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智慧水務下的內澇風險實時預警與處置新范式
發布時間：
2025-10-17
隨著全球氣候變化加劇和城鎮化進程的快速推進，極端降雨事件頻發、多發，城市內澇已成為困擾許多地區可持續發展的重大挑戰。傳統“以排為主”的防汛模式在應對突發性、高強度降雨時往往力不從心。在此背景下，以物聯網、大數據、人工智能為核心的智慧水務體系，正引領著城市內澇防治從被動應對向主動預警、實時研判、準確處置的全新模式變革。
一、 傳統模式的困境與智慧水務的必然
傳統內澇防治主要依賴歷史經驗、固定閾值和人工巡查，存在明顯短板：
信息滯后：雨情、澇情信息獲取慢，決策依賴于事后報告。
預測缺失：無法對未來短時內的風險進行準確預測和模擬。
聯動低效：各部門間信息壁壘高，應急處置協同性差，資源調配不準確。
智慧水務的核心在于構建一個“城市水系統數字孿生體”，通過全要素、全過程的數字化與智能化，實現對內澇風險的“先知先覺”。
二、 內澇風險實時預警體系：從“感知”到“先知”
實時預警是智慧水務應對內澇的一道防線，其構建依賴于一個多層次的技術閉環。
1. 立體化感知：
天：接入高精度氣象雷達、衛星云圖數據，實時跟蹤降雨云團動向，獲取面雨量預報。
地：在易澇點、河道、排水管鍵節點、泵站、閘門等位置，布設雨量計、水位計、流量計、視頻監控等物聯網設備，實時采集水情、工情數據。
地下：利用管道機器人、聲納等技術，對排水管網的運行狀態、淤積情況進行動態監測。
2. 智能化大腦中樞：
這是預警系統的核心。通過構建**城市水文水動力模型，并與大數據分析和人工智能算法深度融合，實現：
風險模擬預測： 結合實時降雨預報和地面感知數據，模型能快速模擬未來1小時、3小時甚至更長時間內，城市各區域的積水范圍、深度和演進趨勢，實現“降雨未至，風險先明”。
動態閾值預警：改變傳統的固定水位報警模式，根據實時降雨強度、河道水位、潮位等多因素，動態調整各點位的預警閾值，使預警更科學、更準確。
風險等級劃分：將預測結果與人口密度、交通路網、重點設施（如醫院、學校、地鐵站）等承災體信息疊加，自動生成紅、橙、黃、藍四色風險等級圖譜，為分級響應提供依據。
3. 多渠道信息發布：
預警信息通過政務APP、短信、廣播、電視、社交媒體、戶外電子屏、車載導航等多種渠道，時間準確推送給市政管理部門、應急隊伍和受影響區域的公眾，為避險疏散贏得寶貴時間。
三、 協同的智慧化處置：從“預警”到“無憂”
預警的價值在于指導處置。智慧水務構建了一個線上線下聯動的指揮處置體系。
1. 一鍵式智能調度：
當預警觸發后，系統可自動生成初步的處置預案。指揮中心可“一鍵式”遠程操控泵站開啟、閘門啟閉，提前騰空管網和調蓄池的容量，實現“削峰錯峰”。同時，系統能智能推薦好的搶險隊伍、物資儲備庫和行進路線，實現資源的好配置。
2. 可視化聯動指揮：
在指揮中心大屏上，風險地圖、搶險車輛位置、人員分布、實時視頻等信息一目了然。指揮者可以基于統一的態勢感知，進行跨部門（如水務、交警、消防、城管）的協同指揮與視頻會商，指令下達準確。
3. 閉環化處置跟蹤：
從任務下發、隊伍出動、現場作業到處置完成，全過程在系統中留痕。搶險人員通過移動終端反饋現場情況（如圖文、視頻），形成“下達-執行-反饋”的處置閉環，確保每一條預警信息都得到有效響應。
4. 后評估與模型優化：
每次內澇事件結束后，系統會自動復盤，將實際的積水數據與模型的預測結果進行比對分析，持續優化和訓練算法與模型，使得下一次的預測更加準確
，形成“實踐-學習-優化”的良性循環。
四、 結語：邁向更具韌性的未來城市
智慧水務下的內澇風險實時預警與處置，不僅僅是一套技術系統的升級，更是一種城市治理理念的深刻變革。它讓城市水系統變得可感知、可預警、可調控，極大地提升了城市應對極端天氣的韌性。
未來，隨著5G、數字孿生、邊緣計算等技術的進一步成熟，智慧水務的觸角將延伸至更細微的末梢，實現從“主動脈”到“毛細血管”的全流域智慧管控。通過構建一個全天候、全覆蓋的內澇防控體系，我們終將筑起一道無形的“數字堤壩”，讓城市在面對風雨時更加從容宜居。
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