城市管网作为水资源输送与污水排放的核心载体，其水质安全直接关系居民健康与生态环境稳定。传统管网监测存在数据碎片化、溯源滞后、预警被动等问题，难以应对复杂污染场景。通过构建 “全维度数据整合、智能化分析建模、闭环式预警处置” 体系，深度挖掘水质数据价值，可实现管网污染的精准溯源与前瞻性风险预警，筑牢城市水安全防线。

一、水质数据整合：构建全域协同的 “数据底座”

水质数据的有效整合是污染溯源与风险预警的基础，需打破设备、部门、区域壁垒，实现多源数据的全面汇聚与标准化管理。

（一）多维度数据采集：覆盖管网全链路

围绕管网运行全流程，部署多类型监测设备，实现水质数据全方位捕捉。在供水管网层面，于水源地、水厂出水口、主干管节点、小区入户端布设传感器，监测 pH 值、浊度、余氯、重金属、微生物等核心指标，实时掌握供水水质状态；在排水管网层面，聚焦工业排污口、生活污水接入点、管网交汇处及污水处理厂入口，监测化学需氧量（COD）、氨氮、总磷、悬浮物（SS）等污染指标，追踪污水污染物变化；同时补充管网运行数据（流量、水压、流速）、气象数据（降雨量、降雨时长）、地理信息数据（管网 GIS 地图、污染源分布）及企业排污申报数据，形成 “水质指标 + 运行状态 + 外部环境” 的多维度数据采集网络。

采用高精度传感器与物联网技术，确保数据采集的实时性与准确性。例如，光学传感器、电化学传感器可实现十几种水质参数的同步检测，响应速度快、检测精度高；通过 4G/5G、NB-IoT 等通信技术，实现监测数据分钟级传输，避免数据延迟导致的预警滞后。

（二）数据标准化处理：打破格式壁垒

针对不同监测设备、不同部门的数据格式差异，建立统一的数据处理规范。制定涵盖数据采集频率、精度要求、传输格式的标准体系，将分散的原始数据转化为 JSON、XML 等统一格式，实现数据互通互认；搭建数据清洗系统，通过算法自动过滤异常值、补全缺失数据，剔除设备故障、环境干扰导致的无效信息，确保数据真实性。例如，某城市通过标准化处理，成功整合 2000 余台监测设备、12 个部门的水质及关联数据，实现数据统一调用与管理。

（三）分层式数据存储：保障安全高效

采用 “边缘计算 + 云端存储” 的混合架构，优化数据存储与调用效率。边缘节点负责临时存储实时监测数据，避免网络中断导致的数据丢失，网络恢复后自动同步至云端；云端搭建分布式数据中台，运用 Hadoop、Redis 等大数据存储技术，支撑海量数据的长期存储与快速检索，同时设置多重备份机制，保障数据安全。建立跨部门数据共享机制，通过权限管控向水务、环保、应急等部门开放相关数据，实现协同联动。

二、污染溯源：数据建模驱动的精准定位

依托整合后的水质数据，结合算法模型与管网特征，实现污染来源的快速追溯与精准定位，解决 “污染在哪来” 的核心问题。

（一）构建管网水力 - 水质耦合模型

基于管网 GIS 地图、管径材质、水流方向等基础数据，构建水力 - 水质耦合模型，模拟污染物在管网中的迁移扩散规律。模型融合实时水质数据与历史污染案例，通过机器学习算法持续优化，可精准计算污染物的扩散速度、影响范围，反推污染发生的时间节点与初始位置。例如，当某区域 COD 浓度突然超标时，模型可结合水流流速、管网拓扑结构，快速锁定污染源头的大致范围，为现场排查提供方向。

（二）特征污染物指纹溯源

针对不同污染源的特征污染物，建立 “指纹数据库”—— 工业污染对应特定重金属、VOCs 等特征指标，生活污水以高氨氮、高 BOD5 为典型特征，农业污染则侧重氮磷营养盐与农药残留。当监测到水质异常时，通过比对异常指标与指纹数据库，快速判断污染类型；结合该类型污染源的分布台账，进一步缩小溯源范围。例如，监测到水中铬、镍等重金属超标时，可直接关联周边电镀、冶金企业，优先排查相关排污口。

（三）多数据交叉验证锁定源头

整合水质数据与管网运行、气象、企业排污等数据进行交叉验证，提升溯源准确性。通过分析水质异常与流量变化的关联性，判断是否为集中排污导致；结合气象数据，区分降雨径流带来的面源污染与固定排污口的点源污染；比对企业排污申报数据与监测数据，核查是否存在超标排放行为。某城市通过交叉验证，成功锁定 3 起工业企业偷排事件，溯源时间从传统的 48 小时缩短至 6 小时。

三、风险预警：前瞻预判的智能防控体系

基于整合后的水质数据，建立分级预警机制，实现从 “被动响应” 到 “主动防控” 的转变，提前规避水质安全风险。

（一）设定动态预警阈值

结合国家水质标准、管网运行承载能力及历史污染数据，建立动态预警阈值体系。针对不同管网类型（供水 / 排水）、不同区域（居民区 / 工业区 / 水源保护区）设置差异化阈值，例如水源保护区的重金属指标阈值更为严格；根据季节变化、用水高峰等因素动态调整阈值，避免因固定阈值导致的误报或漏报。当监测数据超出阈值时，系统自动触发预警。

（二）AI 驱动的趋势预警

引入机器学习、深度学习算法，对海量历史水质数据、污染源数据进行深度挖掘，识别水质变化的潜在规律与风险因子。系统可通过分析水质指标的变化趋势，提前预判污染风险 —— 例如，发现某区域氨氮浓度连续 3 小时呈线性上升，且周边生活污水管网流量异常，可提前发出污染预警，为处置预留时间。某智慧水务平台通过 AI 模型，将预警响应时间缩短 50%，漏报率控制在 8% 以下。

（三）分级预警与联动处置

建立 “蓝色 - 黄色 - 橙色 - 红色” 四级预警机制，根据污染程度与影响范围分级推送预警信息。蓝色预警针对轻微异常，通知运维人员加强监测；黄色预警启动现场排查，核实污染情况；橙色预警联动环保部门开展执法检查，关闭疑似排污口；红色预警启动应急响应，如切换供水水源、启动污水应急处理设施，保障公众安全。预警信息通过短信、APP、平台弹窗等多渠道推送，确保相关部门快速响应。

四、保障措施：技术、管理与运维协同发力

（一）技术保障：强化核心能力建设

持续迭代监测技术与算法模型，研发适配复杂管网环境的高精度传感器，提升极端条件下的数据采集能力；优化水力 - 水质耦合模型与 AI 预警算法，融入数字孪生技术，实现污染扩散趋势的可视化模拟；加强网络安全防护，部署防火墙、入侵检测系统，定期开展安全演练，保障数据与系统安全。

（二）管理保障：健全工作机制

制定水质数据管理办法，明确数据采集、整合、共享的流程与责任分工；建立跨部门协同机制，统筹水务、环保、应急、气象等部门资源，形成 “监测 - 预警 - 溯源 - 处置” 的闭环管理；将预警响应效率、溯源准确性纳入考核指标，推动工作提质增效。

（三）运维保障：确保系统稳定运行

组建专业化运维团队，负责监测设备的定期校准、检修与更换，避免因设备故障导致的数据失真；建立数据质量评估机制，定期对整合数据的准确性、完整性进行核查；开展运维人员技术培训，提升其数据解读、模型操作与应急处置能力。

结语：以数据智慧守护管网水质安全

城市管网水质数据的有效整合，为污染溯源提供了精准路径，为风险预警赋予了前瞻能力，是破解管网水质管理难题的核心抓手。通过构建全维度数据底座、智能化溯源模型、分级式预警体系，可实现管网污染的 “早发现、早定位、早处置”，最大限度降低水质安全风险。

未来，随着物联网、AI 大模型等技术的持续发展，水质数据整合将更加高效，溯源与预警的精准度将进一步提升，为建设安全、韧性、智慧的城市水系统提供坚实支撑。