从技术难题到成功实施：某城市管网项目实施纪实

本文以华东某沿海城市滨江区城市内涝智慧预警与防汛联动工程为例，梳理该项目从风险普查、设备建设、模型率定到汛期实战的完整过程。项目覆盖滨江区建成区约137平方公里，服务常住人口约186万人，重点覆盖23座下凹式立交桥、3条城市隧道、12处大型地下商业空间、186个历史易积水点。系统于2024年汛前投入试运行，并在当年7月至9月经历11场强降雨和2次台风外围影响后形成完整运行数据。

从运行结果看，该项目将平均积水发现时间由过去的38分钟缩短至3分钟以内，重点路段积水预警平均提前量达到47分钟，积水深度预测平均绝对误差控制在3.8厘米。在2024年7月15日一场最大小时雨强达91.3毫米的强降雨过程中，系统提前预测23个路段可能出现超过20厘米积水，并联动交警、排水、街道和地下空间管理单位完成封闭、预排和布防，未发生人员伤亡，交通恢复时间较往年同类降雨明显缩短。该案例显示，城市内涝预警正在成为防汛体系中连接气象、水务、交通和基层治理的关键基础设施。

背景 高密度城区、有限排水能力与极端降雨叠加

滨江区位于该城市东部沿海片区，是典型的高密度建成区。区域内商业综合体、产业园区和居住区交错分布，不透水率约68.4%，高于全市平均水平。区内排水管网总长约2180公里，其中雨水管约1260公里，合流管约420公里，污水管约500公里。多数老城区排水设施设计重现期为1年至3年，部分新建片区为3年至5年，但受管网老化、局部错接混接、河道水位顶托等因素影响，实际排水能力在强降雨条件下存在明显衰减。

该区地势总体平坦，局部低洼点较多，尤其是下凹式立交桥、隧道出入口、老旧小区低洼院落和地下车库入口，容易在短时间内形成积水。项目启动前，水务部门对近五年汛情进行了复盘：2021年7月一场短时强降雨过程中，1小时最大降雨量达82毫米，全区出现47处明显积水点，最深积水约0.62米，导致32起车辆被困、6处地下空间进水；2022年台风季出现36处积水；2023年6月至8月，因局地强对流天气造成的短时积水事件仍有29处。传统防汛方式主要依赖雨量站、河道水位站、人工巡查和热线上报，难以在积水形成初期完成快速识别和精准定位。

更突出的问题在于，城市内涝风险并不完全取决于降雨总量，而与小时雨强、地表产汇流速度、管网排水能力、河道水位、泵站运行状态以及交通和地下空间暴露度密切相关。滨江区既有沿海风暴潮影响，也有梅雨季持续降雨和夏季局地强对流天气，防汛场景复杂。若缺乏精细化预警，管理部门往往只能在积水已经影响交通后组织处置，响应滞后、资源调度被动，也容易引发次生安全风险。

在此背景下，滨江区于2023年9月启动城市内涝智慧预警与防汛联动工程。项目目标并非简单建设一个可视化平台，而是形成“监测—预报—预警—调度—处置—评估”的闭环能力。

建设内容涵盖气象雷达补盲、积水在线监测、管网液位监测、视频AI识别、水动力模型、预警规则引擎和防汛联动指挥模块。项目由水务部门牵头，气象、交通、城管、住建、应急和属地街道共同参与，易彩科技作为技术支撑单位之一参与数据治理、模型集成和预警规则设计。

痛点 积水发现慢、预警颗粒度粗、多源数据融合难

项目团队在前期调研中梳理出四类主要技术难点。第一是积水发现慢。过去主要依靠巡查人员、交通监控和市民热线，平均发现时间为38分钟，夜间、暴雨高峰和交通拥堵时段还会进一步延长。对于下凹立交、隧道入口等高风险点，积水从10厘米上升至30厘米可能只需要10分钟至15分钟，若发现滞后，极易造成车辆误入和人员被困。

• 降雨预报空间颗粒度不足：原有自动雨量站平均间距约2.8平方公里，对局地强对流降雨捕捉能力有限。短时强降雨具有“点状、突发、移动快”的特点，同一街道不同路段的降雨强度可能相差数倍。
• 多源数据融合难：气象、水务、交通、市政等多系统数据标准不统一、更新频率不同、空间坐标不一致。部分管网数据存在管径、管底标高、检查井位置记录不完整等问题，直接影响水动力模型计算精度。
• 预警与处置脱节：以往预警信息多面向管理部门发布，缺少针对不同场景的分级阈值和处置动作。如果预警只停留在“提示降雨偏强”，而没有明确“哪里可能积水、积水可能多深、哪些单位应采取什么措施”，就难以转化为有效防汛行动。

此外，项目还面临设备部署环境复杂的问题。滨江区地下管线密集，部分易积水点位于主干道或交通繁忙路口，施工窗口有限。积水监测设备需要在暴雨、高湿、振动和泥沙冲刷环境下长期稳定运行；雷达水位计、电子水尺、超声波液位计等设备的安装高度、供电方式、通信链路和数据质量都需要统一设计。若单点设备数据不稳定，会影响模型输入和预警可信度。

方案 雷达测雨、积水感知、模型推演与防汛联动形成闭环

针对上述难点，项目采用“雷达测雨+物联感知+模型推演+分级预警+联动处置”的总体架构。

模型层采用降雨预报、产汇流、管网水动力和地表漫溢耦合的计算方式。系统首先利用雷达临近预报生成未来0分钟至120分钟降雨场，再结合地表高程、土地利用、管网能力和河道边界条件，计算不同区域产汇流过程。管网部分采用一维水动力模型，地表漫溢部分采用二维浅水方程模型。重点易涝片区网格尺寸为5米×5米，一般区域为50米×50米，时间步长为5分钟。系统每5分钟滚动计算一次，单次未来2小时预测计算耗时控制在90秒以内。

预警层建立了分级、分场景、分对象的规则体系。项目将道路积水风险划分为四个等级：预计积水深度小于10厘米为关注级；10厘米至20厘米为黄色预警；20厘米至30厘米为橙色预警，触发交通引导和抢险力量预置；超过30厘米为红色预警，建议实施临时封闭和绕行。

在联动处置方面，系统生成“一点一策”处置卡。每个高风险点在基础台账中预置责任街道、排水责任人、交通管理联系人、抢险队伍位置、物资仓库距离、泵站关联关系和应急绕行路线。当模型预测某路段未来30分钟可能达到橙色及以上风险时，系统会自动推送处置建议，例如“提前开启关联泵站预排”“通知交警在立交桥两端布设锥桶”“提醒地下车库入口安装挡水板”等。

实施 从风险普查、设备安装到模型率定和汛期演练

2024年7月，项目正式进入汛期运行。运行机制上，气象部门负责雷达降雨预报产品更新，水务部门负责水情和管网监测数据审核，防汛指挥部负责预警等级确认和响应启动，交通、城管、住建和街道按职责执行处置动作。系统每5分钟自动更新一次预测结果，当降雨实测或预报达到触发条件时，自动生成预警工单并记录响应时间。

成效 预警提前量、处置效率和积水风险均出现可量化改善

2024年汛期，滨江区共经历11场达到预警阈值的强降雨过程。系统累计生成积水风险预警136次，涉及路段和点位412个。以积水深度大于等于20厘米作为重点评估阈值，预警命中率为89.6%，虚警率为6.8%，漏报率较2023年下降约78%。平均积水发现时间由38分钟缩短至3分钟以内，其中视频AI识别和雷达水位计自动上报占比达到87%。

典型案例：2024年7月15日，滨江区中部出现强对流天气，最大小时降雨量91.3毫米。系统提前预测23个路段积水深度可能超过20厘米，防汛指挥部随即启动III级应急响应。相关部门提前对6座下凹立交实施封闭准备，调度18台移动泵车和210名抢险人员到达预置点位。最终未发生车辆被困和人员伤亡，主要积水点基本消退时间较往年明显缩短。

在地下空间防护方面，2024年8月台风外围降雨期间，系统提前42分钟预测到两处地下车库入口存在进水风险，物业人员根据预警提前安装挡水板并引导车辆转移，平均用时从15分钟缩短至4分钟。项目运行数据显示，2024年汛期地下空间进水事件为0起，较2021年至2023年三年平均每年4.7起明显下降。

在防汛资源调度方面，抢险队伍平均到达现场时间由31分钟缩短至14分钟，排水工单平均闭环时间为42分钟，较2023年缩短约28%。由于系统能够显示积水点上下游管网水位和泵站运行状态，调度人员可以精准判断积水原因，从而选择开启泵站、调整闸门或安排移动泵车等不同措施，减少盲目巡查。

展望 城市内涝预警将迈向更精细、更快速、更协同

滨江区的案例表明，城市内涝预警并不是单一技术产品的应用，而是一项涉及数据治理、模型计算、设备运维和多部门协同的系统工程。雷达提供了更早、更细的降雨观测能力，积水监测和管网监测提供了实时边界条件，水动力模型将降雨转化为可解释的积水风险，防汛联动机制则将风险预警转化为实际处置行动。

从行业趋势看，城市内涝预警正在向三个方向演进：一是时间尺度更短、更新更快，未来0分钟至30分钟的临灾预警将成为重点；二是空间尺度更精细，预警对象将从行政区细化到路段、社区低洼点甚至建筑单元级；三是业务协同更广泛，内涝预警将与交通信号控制、公交调度、地铁防汛等场景连接，形成跨部门联动闭环。

与此同时，城市内涝预警仍面临数据质量、设备运维压力和模型不确定性等现实挑战。此外，预警信息传播“最后一公里”同样重要。只有让不同角色获得与其职责匹配的预警信息，才能提升整体防汛效率。总体来看，随着雷达观测、人工智能、数字孪生和物联网感知能力进一步提升，城市内涝预警有望从重点场景覆盖走向全域常态化运行，为城市安全韧性建设提供更稳定的技术支撑。