在城市发展进程中，内涝问题已成为影响城市安全运行与居民生活质量的重要因素。强降雨引发的城市内涝不仅会造成交通瘫痪、财产损失，甚至可能危及居民的生命安全。为有效应对这一挑战，建立精准的内涝风险预警系统至关重要。其中，将排水管网监测系统中的雨水口液位数据与气象预报的降雨强度进行关联分析，是实现内涝风险提前预警的关键路径。

一、数据采集与监测体系构建

（一）雨水口液位数据采集

为获取准确且实时的雨水口液位数据，需在城市排水管网的关键节点，如易积水区域、低洼地段以及重要交通枢纽附近的雨水口，密集部署液位传感器。目前，常用的液位传感器有超声波液位计、雷达波液位计和投入式静压液位计等。以超声波液位计为例，其工作原理是通过发射超声波脉冲，并测量反射回波的时间来计算液位高度。这类传感器具有精度高、非接触式测量、受环境干扰小等优点，能够稳定地获取雨水口液位的动态变化数据。在实际应用中，可将传感器安装在雨水口的合适位置，确保其能够准确感知液位变化，并通过无线传输技术，如 NB-IoT（窄带物联网）或 LoRa（远距离无线电），将数据实时传输至数据采集中心。

（二）气象预报降雨强度获取

气象部门通过多种先进的气象监测手段，如气象卫星、多普勒天气雷达、地面气象观测站等，对降雨进行精准预测。气象卫星能够从宏观角度监测大范围的云系变化，为降雨的区域和强度预测提供基础信息；多普勒天气雷达则可实时监测降水粒子的运动情况，精确测量降雨强度和雨区范围；地面气象观测站通过雨量计等设备，对当地的降雨进行实地测量，为降雨强度的精细化预报提供数据支持。气象部门利用这些多源数据，通过数值天气预报模型进行复杂运算，生成未来不同时段、不同区域的降雨强度预报信息。这些信息可通过气象数据接口，实时传输至城市内涝预警系统，为后续的关联分析提供数据基础。

二、数据关联分析方法

（一）时间序列分析

时间序列分析是将雨水口液位数据和气象预报降雨强度数据按时间顺序排列，分析其随时间的变化规律。通过绘制液位和降雨强度的时间序列曲线，可以直观地观察到两者在时间上的对应关系。例如，在降雨开始后，随着降雨强度的逐渐增大，雨水口液位通常会随之上升。通过对历史数据的时间序列分析，可以确定在不同降雨强度下，液位上升的延迟时间和上升速率等特征参数。运用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等时间序列分析模型，对液位和降雨强度数据进行建模。该模型可以捕捉数据中的趋势、季节性和周期性变化，通过对历史数据的学习和拟合，预测未来一段时间内液位和降雨强度的变化趋势，为内涝风险预警提供时间维度上的预测依据。

（二）空间相关性分析

考虑到城市不同区域的地形地貌、排水管网布局以及土地利用类型存在差异，雨水口液位对降雨强度的响应也具有空间异质性。利用地理信息系统（GIS）技术，将雨水口液位监测点和气象观测站的位置信息与地形、排水管网等空间数据进行整合。通过计算不同区域内雨水口液位与对应气象观测站降雨强度之间的空间相关性系数，如皮尔逊相关系数，分析两者在空间上的关联程度。结果表明，在地势低洼、排水不畅的区域，雨水口液位与降雨强度的相关性往往较高，这些区域也是内涝风险的高发区。基于空间相关性分析结果，可将城市划分为不同的内涝风险区域，并针对每个区域建立个性化的液位 - 降雨强度关联模型，提高内涝风险预警的精准度。

三、内涝风险预警模型构建

（一）基于机器学习的预警模型

机器学习算法在处理复杂数据和建立非线性模型方面具有强大的能力。将经过关联分析的雨水口液位数据和气象预报降雨强度数据作为训练样本，输入到机器学习模型中，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）或神经网络（NN）等，进行模型训练。以神经网络为例，构建一个包含输入层、隐藏层和输出层的多层感知器（MLP）模型。输入层接收液位和降雨强度数据，隐藏层通过神经元的非线性变换对数据进行特征提取和模式识别，输出层则输出内涝风险等级。在训练过程中，利用大量的历史数据对模型参数进行优化，使模型能够准确地学习到液位和降雨强度与内涝风险之间的映射关系。经过训练后的模型，可根据实时输入的液位和降雨强度数据，快速预测当前区域的内涝风险等级，当风险等级超过设定阈值时，及时发出内涝预警信号。

（二）水文水动力模型耦合

水文水动力模型能够从物理机制上模拟城市降雨径流和排水管网水流运动过程，为内涝风险预警提供更科学的依据。将气象预报的降雨强度数据作为水文模型的输入，模拟降雨在城市地表的产流和汇流过程，计算出进入排水管网的流量。同时，结合排水管网的拓扑结构、管径、坡度等参数，利用水动力模型模拟管网内水流的运动和水位变化。通过将水文模型和水动力模型进行耦合，实现对城市内涝过程的精细化模拟。将雨水口液位监测数据作为模型的校验数据，对耦合模型进行参数率定和验证，提高模型的模拟精度。在校验后的模型基础上，输入未来的降雨强度预报数据，模拟不同降雨情景下城市内涝的发展过程，预测可能出现内涝的区域和积水深度，提前发出内涝风险预警，并为应急处置提供决策支持，如确定需要重点防范的区域、合理调度排水泵站等。

四、预警系统的应用与优化

（一）实时预警与信息发布

建立内涝风险实时预警平台，将关联分析和预警模型的计算结果进行集成展示。平台通过可视化界面，以地图、图表等形式实时显示城市各区域的雨水口液位、降雨强度以及内涝风险等级。当内涝风险达到预警阈值时，平台自动触发预警机制，通过短信、APP 推送、广播等多种渠道，向相关部门（如城市管理、应急救援、交通管理等）和社会公众发布预警信息。相关部门可根据预警信息，及时启动应急预案，采取相应的应急措施，如疏散居民、调配防汛物资、实施交通管制等，降低内涝灾害造成的损失。

（二）系统优化与持续改进

随着城市的发展和气候变化，排水管网监测系统和内涝预警模型需要不断优化和改进。定期收集和分析雨水口液位、降雨强度以及内涝事件的实际数据，对预警模型进行评估和校验。根据评估结果，调整模型参数、改进模型结构或更新数据处理方法，提高模型的预测精度和可靠性。同时，随着新技术的不断涌现，如 5G 通信技术、大数据分析技术、人工智能算法的升级等，及时将这些新技术应用到内涝预警系统中，提升系统的数据传输速度、处理能力和智能化水平。此外，加强与气象部门、城市规划部门、水利部门等相关单位的合作与交流，实现数据共享和协同工作，共同推动城市内涝防治工作的不断完善。

综上所述，通过对排水管网监测系统中雨水口液位数据与气象预报降雨强度进行深入的关联分析，并构建科学有效的内涝风险预警模型，能够实现内涝风险的提前预警，为城市的安全运行和居民的生命财产安全提供有力保障。在未来的城市发展中，持续优化和完善这一预警体系，将有助于提升城市应对内涝灾害的能力，促进城市的可持续发展。