城市內澇已成為全球城市化進程中不可忽視的"城市病"。近年來，受氣候變化影響，極端降雨事件頻發，加之城市快速擴張導致不透水面積增加，傳統排水系統不堪重負，內澇災害造成的經濟損失和社會影響逐年加劇。據統計，中國超過60%的城市曾遭受不同程度的內澇影響，每年因內澇造成的直接經濟損失高達數百億元。這一嚴峻形勢促使城市管理者重新思考內澇治理模式，從被動應對轉向主動預防，從工程治理轉向系統治理，從人工管理轉向智能管理。
數字化轉型已成為城市內澇治理的必然選擇。傳統排水系統普遍存在監測手段落后、預警能力不足、響應效率低下等問題，難以滿足現代城市精細化管理的需求。而物聯網、云計算、大數據、GIS（地理信息系統）和數字孿生等新一代信息技術的融合應用，為破解這些難題提供了全新路徑。這些技術通過構建"感-傳-知-用"的完整閉環，實現了排水系統運行狀態的實時感知、內澇風險的精準預測和應急資源的智能調度，大幅提升了城市內澇防治能力。
智慧排水作為智慧城市建設的重要組成部分，其核心理念是通過數據驅動和模型仿真，重構排水系統規劃、設計、運行和維護的全生命周期管理流程。這一理念已在全球范圍內得到廣泛認同和實踐。例如，新加坡的"智慧國"計劃中將水管理作為重點領域，通過部署大量傳感器和智能算法，實現了對全國排水網絡的實時監控和預測性維護；荷蘭則利用數字孿生技術構建了全國性的洪水預警系統，有效降低了低洼地區的洪澇風險。
在中國，智慧排水建設也進入了快速發展期。住房城鄉建設部在《關于做好2024年城市排水防澇工作的通知》中明確提出："要結合城市基礎設施生命線工程建設，在排水設施關鍵節點、易澇積水點因地制宜布設必要的智能化感知終端設備，提升排水防澇智慧化水平"。這一政策導向推動了各地智慧排水項目的落地實施，均取得了顯著成效
核心技術賦能：構建智慧排水系統的技術基石 智慧排水系統的建設離不開一系列前沿技術的支撐與融合。物聯網技術作為感知層的核心，大數據與云計算提供強大的數據處理能力，GIS技術實現空間信息的可視化表達，而數字孿生則將這些技術有機整合，構建起虛實交互的仿真環境。這些技術相互協同，共同構成了智慧排水系統的技術基石，為城市內澇治理提供了全新的方法論和工具集。
物聯網技術：構建全域感知網絡 物聯網技術在智慧排水系統中扮演著"神經末梢"的角色，通過部署各類智能傳感器，實現對排水系統運行狀態的全面感知。在排水管網關鍵節點、易澇積水點、泵站閘門等位置布設的水位計、流量計、水質傳感器等設備，能夠7×24小時不間斷采集水位、流量、水質等關鍵參數。例如，銅山區水務局建設的數字孿生城區防洪指揮平臺就部署了418個視頻監控站點、158處自動雨情監測站、108處自動水位監測站和7處自動水質監測站，形成了覆蓋全區的感知網絡。這些實時監測數據為后續的分析決策提供了第一手資料。
物聯網技術的應用不僅限于靜態監測，還延伸至設備的遠程控制。通過將傳感器與執行器（如泵站、閘門）聯動，系統可以根據預設規則或中央指令自動調節排水設施的運行狀態。在城市排水防澇中應采用這種智能聯動機制，在惡劣天氣情況下可以提前判斷內澇汛情的到來，聯動現場排水設備進行及時排水，避免和延緩城市內澇的發生。這種"感知-決策-執行"的閉環控制大大提升了排水系統的響應速度和運行效率。
在通信技術選擇上，智慧排水系統通常采用多種傳輸方式相結合的策略。對于固定監測點，可采用有線或4G/5G無線通信；對于偏遠或地下設施，則更適合NB-IoT、LoRa等低功耗廣域網絡(LPWAN)技術。計訊物聯的智能遙測終端就支持多種通信協議，能夠適應不同場景下的數據傳輸需求。這種靈活的通信架構確保了監測數據能夠穩定、可靠地傳輸至云端處理中心，為后續分析提供數據保障。
大數據與云計算：驅動智能分析與決策 海量監測數據的匯聚催生了大數據技術在智慧排水領域的廣泛應用。傳統排水管理面臨的最大挑戰之一就是數據孤島問題——各部門、各系統間的數據難以互通共享，導致決策依據不足。而云計算平臺通過提供統一的存儲和計算資源，打破了這一壁壘，使得氣象數據、水文數據、管網數據、地形數據等多源信息能夠在一個平臺上整合分析。
大數據分析的核心價值在于從海量數據中提取有價值的信息和規律性認識。通過對歷史內澇事件的數據挖掘，系統可以識別出易澇區域的特征模式，建立風險預測模型；通過實時監測數據的流處理，可以及時發現管網異?；蚍e水風險，觸發預警機制。例如，合肥經開區智慧排水綜合管理平臺就通過大數據分析技術，實現了對排水戶、管網、區界斷面、廠站等全環節的實時運行監測，能夠分析判定異常出流、過流、運行能力、產流情況，形成"監測預警-問題處置-結果反饋"的高效閉環。
云計算為這些復雜的分析任務提供了必要的算力支持。通過分布式計算框架，系統能夠并行處理大規模數據集，縮短分析周期；通過彈性資源分配，可以根據業務負載動態調整計算資源，提高資源利用率；通過微服務架構，可以靈活擴展新的分析功能，滿足不斷變化的業務需求。寧波高新區智慧排水數字孿生系統就采用了云計算技術，形成了"一張網、一張圖、內澇管理、污染溯源、問題閉環、養護管理"等多個應用場景，實現了排水的智慧化、精細化管理。
GIS與數字孿生：實現可視化與仿真模擬 地理信息系統(GIS)為智慧排水提供了空間維度的表達和分析能力。通過將排水管網、地形地貌、建筑分布等要素進行數字化表達和空間關聯，GIS技術幫助管理者直觀理解排水系統的空間結構和運行狀態。在合肥經開區智慧排水綜合管理平臺中，GIS被用于構建排水管網資產數字化管理系統，形成了覆蓋121公里雨污水管網和主要道路的基礎信息電子地圖，一旦管網、道路出現問題便可以按"圖"索"跡"。
數字孿生技術將GIS的可視化能力提升到了新的高度。數字孿生是指通過數字化手段構建物理實體的虛擬映射，并實現兩者間的雙向交互。在排水領域，數字孿生系統不僅能夠呈現排水設施的靜態結構，還能模擬水流的動態行為，預測不同情景下的系統響應。錦州市數字孿生可視化防汛系統就整合了防汛相關物聯網監測數據、風險隱患點位數據、水利設施數據以及應急處置數據，開展全市雨情、水情、汛情的大數據研判分析，實現了防汛指揮調度"一屏統管"。
數字孿生的核心價值在于其仿真預測能力。通過耦合水動力學模型、產匯流模型等專業算法，數字孿生系統可以在虛擬環境中模擬降雨-徑流-排水全過程，預演內澇發生發展過程，評估不同調度方案的減災效果。城市洪澇預測模型是基于氣象數據、地形數據、水文數據等多種數據源，緊密耦合城市代表性單元產流模塊、2D水動力匯流模塊、1D水動力匯流模塊，實現了城市內澇的精準預測。這種"先模擬、后決策"的工作模式大大降低了實際調度中的試錯成本。
數字孿生還支持多方案對比分析，為決策者提供科學依據。銅山區數字孿生城區防洪指揮平臺能夠模擬即將發生的內澇積水風險分布和程度，聯動防汛應急車輛與防汛排澇泵站的調度指令，模擬人工干預后的內澇積水風險，通過多方案對比分析形成優化的預案進行調度。這種基于仿真的決策支持顯著提高了防汛調度的科學性和精準性。
數智技術在內澇治理中的具體應用 數智技術賦能內澇治理，不僅體現在技術層面的創新，更體現在應用場景的落地。以下從幾個具體方面探討數智技術在內澇治理中的應用。
智能感知與實時監測 通過在城市排水系統中部署各類傳感器和監控設備，可以實現對水位、流量、管網壓力等關鍵指標的實時監測。這些數據通過物聯網平臺上傳至云端，為后續的分析和決策提供數據支撐。
智能預測與風險預警 基于大數據分析和人工智能算法，可以建立內澇風險預測模型。通過分析歷史降雨數據、管網運行數據、氣象預報等信息，能夠提前預測內澇發生的風險，為應急響應爭取寶貴時間。
智能調度與優化控制 通過智慧排水大腦，可以實現對排水設施的智能調度。例如，在強降雨期間，系統可以根據實時水位數據，自動調整泵站運行模式，優化調蓄池的使用，確保排水系統的高效運行。
應急指揮與協同聯動 在內澇發生時，通過可視化管理平臺，可以實現多部門的協同聯動。例如，水務部門可以實時查看積水情況，城管部門可以快速調配搶險資源，交警部門可以及時發布交通管制信息，共同應對內澇挑戰。
設施維護與壽命預測 通過對管網、泵站等設施的運行數據進行分析，可以實現設施狀態的實時監測和壽命預測。例如，通過分析管網壓力數據，可以發現潛在的破損風險，提前進行維修，避免因設施故障導致內澇問題。
典型案例與實踐經驗 在城市內澇治理的實踐中，數智技術的應用已經取得了一系列成果。通過典型案例的分析，可以更清晰地看到數智技術如何賦能內澇治理，以及這些技術如何在實際場景中落地生效。以下以深圳市和雄安新區為例，詳細闡述數智技術在內澇治理中的具體實踐與成效。
1 深圳市智慧排水建設實踐 深圳市作為我國改革開放的前沿城市，城市化進程快速推進，但由于地形特點和排水系統建設滯后，內澇問題一度較為嚴重。近年來，深圳市通過引入數智技術，構建智慧排水系統，有效提升了城市內澇治理能力。
排水管網的數字化管理 深圳市首先對城市排水管網進行了全面普查和數字化建模。通過GIS技術，將全市排水管網、泵站、調蓄池等設施的位置、屬性信息進行了數字化處理，建立了完整的排水管網數據庫。這不僅為后續的智能化管理提供了基礎，也為內澇風險評估和應急響應提供了數據支撐。
智能感知與實時監測 在排水系統的關鍵節點，深圳市部署了大量智能傳感器和監控設備。例如，在易澇點設置了水位監測傳感器，在管網關鍵節點安裝了流量、壓力監測設備，在泵站配備了運行狀態監測設備。這些設備通過物聯網技術，將實時數據傳輸至智慧排水管理平臺，實現了對排水系統的全面感知。
智慧排水大腦的構建 深圳市通過云計算和大數據技術，構建了智慧排水大腦。該平臺整合了氣象、水務、城管等多部門的數據，能夠對降雨、管網運行、泵站狀態等信息進行實時分析?；谌斯ぶ悄芩惴ǎ腔叟潘竽X可以預測內澇風險，優化排水設施的運行方案。例如，在強降雨來臨前，系統可以自動調整泵站運行模式，提前啟動調蓄池，以應對可能的積水問題。
內澇風險預警與應急響應 深圳市建立了內澇風險預警系統，通過分析歷史降雨數據、管網運行數據和實時氣象信息，能夠提前預測內澇發生的風險。在內澇發生時，系統可以快速生成應急響應方案，指導相關部門進行搶險救援。例如，在2022年的一次強降雨過程中，智慧排水系統提前預測到某區域的內澇風險，并及時通知相關部門進行排水設施的調度和搶險資源的配置，最終將內澇影響降至最低。
設施維護與壽命預測 深圳市通過分析管網運行數據，建立了設施維護與壽命預測模型。例如，通過分析管網壓力數據，可以發現潛在的破損風險；通過分析泵站運行數據，可以預測設備的使用壽命。這些預測結果為設施的維護和更新提供了科學依據，有效延長了設施的使用壽命，降低了維護成本。
2 雄安新區數字孿生城市實踐 雄安新區作為我國智慧城市建設和數字孿生技術應用的典范，將數智技術深度融入城市規劃、建設和運營的全過程，特別是在內澇治理方面取得了顯著成效。
數字孿生城市的構建 雄安新區在規劃階段就引入了數字孿生技術，建立了城市級的數字孿生模型。該模型涵蓋了城市排水系統、道路交通、綠地系統等多個方面，能夠實現對城市運行狀態的全面模擬和預測。在內澇治理方面，數字孿生技術被用于模擬不同降雨情景下的積水情況，評估排水系統的設計方案。
排水系統的設計優化 在數字孿生模型的支持下，雄安新區對排水系統進行了科學設計。例如，通過模擬不同降雨強度下的積水情況，優化了管網布局和泵站選址；通過分析綠地系統的排水能力，設計了海綿城市系統。這些優化設計顯著提升了排水系統的運行效率，降低了內澇發生的風險。
智能化排水設施的建設 雄安新區在排水設施建設中引入了智能化設備。例如，泵站配備了智能控制系統，可以根據實時水位數據自動調整運行模式；調蓄池安裝了智能監測設備，能夠實時監測水位和水質信息。這些智能化設施通過物聯網技術，實現了與數字孿生模型的實時聯動，為內澇治理提供了有力支撐。
內澇風險的動態評估與應對 在數字孿生模型的支持下，雄安新區能夠實現內澇風險的動態評估。通過分析實時降雨數據、管網運行數據和綠地系統排水數據，可以快速評估內澇風險，并生成應對方案。例如，在某次強降雨過程中，數字孿生模型預測到某區域的內澇風險，并建議提前啟動泵站和調蓄池，最終成功避免了內澇的發生。
多部門協同聯動的應急機制 雄安新區通過數字孿生技術，實現了多部門的協同聯動。在內澇發生時，水務部門可以實時查看積水情況，城管部門可以快速調配搶險資源，交警部門可以及時發布交通管制信息。這種協同聯動機制顯著提升了應急響應能力，為內澇治理提供了有力保障。
實踐經驗總結 通過深圳市和雄安新區的實踐案例可以看出，數智技術在內澇治理中的應用具有顯著優勢。具體表現為以下幾個方面：
提升內澇治理的精準性 通過數字化、智能化手段，能夠實現對內澇風險的精準預測和應對，避免了傳統模式下的粗放式管理。
優化排水系統的運行效率 數智技術的應用，能夠實現排水設施的智能調度和優化控制，顯著提升了排水系統的運行效率。
增強應急響應能力 通過構建智慧化、可視化管理平臺，能夠實現多部門的協同聯動，提升內澇應急響應能力。
推動城市治理的現代化 數智技術的應用，不僅提升了內澇治理能力，也推動了城市治理的現代化，為建設韌性城市、智慧城市提供了有力支撐。
數智技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，內澇治理將朝著更加智能化、精細化的方向發展。
未來展望與發展趨勢 數智技術賦能內澇治理，是城市治理現代化的重要方向。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，內澇治理將朝著更加智能化、精細化的方向發展。
技術融合與創新 隨著5G、人工智能、區塊鏈等新技術的不斷涌現，數智技術的應用將更加廣泛和深入。例如，5G技術的高速傳輸能力，可以實現更大規模的物聯網設備接入；人工智能技術的深度學習能力，可以提升預測模型的準確性；區塊鏈技術的可信特性，可以保障數據的安全性和隱私性。
治理體系的優化與創新 數智技術的應用，不僅能夠提升技術層面的治理能力，更能推動治理體系的優化與創新。例如，通過構建跨部門的數據共享平臺，可以實現信息的高效流轉和協同聯動；通過建立市場化運作機制，可以引入社會資本參與排水設施的建設和運營。
公眾參與與社會共治 數智技術的應用，也為公眾參與內澇治理提供了新的途徑。例如，通過開發城市內澇預警APP，可以向公眾實時發布積水信息，引導市民合理避險；通過建立公眾參與平臺，可以收集市民對內澇治理的意見和建議，形成社會共治的良好局面。
結語 總之，數智賦能內澇治理，不僅是技術層面的創新，更是治理模式的變革。通過構建智慧排水新生態，可以實現城市排水系統的整體效能提升，為城市內澇治理開辟全新路徑。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，數智技術將在內澇治理中發揮更加重要的作用，為建設韌性城市、智慧城市提供有力支撐。
來源：城鄉建設信息化網
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