一、技术可行：溯源监测破解内涝积水 “寻源” 难题

暴雨内涝的核心痛点在于积水来源模糊、汇流路径混乱，导致排水调度盲目低效。排水管网溯源监测技术通过 “感知 - 建模 - 分析” 的全链条体系，完美实现积水来源追溯与汇流路径还原，为科学调度提供精准依据。其技术逻辑并非简单的液位监测，而是基于管网拓扑关系与水文动力学的深度数据挖掘，这一能力已在成都、重庆等多地的智慧水务项目中得到充分验证。

溯源监测的实现依赖三重核心技术支撑：首先是全维度感知网络，在管网关键节点（如干管交汇口、泵站进出口、下穿隧道底部）部署高精度监测设备，包括精度 ±25px 的超声波液位计、可耐受污水腐蚀的静压式流量传感器，以及能捕捉水流方向的电磁流速仪。成都中心城区在 7600 多公里管网上每 4.5 公里就设置一个监测点，共安装 1449 个液位计和 182 个电导率仪，构建起高密度感知矩阵，为溯源提供基础数据支撑。其次是管网数字孪生建模，通过无人机测绘与人工普查结合，将管网走向、管径、坡度等物理参数转化为三维数字模型，精准还原 “毛细血管” 的拓扑结构。最后是水文动力学算法引擎，融合暴雨强度、地形高程、管网容量等参数，模拟水流在管网中的运动轨迹，实现积水来源与汇流路径的动态推演。

在实际暴雨场景中，当某区域出现积水时，系统可通过多维度数据快速锁定源头：若上游监测点液位先于下游骤升，结合降雨时空分布，可判断为降雨汇流型积水；若局部监测点液位异常升高但上下游无明显变化，且电导率等水质参数异常，则可能是管网堵塞或错接导致的滞水型积水。成都锦江区曾通过该技术在一分钟内完成排口积水溯源，精准定位到上游 3 公里处的管道堵塞点，验证了溯源监测的实战价值。

二、溯源逻辑：从 “点数据” 到 “线路径” 的精准还原

排水管网溯源监测对积水来源与汇流路径的追溯，遵循 “数据关联 - 路径推演 - 源头定位” 的三层逻辑，实现从零散监测数据到完整积水脉络的还原。

在数据关联层，系统实时汇聚三类关键数据：一是感知终端数据，包括各监测点的液位（精度 ±0.5% FS）、流量、流速等水文参数，以及 pH 值、电导率等水质辅助参数，采集频率达分钟级，确保捕捉水流细微变化；二是环境联动数据，接入气象雷达的降雨强度数据、水文站的河道水位数据，构建 “降雨 - 管网 - 河道” 的数据关联链；三是管网基础数据，涵盖管径、管材、检查井位置等静态参数，为水流运动模拟提供边界条件。中国移动物联网公司的智慧防涝方案通过整合这些数据，实现分钟级滚动计算积水阈值，为溯源分析奠定基础。

在路径推演层，基于管网数字孪生模型，采用 Saint-Venant 方程等水文动力学算法，模拟水流在管网中的传输过程。当暴雨发生时，系统以各监测点的液位变化曲线为输入，结合水流速度计算，反向推演积水的汇流路径：若 A 监测点（管径 500mm）液位在 10 分钟内从 0.2m 升至 1.8m，B 监测点（位于 A 下游，管径 800mm）液位同步从 0.1m 升至 1.2m，C 监测点（位于 A 上游）液位稳定，则可推演汇流路径为 “周边区域雨水→A 点所在支管→B 点所在干管”，并计算出汇流速度约 0.3m/s，为调度决策提供动态参数。重庆清水溪智慧水务工程通过该推演逻辑，成功还原了暴雨期间流域内 12 条支管网的汇流路径，精度误差控制在 10% 以内。

在源头定位层，系统通过 “异常数据聚类 + 路径反推” 锁定积水根源。针对降雨汇流型积水，结合 GIS 地图的地形高程数据，定位坡度较缓、易形成积水的汇水区域；针对管网故障型积水，通过对比历史数据与实时数据，识别出液位骤升且流速骤降的异常节点，结合视频巡检确认堵塞、塌陷等故障点。2024 年 7 月成都金牛区豆腐堰下穿隧道积水事件中，系统通过溯源监测发现，积水源于上游两条支管的汇流叠加，且中途存在一处管道缩径导致的过流能力下降，为处置提供了精准指向。

三、调度优化：从 “被动排涝” 到 “主动调控” 的效能升级

排水管网溯源监测的核心价值不仅在于 “寻源”，更在于通过溯源结果优化排水调度，实现从 “大水漫灌式” 排涝到 “精准滴灌式” 调控的转变，大幅提升防汛效能。

其调度优化机制体现在三个维度的协同动作：泵站精准启停、闸门智能调控、应急资源动态调配。在泵站调度方面，系统根据溯源得出的积水来源与汇流强度，计算各泵站的最优运行负荷。若溯源发现某区域积水主要来自东部支管网，且汇流流量约 800m³/h，系统可自动指令东部泵站提升至 750m³/h 的运行功率，同时保持西部泵站低负荷运行，避免能源浪费与设备空转。成都智慧排水综合管控平台通过该方式，将泵站运行效率提升 30%，单场暴雨可节约电费约 2.3 万元。

在闸门调控方面，针对管网节点的闸门，系统依据汇流路径的流量分布，动态调整开启度。当溯源监测显示某干管因上游三条支管汇流导致液位过高时，可自动关闭次要支管的闸门，优先保障主干道排水，待主干道液位下降后再逐步开启次要支管闸门，实现 “错峰排水”。中国移动物联网公司的方案在云南某城市应用时，通过该调控方式，将主干道积水消退时间从 4 小时缩短至 1.5 小时。

在应急资源调配方面，系统基于溯源得出的积水蔓延趋势，生成应急 “一张图”，自动匹配救援资源。若溯源预测某下穿隧道将在 30 分钟后出现 1.2m 深积水，系统可立即推送预警给附近的抽排队伍，规划最优路线，并联动隧道入口的交通信号灯变为禁行状态，启动声光报警装置。成都在 96 座下穿隧道部署的 “积水监测机器人”，正是通过这种溯源联动机制，实现险情处置的 “秒级响应”，2024 年汛期成功避免 12 起隧道内涝事故。

此外，溯源监测的历史数据还能为长期排水调度优化提供支撑。通过分析多场暴雨的积水溯源结果，可识别出管网的 “瓶颈路段” 与 “高风险区域”，为管网改造提供数据依据。重庆清水溪智慧水务工程基于两年的溯源数据，精准定位出 8 处过流能力不足的管网节点，通过针对性改造，使该区域暴雨内涝发生率下降 67%。

四、实战验证：典型案例中的技术价值凸显

多地的实践应用充分证明，排水管网溯源监测在暴雨内涝应对中发挥着不可替代的作用，其溯源能力与调度优化效果已得到实战检验。

在成都智慧排水项目中，覆盖中心城区 9100 多公里管网的溯源监测系统，彻底改变了传统人工排查的低效模式。2024 年汛期一场短时强降雨中，系统通过溯源监测发现金牛四斗渠排水口积水源于上游工业片区的雨水管网与污水管网错接，导致雨水排放受阻。调度中心立即指令关闭错接节点的闸门，开启周边临时排水泵，同时通知施工队伍现场处置，仅用 40 分钟就控制住积水蔓延，相比传统处置方式缩短 2 小时以上。该系统还实现了跨区域调度协同，在满足成都本地排涝需求的同时，可支援重庆、贵州等地的应急救援，彰显了溯源监测的规模化价值。

在重庆清水溪 “清水绿岸” 工程中，“空天地” 一体化溯源监测体系展现出强大的汇流路径还原能力。2025 年 6 月暴雨期间，系统通过无人机航拍发现清水溪沿岸出现多处积水，结合地面监测点数据，快速溯源出三条主要汇流路径：一是凤凰溪支流的雨水汇流，二是周边小区的雨水管网排放，三是上游农业片区的地表径流。基于此，调度中心精准调控 3 座泵站、8 处闸门，实施 “分路径截流、分区域排放” 策略，使流域内积水平均消退时间从以往的 3.5 小时缩短至 1 小时，未发生一起人员被困事件。

在西南多省智慧防涝项目中，中国移动物联网公司的方案通过溯源监测与情景仿真结合，实现 “雨未至、警先行” 的主动调度。系统输入不同暴雨强度参数后，可提前模拟积水来源、汇流路径与影响范围，为调度决策提供预判。在 2025 年贵州某城市的暴雨防御中，基于仿真结果，调度中心提前 2 小时开启全部泵站，调控闸门预排空管网容量，使实际积水深度较历史同期下降 60%，最大限度降低了内涝影响。

五、结语：溯源监测重塑内涝治理逻辑

排水管网溯源监测技术的应用，彻底改变了暴雨内涝治理中 “只知积水、不知来源” 的被动局面，通过精准追溯积水来源与汇流路径，为排水调度提供了科学依据，实现了从 “经验排涝” 到 “数据调度” 的范式转变。

从技术本质来看，它并非单一设备的升级，而是 “感知设备 + 数字模型 + 算法引擎” 的系统集成创新，其中高精度液位计等感知终端的稳定运行（如 ±25px 的测量精度、IP68 级防护）是基础，管网数字孪生建模是核心载体，水文动力学算法是智慧内核。从应用价值来看，它既解决了即时暴雨中的应急调度难题，又为长期管网改造与防汛预案优化提供了数据支撑，实现了 “应急处置” 与 “长效治理” 的有机结合。

随着物联网、人工智能技术的发展，未来排水管网溯源监测将朝着 “全域感知、实时推演、自主调度” 的方向升级，通过 AI 算法自动修正模型偏差，实现积水溯源与调度决策的全流程自动化。这一技术的深度应用，必将推动城市内涝治理迈入更智能、更高效的新时代，为城市安全筑牢 “地下防线”。