数字赋能,助力城市生命线排水智能化治理

城市内涝已成为全球城市化进程中不可忽视的"城市病"。近年来，受气候变化影响，极端降雨事件频发，加之城市快速扩张导致不透水面积增加，传统排水系统不堪重负，内涝灾害造成的经济损失和社会影响逐年加剧。据统计，中国超过60%的城市曾遭受不同程度的内涝影响，每年因内涝造成的直接经济损失高达数百亿元。这一严峻形势促使城市管理者重新思考内涝治理模式，从被动应对转向主动预防，从工程治理转向系统治理，从人工管理转向智能管理。

数字化转型已成为城市内涝治理的必然选择。传统排水系统普遍存在监测手段落后、预警能力不足、响应效率低下等问题，难以满足现代城市精细化管理的需求。而物联网、云计算、大数据、GIS(地理信息系统)和数字孪生等新一代信息技术的融合应用，为破解这些难题提供了全新路径。这些技术通过构建"感-传-知-用"的完整闭环，实现了排水系统运行状态的实时感知、内涝风险的精准预测和应急资源的智能调度，大幅提升了城市内涝防治能力。

智慧排水作为智慧城市建设的重要组成部分，其核心理念是通过数据驱动和模型仿真，重构排水系统规划、设计、运行和维护的全生命周期管理流程。这一理念已在全球范围内得到广泛认同和实践。例如，新加坡的"智慧国"计划中将水管理作为重点领域，通过部署大量传感器和智能算法，实现了对全国排水网络的实时监控和预测性维护;荷兰则利用数字孪生技术构建了全国性的洪水预警系统，有效降低了低洼地区的洪涝风险。

在中国，智慧排水建设也进入了快速发展期。住房城乡建设部在《关于做好2024年城市排水防涝工作的通知》中明确提出："要结合城市基础设施生命线工程建设，在排水设施关键节点、易涝积水点因地制宜布设必要的智能化感知终端设备，提升排水防涝智慧化水平"。这一政策导向推动了各地智慧排水项目的落地实施，均取得了显著成效

核心技术赋能：构建智慧排水系统的技术基石

智慧排水系统的建设离不开一系列前沿技术的支撑与融合。物联网技术作为感知层的核心，大数据与云计算提供强大的数据处理能力，GIS技术实现空间信息的可视化表达，而数字孪生则将这些技术有机整合，构建起虚实交互的仿真环境。这些技术相互协同，共同构成了智慧排水系统的技术基石，为城市内涝治理提供了全新的方法论和工具集。

物联网技术：构建全域感知网络

物联网技术在智慧排水系统中扮演着"神经末梢"的角色，通过部署各类智能传感器，实现对排水系统运行状态的全面感知。在排水管网关键节点、易涝积水点、泵站闸门等位置布设的水位计、流量计、水质传感器等设备，能够7×24小时不间断采集水位、流量、水质等关键参数。例如，铜山区水务局建设的数字孪生城区防洪指挥平台就部署了418个视频监控站点、158处自动雨情监测站、108处自动水位监测站和7处自动水质监测站，形成了覆盖全区的感知网络。这些实时监测数据为后续的分析决策提供了第一手资料。

物联网技术的应用不仅限于静态监测，还延伸至设备的远程控制。通过将传感器与执行器(如泵站、闸门)联动，系统可以根据预设规则或中央指令自动调节排水设施的运行状态。在城市排水防涝中应采用这种智能联动机制，在恶劣天气情况下可以提前判断内涝汛情的到来，联动现场排水设备进行及时排水，避免和延缓城市内涝的发生。这种"感知-决策-执行"的闭环控制大大提升了排水系统的响应速度和运行效率。

在通信技术选择上，智慧排水系统通常采用多种传输方式相结合的策略。对于固定监测点，可采用有线或4G/5G无线通信;对于偏远或地下设施，则更适合NB-IoT、LoRa等低功耗广域网络(LPWAN)技术。计讯物联的智能遥测终端就支持多种通信协议，能够适应不同场景下的数据传输需求。这种灵活的通信架构确保了监测数据能够稳定、可靠地传输至云端处理中心，为后续分析提供数据保障。

大数据与云计算：驱动智能分析与决策

海量监测数据的汇聚催生了大数据技术在智慧排水领域的广泛应用。传统排水管理面临的最大挑战之一就是数据孤岛问题——各部门、各系统间的数据难以互通共享，导致决策依据不足。而云计算平台通过提供统一的存储和计算资源，打破了这一壁垒，使得气象数据、水文数据、管网数据、地形数据等多源信息能够在一个平台上整合分析。

大数据分析的核心价值在于从海量数据中提取有价值的信息和规律性认识。通过对历史内涝事件的数据挖掘，系统可以识别出易涝区域的特征模式，建立风险预测模型;通过实时监测数据的流处理，可以及时发现管网异常或积水风险，触发预警机制。例如，合肥经开区智慧排水综合管理平台就通过大数据分析技术，实现了对排水户、管网、区界断面、厂站等全环节的实时运行监测，能够分析判定异常出流、过流、运行能力、产流情况，形成"监测预警-问题处置-结果反馈"的高效闭环。

云计算为这些复杂的分析任务提供了必要的算力支持。通过分布式计算框架，系统能够并行处理大规模数据集，缩短分析周期;通过弹性资源分配，可以根据业务负载动态调整计算资源，提高资源利用率;通过微服务架构，可以灵活扩展新的分析功能，满足不断变化的业务需求。宁波高新区智慧排水数字孪生系统就采用了云计算技术，形成了"一张网、一张图、内涝管理、污染溯源、问题闭环、养护管理"等多个应用场景，实现了排水的智慧化、精细化管理。

IS与数字孪生：实现可视化与仿真模拟

地理信息系统(GIS)为智慧排水提供了空间维度的表达和分析能力。通过将排水管网、地形地貌、建筑分布等要素进行数字化表达和空间关联，GIS技术帮助管理者直观理解排水系统的空间结构和运行状态。在合肥经开区智慧排水综合管理平台中，GIS被用于构建排水管网资产数字化管理系统，形成了覆盖121公里雨污水管网和主要道路的基础信息电子地图，一旦管网、道路出现问题便可以按"图"索"迹"。

数字孪生技术将GIS的可视化能力提升到了新的高度。数字孪生是指通过数字化手段构建物理实体的虚拟映射，并实现两者间的双向交互。在排水领域，数字孪生系统不仅能够呈现排水设施的静态结构，还能模拟水流的动态行为，预测不同情景下的系统响应。锦州市数字孪生可视化防汛系统就整合了防汛相关物联网监测数据、风险隐患点位数据、水利设施数据以及应急处置数据，开展全市雨情、水情、汛情的大数据研判分析，实现了防汛指挥调度"一屏统管"。

数字孪生的核心价值在于其仿真预测能力。通过耦合水动力学模型、产汇流模型等专业算法，数字孪生系统可以在虚拟环境中模拟降雨-径流-排水全过程，预演内涝发生发展过程，评估不同调度方案的减灾效果。城市洪涝预测模型是基于气象数据、地形数据、水文数据等多种数据源，紧密耦合城市代表性单元产流模块、2D水动力汇流模块、1D水动力汇流模块，实现了城市内涝的精准预测。这种"先模拟、后决策"的工作模式大大降低了实际调度中的试错成本。

数字孪生还支持多方案对比分析，为决策者提供科学依据。铜山区数字孪生城区防洪指挥平台能够模拟即将发生的内涝积水风险分布和程度，联动防汛应急车辆与防汛排涝泵站的调度指令，模拟人工干预后的内涝积水风险，通过多方案对比分析形成优化的预案进行调度。这种基于仿真的决策支持显著提高了防汛调度的科学性和精准性。

数智技术在内涝治理中的具体应用

数智技术赋能内涝治理，不仅体现在技术层面的创新，更体现在应用场景的落地。以下从几个具体方面探讨数智技术在内涝治理中的应用。

智能感知与实时监测

通过在城市排水系统中部署各类传感器和监控设备，可以实现对水位、流量、管网压力等关键指标的实时监测。这些数据通过物联网平台上传至云端，为后续的分析和决策提供数据支撑。

智能预测与风险预警

基于大数据分析和人工智能算法，可以建立内涝风险预测模型。通过分析历史降雨数据、管网运行数据、气象预报等信息，能够提前预测内涝发生的风险，为应急响应争取宝贵时间。

智能调度与优化控制

通过智慧排水大脑，可以实现对排水设施的智能调度。例如，在强降雨期间，系统可以根据实时水位数据，自动调整泵站运行模式，优化调蓄池的使用，确保排水系统的高效运行。

应急指挥与协同联动

在内涝发生时，通过可视化管理平台，可以实现多部门的协同联动。例如，水务部门可以实时查看积水情况，城管部门可以快速调配抢险资源，交警部门可以及时发布交通管制信息，共同应对内涝挑战。

设施维护与寿命预测

通过对管网、泵站等设施的运行数据进行分析，可以实现设施状态的实时监测和寿命预测。例如，通过分析管网压力数据，可以发现潜在的破损风险，提前进行维修，避免因设施故障导致内涝问题。

典型案例与实践经验

在城市内涝治理的实践中，数智技术的应用已经取得了一系列成果。通过典型案例的分析，可以更清晰地看到数智技术如何赋能内涝治理，以及这些技术如何在实际场景中落地生效。以下以深圳市和雄安新区为例，详细阐述数智技术在内涝治理中的具体实践与成效。

深圳市智慧排水建设实践

深圳市作为我国改革开放的前沿城市，城市化进程快速推进，但由于地形特点和排水系统建设滞后，内涝问题一度较为严重。近年来，深圳市通过引入数智技术，构建智慧排水系统，有效提升了城市内涝治理能力。

排水管网的数字化管理

深圳市首先对城市排水管网进行了全面普查和数字化建模。通过GIS技术，将全市排水管网、泵站、调蓄池等设施的位置、属性信息进行了数字化处理，建立了完整的排水管网数据库。这不仅为后续的智能化管理提供了基础，也为内涝风险评估和应急响应提供了数据支撑。

智能感知与实时监测

在排水系统的关键节点，深圳市部署了大量智能传感器和监控设备。例如，在易涝点设置了水位监测传感器，在管网关键节点安装了流量、压力监测设备，在泵站配备了运行状态监测设备。这些设备通过物联网技术，将实时数据传输至智慧排水管理平台，实现了对排水系统的全面感知。

智慧排水大脑的构建

深圳市通过云计算和大数据技术，构建了智慧排水大脑。该平台整合了气象、水务、城管等多部门的数据，能够对降雨、管网运行、泵站状态等信息进行实时分析。基于人工智能算法，智慧排水大脑可以预测内涝风险，优化排水设施的运行方案。例如，在强降雨来临前，系统可以自动调整泵站运行模式，提前启动调蓄池，以应对可能的积水问题。