城市内涝已成为制约城市化高质量发展的突出难题，传统防控模式存在监测滞后、调度被动、协同不足等痛点。智慧水务技术以物联网、数字孪生、AI 算法等为核心，通过 “感知 - 预警 - 调度 - 治理” 全链条赋能，重塑内涝防控逻辑。其核心应用路径围绕泛在感知网络构建、智能预警体系搭建、全域协同调度优化、长效治理能力升级展开，实现内涝风险从 “被动应对” 向 “主动防控” 的转型。

一、构建泛在感知网络：夯实内涝防控数据底座

（一）多维度监测点位优化布局

以 “全域覆盖、重点加密” 为原则，整合市政排水管网、泵站、河道、易涝点等核心场景监测资源。在排水主干管、支管关键断面部署液位计、流量计，实时捕捉管网水位与流量变化；在城市低洼路段、地下空间（地铁、隧道）、立交桥下设置积水传感器，精准监测积水深度与上涨速率；在河道、水库、湖泊布设水文监测站，跟踪水位、流速、降雨量等核心指标；在污水处理厂、雨水调蓄池安装设备运行状态传感器，实现设施工况实时感知。

（二）跨领域数据融合互通

打破 “数据孤岛”，整合水务、气象、应急、交通等多部门数据资源。接入气象部门高精度降雨预报数据（短时、临近、中长期），为内涝预判提供气象支撑；联动交通部门路况监测数据，实现积水点与交通拥堵信息互推；融合城市 GIS 地理信息、排水管网 BIM 模型数据，构建 “地上 - 地下” 一体化数据地图。通过统一数据标准，将分散的监测数据汇入城市智慧水务平台，形成 “雨情、水情、工情、灾情” 四维数据体系。

（三）感知设备智能化升级

采用低功耗、抗干扰、高稳定性的智能传感设备，适配复杂户外与地下环境。针对排水管网泥沙淤积、污水腐蚀等问题，选用防堵塞、耐腐蚀的雷达液位计与电磁流量计；在暴雨、强风等极端天气场景，部署具备自清洁、抗雷击功能的监测设备，保障数据采集连续性。同时，通过物联网技术实现设备远程运维，实时监控传感器运行状态，自动预警故障并触发检修流程，提升感知网络可靠性。

二、搭建智能预警体系：实现内涝风险精准预判

（一）多模型融合预警算法构建

基于历史降雨、内涝灾情、管网承载力等数据，构建 “气象预报 + 水文模拟 + 水力计算” 多维度预警模型。整合机器学习、深度学习算法，分析不同降雨强度、历时与内涝风险的关联规律，精准预测内涝发生时间、范围、积水深度。例如，通过数字孪生技术复刻城市排水系统，模拟不同降雨场景下管网水流演进过程，提前预判溢流点与积水风险区域，预警准确率可达 90% 以上。

（二）分级预警机制与精准推送

建立 “蓝、黄、橙、红” 四级预警体系，根据内涝风险等级明确响应标准。当预测 1 小时降雨量超 50mm 且可能引发轻度积水时，发布蓝色预警；当预测 3 小时降雨量超 100mm 且可能导致严重积水、交通中断时，发布红色预警。通过手机 APP、短信、社交媒体、交通诱导屏等多渠道，向受影响区域居民、相关部门精准推送预警信息与避险指引，实现 “点对点” 精准告知。

（三）风险动态评估与预案生成

结合实时监测数据与预警模型输出，动态更新城市内涝风险地图。对老旧管网密集区、地形低洼区、地下空间等重点区域，持续评估风险等级并标记风险等级；针对不同预警场景，自动匹配预设应急预案，明确人员疏散路线、排水设施调度方案、应急物资投放点位等关键信息。通过数字孪生平台实现应急演练数字化，模拟内涝发生后的处置流程，优化预案可操作性。

三、优化全域协同调度：提升内涝应急处置效能

（一）“厂 - 站 - 网 - 河” 联动调度

基于智慧水务平台，实现排水泵站、调蓄设施、管网系统、河道水系的协同运行。当预判降雨来袭时，提前调度雨水调蓄池预排空，预留调蓄容量；降雨过程中，根据管网水位与流量数据，智能调节泵站水泵运行频率与闸门开度，避免管网超负荷运行；当河道水位过高时，联动水利部门调度闸坝泄洪，减轻排水管网压力。例如，通过智能调度系统，可实现泵站启停与雨量、管网水位的动态匹配，排水效率提升 30% 以上。

（二）跨部门协同指挥体系

打通水务、应急、交通、城管等部门的指挥链路，构建一体化协同指挥平台。内涝发生时，平台自动同步灾情数据至各相关部门，水务部门负责排水设施调度，应急部门统筹抢险救援，交通部门实施道路管控与疏导，城管部门协调排水清淤与设施抢修。通过视频会议、实时数据共享等功能，实现多部门高效沟通，缩短应急响应时间，避免各自为战。

（三）资源智能调配与优化

利用 AI 算法优化应急资源配置，根据内涝风险分布与发展趋势，自动规划抢险队伍、排水设备、应急物资的投放路线与优先级。例如，针对多处积水点，系统可根据积水深度、影响范围、人口密度等因素，合理分配移动排水泵、救生设备等资源，确保重点区域优先处置。同时，通过实时监测积水消退情况，动态调整资源部署，提升资源利用效率。

四、升级长效治理能力：筑牢内涝防控长远根基

（一）排水设施数字化管理

基于 BIM+GIS 技术，构建排水管网、泵站、调蓄池等设施的数字孪生模型，实现设施全生命周期管理。在模型中标注设施位置、规格、建设年限、检修记录等信息，支持可视化查询与统计分析；通过实时监测数据与数字模型联动，模拟设施运行状态，预判管网堵塞、设备老化等潜在问题，提前制定养护计划。例如，利用数字孪生技术可精准定位管网淤积路段，指导养护人员靶向清淤，养护成本降低 20% 以上。

（二）内涝治理规划智能化支撑

利用智慧水务平台积累的监测数据与预警数据，为城市内涝治理规划提供科学依据。通过分析历史内涝发生规律，识别易涝点形成的核心原因（如管网管径不足、地形低洼、排水出口受限等），针对性提出改造方案；结合城市发展规划，模拟不同开发场景下的内涝风险变化，为城市用地布局、排水设施建设规划提供决策支撑。例如，在新区开发中，可通过水力模型模拟不同管网布局方案的排水效果，优化管网设计参数。

（三）技术创新与模式迭代

持续推动智慧水务技术与内涝防控需求的深度融合，探索新技术应用场景。引入 AI 视觉识别技术，通过摄像头实时监测路面积水与河道水位，弥补传感器监测盲区；利用大数据分析优化海绵城市设施运行，根据降雨与积水数据调整植草沟、生态湿地等设施的管理策略；推广 “智慧水务 + 公众参与” 模式，通过市民反馈渠道收集积水点信息，补充官方监测数据，形成共治合力。

结语

智慧水务技术为城市内涝防控提供了系统性解决方案，其应用路径贯穿 “监测 - 预警 - 调度 - 治理” 全链条，通过数据驱动、智能协同、精准施策，有效破解传统防控模式的痛点。从泛在感知网络构建到智能预警体系搭建，从全域协同调度到长效治理能力升级，智慧水务技术不仅能提升内涝应急处置效率，更能推动城市内涝防控向精细化、科学化、长效化转型。未来，随着数字孪生、AI 大模型等技术的持续发展，智慧水务将进一步实现 “预测更精准、调度更高效、治理更长效”，为建设韧性城市提供坚实保障。