

触发式采样：将流量监测设为 “主触发源”，当流量出现超过 20% 的波动时，自动触发水质传感器提升采样频率（如从每 5 分钟 1 次改为每 1 分钟 1 次），精准捕捉水质随流量变化的动态过程。某城市管网项目采用该技术后，混流异常数据的捕捉率提升至 98%，较传统固定采样频率提高 35%。

（二）低延迟传输技术：保障数据实时联动

数据传输延迟会导致无法及时追踪混流动态，尤其在瞬时混流（如企业偷排）场景中，易错失定位时机。需通过 “双链路传输 + 边缘预处理” 确保数据快速流转：

双链路传输：采用 “NB-IoT/LoRa+4G” 双链路传输数据，常规情况下用低功耗的 NB-IoT/LoRa 传输数据，当监测到异常时，自动切换至 4G 高带宽链路，将数据传输延迟控制在 10 秒以内，确保异常信号实时上传。

边缘预处理：在监测点部署边缘网关，对水质与流量数据进行本地初步联动分析，筛选出 “流量异常且水质异常” 的有效数据，仅传输关键异常数据至平台，减少数据冗余，提升分析效率。例如武汉某管网项目中，边缘网关将无效数据过滤率控制在 60%，平台数据处理速度提升 50%。

（三）智能分析算法：实现混流点精准溯源

传统人工对比数据效率低，需依托 AI 算法构建 “基线建模 - 异常识别 - 溯源定位” 的自动化分析流程：

正常工况基线建模：算法通过学习 3-6 个月的历史数据，建立不同时段（如工作日 / 周末、早高峰 / 夜间）、不同天气（晴天 / 雨天）的水质 - 流量正常基线，例如晴天早高峰污水管 COD 基线为 300-350mg/L、流量基线为 80-100m³/h。

异常识别算法：当实时数据超出基线阈值（如 COD 偏差 ±30%、流量偏差 ±50%）时，算法自动标记异常，并通过 “水质 - 流量相关性分析” 判断是否为混流（如流量与 COD 正相关可能是污水混入雨水，负相关可能是雨水混入污水）。

溯源定位算法：结合管网 GIS 地图，算法通过多监测点的异常时间差、数据变化幅度，计算混流点位置。例如上游 A 点异常时间比下游 B 点早 2 分钟，结合管道流速（1m/s），可推算混流点位于 A、B 点之间 200 米范围内。某省会城市采用该算法后，混流点定位误差从 500 米缩小至 50 米以内。

三、场景化数据联动方案：适配不同管网层级的监测需求

市政排水管网分为支管（小区、街巷）、次干管、主干管，不同层级的管网特性与混流风险不同，需设计差异化的数据联动方案，确保定位精准度与成本平衡。

（一）小区 / 街巷支管：“高频监测 + 单点联动” 锁定源头

支管管径小（DN150-DN600）、混流多为私接偷排（如居民洗衣机污水接入雨水管、商户污水接入雨水篦子），需采用 “单点高频监测 + 水质 - 流量实时联动” 方案：

监测设备选型：在支管末端（接入次干管前）布设一体化监测设备，集成流量计（管段式超声多普勒流量计，量程 0.1-3m/s）与水质传感器（监测 COD、电导率、浊度），采样频率设为 1 分钟 1 次，捕捉瞬时混流。

联动分析逻辑：重点监测晴天流量与水质变化，若晴天流量突增且 COD、电导率同步上升，立即触发告警，结合小区户型图与商户分布，排查支管周边私接点位。例如杭州某小区支管监测中，晴天 18 点出现流量从 0.5m³/h 升至 3.2m³/h、COD 从 45mg/L 升至 210mg/L，通过数据联动锁定为 3 户居民将洗衣机排水管接入雨水支管，整改后数据恢复正常。

（二）市政次干管：“多点位联动 + 时空对比” 缩小范围

次干管管径中等（DN600-DN1500），承接多支管来水，混流可能来自某一支管或管道破损，需采用 “多点位同步监测 + 时空对比联动” 方案：

监测点布设：在次干管的上游起点、各支管接入处、下游终点布设监测点，形成 “节点监测网络”，每个点位同步监测流量、COD、电导率。

联动分析逻辑：对比同一时段不同点位数据，若某一支管接入点下游数据异常，而上游与其他支管接入点数据正常，则混流点位于该支管；若所有支管接入点数据正常，仅下游终点异常，则混流点位于下游段管道（如管道破损）。某城市次干管项目中，通过该方案 3 天内锁定 2 处支管混流与 1 处管道破损，整改效率较人工排查提升 10 倍。

（三）市政主干管：“全参数监测 + 流域协同” 把控全局

主干管管径大（DN1500-DN3000），承担跨区域排水任务，混流影响范围广，需采用 “全参数监测 + 流域数据协同” 方案：

监测设备选型：布设大口径电磁流量计（量程 0-10000m³/h）与多参数水质分析仪（监测 COD、氨氮、总磷、电导率），同时增加雨量计，关联降雨数据与管网数据。

联动分析逻辑：结合降雨强度判断混流类型 —— 无降雨时流量异常且水质恶化，多为污水偷排；降雨时流量暴涨且水质稀释，多为雨水混入。同时联动上游流域监测数据，若上游流域水质正常，下游主干管异常，则混流点位于下游区域。例如深圳某主干管监测中，台风期间流量从 2000m³/h 升至 8000m³/h，COD 从 320mg/L 降至 110mg/L，结合上游流域数据与雨量数据，判定为 3 处合流制管网溢流导致雨水混入，及时调度泵站缓解污水处理厂负荷压力。

四、实践案例：数据联动定位雨污混流的落地成效

国内多个城市通过水质与流量数据联动，实现雨污混流点的精准定位与高效治理，验证了该技术路径的可行性与实用性。

（一）山东潍坊寒亭区管网项目

寒亭区曾因雨污混流导致河道水质频繁超标，2023 年在全区 210 个管网节点布设水质 - 流量一体化监测设备，构建数据联动分析平台。运行半年内，通过 “流量骤增 + 水质突变” 特征识别，定位 17 处混流点（12 处污水接入雨水管、5 处雨水混入污水管），整改后：

雨水排口 COD 均值从 85mg/L 降至 28mg/L，达到地表水 V 类标准；

污水管雨天流量峰值降低 40%，污水处理厂雨季负荷稳定性提升 35%；

河道 IV 类以上水体占比从 65% 升至 92%，获山东省生态环境厅通报表扬。

（二）浙江杭州萧山区老旧城区项目

萧山区老旧小区管网老化，雨污混接问题突出，2024 年在 48 个小区支管与 12 条次干管布设监测设备，采用 “单点联动 + 多点位对比” 方案：

3 个月内锁定 22 处混流点，其中 15 处为居民私接洗衣机排水管至雨水管，7 处为管道错接；

通过数据联动分析，将排查时间从传统人工的 15 天缩短至 2 天，整改成本降低 60%；

整改后小区雨水排口无污水混入，周边沟渠水生生物种类增加 23 种。

五、数据联动的优化方向：从 “定位” 到 “预防” 的升级

未来，水质与流量数据联动将向 “更智能、更前瞻” 方向发展，进一步提升混流治理效率：

融合 AI 预测：通过历史混流数据训练 AI 模型，预测不同季节、不同用水模式下的混流风险点，提前开展排查；

联动管网健康数据：结合管道检测（如 CCTV 检测）的破损数据，当监测到水质 - 流量异常时，优先排查破损管道区域，提升定位效率；

跨部门数据共享：将水质 - 流量联动数据接入城管、环保部门平台，实现 “异常告警 - 执法处置 - 整改核验” 的跨部门闭环，避免整改滞后。

市政排水管网水质与流量监测数据的联动，本质是通过 “数据互证” 破解雨污混流的隐蔽性难题。从单一参数监测到双参数协同，从人工分析到智能溯源，这一技术路径不仅大幅提升混流点定位精度与效率，更为雨污分流改造、管网运维提供精准靶向，助力城市水环境质量持续改善。