一、引言

城市排水系统是保障城市正常运行的 “生命线”，涉及雨水排放、污水收集、管网运维、防汛应急等多个环节。传统排水管理模式下，数据分散存储于不同部门的独立系统中，如水务部门的管网 GIS 系统、环保部门的水质监测系统、气象部门的降雨预警系统等，存在 “数据孤岛” 现象，导致无法实现排水状况的整体感知与协同调度。智慧排水平台通过打破数据壁垒，构建全域数据互联互通体系，能够整合多源数据资源，为排水管网运维、暴雨内涝预警、水污染溯源等提供决策支持，是实现城市排水管理智能化转型的关键。

二、数据采集：构建多源数据接入体系

数据互联互通的基础是获取全面、准确的原始数据。智慧排水平台需建立 “全要素、多维度” 的数据采集网络，覆盖排水系统的各个环节，确保数据来源的完整性与多样性。

（一）感知设备联网接入

通过部署物联网感知设备，实时采集排水系统的运行数据，是平台数据的核心来源。具体包括三类关键设备：

管网状态监测设备：在排水管网关键节点（如检查井、泵站、截流井）安装流量计、液位计、压力传感器等，实时采集管道流量、水位、压力等参数，掌握管网负荷与运行状态。例如，在合流制管网溢流口安装液位传感器，可实时监测溢流风险，为调蓄设施调度提供依据。

水质与环境监测设备：整合已有的水质在线监测仪（如 COD、氨氮、浊度传感器）、雨量计、水位站等设备数据，同时新增管网沿线水质监测点，实现对污水浓度、雨水污染程度、河道水位等数据的实时采集。例如，在污水处理厂进水口安装水质传感器，可提前预警高浓度废水冲击，保障处理工艺稳定。

设备运维数据采集设备：通过在泵站水泵、闸门等设备上安装振动传感器、温度传感器，采集设备运行温度、振动频率等参数，实现设备健康状态的实时监测；同时通过移动终端（如巡检 APP）采集运维人员的巡检记录、维修日志等人工数据，补充设备离线状态信息。

（二）跨部门数据对接

智慧排水平台需打破部门数据壁垒，接入外部关联系统的数据，形成 “排水 +” 的全域数据资源池。主要包括：

政务部门数据：对接气象部门的降雨预报、实时雨量数据，用于暴雨内涝预警模型的输入；对接城管部门的市政道路施工信息，避免施工对管网造成破坏；对接环保部门的污染源台账，为水污染溯源提供线索。

企业数据：接入污水处理厂的进出水水质、处理量数据，掌握污水处置效率；对接排水户（如工业企业、商业综合体）的排水量、水质申报数据，实现排水许可动态监管。

公共服务数据：对接交通部门的实时路况数据，当发生内涝时，可结合路况信息优化应急疏散路线；对接住建部门的城市 GIS 地图数据，获取道路、建筑、地形等空间信息，为管网空间分析与可视化展示提供支撑。

三、数据传输：建立稳定可靠的传输网络

数据传输是连接采集层与平台层的桥梁，需确保数据在传输过程中的实时性、稳定性与安全性，避免数据丢失或延迟。智慧排水平台通常采用 “分层传输、多网备份” 的架构，适配不同场景下的数据传输需求。

（一）分层传输架构

根据数据采集点的位置、数量与数据量，采用不同的传输方式：

边缘层本地传输：对于泵站、污水处理厂等集中式监测点，由于设备密集、数据量大，采用工业以太网（如以太网 / IP、PROFINET）将本地设备数据传输至边缘计算网关，网关对数据进行初步过滤、清洗后，再上传至平台。这种方式可减少数据冗余，降低平台处理压力。

分散点无线传输：对于管网沿线分散的传感器（如检查井液位计、路边雨量计），由于安装位置偏远、布线困难，采用低功耗广域网（LPWAN）技术，如 NB-IoT、LoRa 等，实现数据的远距离、低功耗传输。例如，NB-IoT 技术的通信距离可达几公里，且功耗低，传感器电池寿命可长达 3-5 年，适合大规模部署。

应急数据临时传输：在突发情况（如管网抢修、内涝现场），通过 4G/5G 移动网络或卫星通信，将现场视频、图片、临时监测数据实时传回平台，支撑应急决策。

（二）多网备份与容错机制

为保障传输稳定性，平台需建立传输网络备份机制：当主传输网络（如 NB-IoT）出现故障时，自动切换至备用网络（如 4G）；同时在边缘网关中设置本地缓存功能，若网络中断，数据可暂存于网关，待网络恢复后自动补传，避免数据丢失。此外，采用数据分片传输与校验技术，对传输数据进行加密与完整性校验，防止数据被篡改或泄露。

四、数据处理：构建标准化数据治理体系

多源数据存在格式不一、质量参差不齐的问题，需通过标准化的数据处理流程，将原始数据转化为统一、可用的 “干净数据”，为后续共享与应用奠定基础。

（一）数据标准化处理

数据格式统一：制定智慧排水平台数据接入标准，明确各类数据的格式、编码规则与单位。例如，规定流量数据采用 “立方米 / 小时（m³/h）” 为单位，时间格式统一为 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS”，并将不同设备输出的 JSON、XML、CSV 等格式数据，转换为平台统一的 JSON 格式，确保数据可直接调用。

数据清洗与补全：通过算法识别并处理异常数据，如剔除传感器故障导致的超出合理范围的数值（如液位计显示负数），采用线性插值、均值填充等方法补全缺失数据（如因网络中断导致的 10 分钟数据缺失）；同时对人工录入数据进行逻辑校验，如检查巡检记录中的管网编号是否存在错误。

数据关联与融合：建立数据关联模型，将不同来源的数据进行关联。例如，将某一管网节点的流量数据与上游降雨数据、周边排水户排水量数据进行关联，分析降雨与管网负荷的关系；将管网 GIS 数据与设备监测数据融合，实现 “空间位置 + 运行状态” 的可视化展示，如在地图上点击某一检查井图标，即可查看该点的实时水位与历史数据。

（二）数据存储与算力支撑

分层存储架构：采用 “时序数据库 + 关系数据库 + 文件数据库” 的混合存储模式。时序数据库（如 InfluxDB、TDengine）用于存储海量的实时监测数据（如每 5 分钟一条的液位数据），支持高并发写入与快速查询；关系数据库（如 MySQL）用于存储静态数据（如管网属性、设备台账）与结构化数据（如运维日志）；文件数据库（如 MinIO）用于存储视频、图片等非结构化数据，确保数据存储的高效性与安全性。

边缘计算与云端协同：在边缘网关部署轻量化计算模块，对实时数据进行本地化处理，如计算管网瞬时流速、判断是否超出预警阈值，仅将关键数据（如预警信息）上传至云端平台，减少云端数据处理压力；云端平台则负责大数据分析（如管网水力模型计算、内涝风险评估），通过分布式计算框架（如 Spark）提升数据处理效率。

五、数据共享与应用：构建 “平台 + 场景” 的服务体系

数据互联互通的最终目标是实现数据的价值转化，通过搭建数据共享通道与场景化应用模块，为不同用户提供精准的服务。

（一）多维度数据共享机制

内部共享：平台内部各功能模块（如监测预警、运维管理、应急调度）之间实现数据实时共享。例如，运维管理模块可直接调用监测预警模块的设备故障数据，自动生成维修工单；应急调度模块可获取管网监测模块的水位数据，优化泵站抽水策略。

跨部门共享：通过政务数据共享平台，向水务、环保、应急、气象等部门开放授权数据。例如，向应急管理部门共享内涝预警数据，支撑城市防汛指挥；向环保部门共享管网水质数据，辅助水污染溯源调查。共享时采用 “权限分级” 机制，根据用户需求开放不同维度的数据，如向街道办仅开放辖区内管网的基础信息与预警信息，保障数据安全。

公众服务共享：通过城市 APP、微信公众号等渠道，向公众开放非敏感数据，如实时降雨情况、内涝点分布、污水处理厂排放达标情况等，提升公众对城市排水管理的知情权与参与度。

（二）场景化数据应用

基于互联互通的数据资源，智慧排水平台可开发多个核心应用场景，实现数据价值的最大化：

管网运维智能化：通过分析管网流量、水位数据，结合管网 GIS 模型，识别管网堵塞、泄漏等异常情况，并自动定位故障点，生成巡检路线；同时根据设备运行数据与维修记录，建立设备故障预测模型，提前预警设备潜在故障，实现 “预防性运维”。例如，某城市智慧排水平台通过分析历史数据，发现某区域管网在降雨后易堵塞，提前安排清淤作业，将堵塞发生率降低 40%。

暴雨内涝精准预警：整合实时雨量、管网水位、河道水位数据，输入内涝预警模型，计算不同降雨强度下的内涝风险等级，并结合 GIS 地图，可视化展示内涝可能发生的区域、时间与积水深度，提前 1-2 小时向相关部门与公众发布预警信息，指导交通管制与人员疏散。

水污染溯源与管控：当水质监测数据显示某一河段或管网水质异常时，平台可结合排水户排水量、污染源台账数据，通过算法追溯污染源头，并自动推送线索至环保部门，同时关闭相关截流闸门，防止污染扩散。例如，某工业园区发生废水偷排事件，平台通过对比管网水质数据与企业排水申报数据，快速锁定偷排企业，为执法提供依据。

六、安全保障：构建全流程数据安全体系

数据互联互通过程中，需防范数据泄露、篡改、攻击等风险，确保数据安全与平台稳定运行。智慧排水平台从技术与管理两方面建立安全保障机制：

（一）技术安全措施

数据加密：对传输过程中的数据采用 SSL/TLS 加密技术，确保数据在传输过程中不被窃取；对存储的数据采用 AES-256 加密算法，保护数据隐私，尤其是排水户水质、企业排污等敏感数据。

访问控制：采用 “角色 - Based 访问控制（RBAC）” 机制，为不同用户分配不同的操作权限，如运维人员仅可查看与修改设备数据，公众仅可查看开放数据，防止越权操作；同时采用双因素认证（如密码 + 验证码），提升账户安全性。

安全防护：在平台部署防火墙、入侵检测系统（IDS）、数据防泄漏系统（DLP），防范网络攻击与数据泄露；定期对平台系统进行漏洞扫描与渗透测试，及时修复安全隐患。

（二）管理安全措施

制度建设：制定《智慧排水平台数据安全管理办法》，明确数据采集、传输、存储、共享各环节的安全责任，规范数据使用流程；建立数据安全应急预案，在发生数据泄露或系统故障时，能够快速响应与处置。

人员管理：对平台运维与使用人员进行安全培训，提升数据安全意识；建立人员离岗审计制度，确保人员离职后及时注销账户权限，防止数据被非法访问。

七、案例实践：某城市智慧排水平台数据互联互通应用

某省会城市为解决排水管理 “数据分散、调度滞后” 问题，建设了智慧排水平台，通过数据互联互通实现了排水管理的智能化升级。该平台的具体实践包括：

数据采集方面：接入全市 500 余个管网监测点（含流量计、液位计）、30 座污水处理厂、200 余个雨量站的数据，同时对接气象、环保、城管等 6 个部门的 12 类数据，形成覆盖 “管网 - 泵站 - 污水处理厂 - 河道” 的全链条数据资源池。

数据传输方面：采用 “NB-IoT+4G + 光纤” 的多网传输架构，其中分散的管网传感器采用 NB-IoT 传输，泵站与污水处理厂采用光纤传输，应急场景采用 4G 备份，确保数据传输成功率达 99.5% 以上。

数据应用方面：基于互联互通的数据，开发了内涝预警、管网运维、污染溯源三大模块。在 2023 年汛期，平台通过整合降雨与管网水位数据，提前 40 分钟发布 3 处内涝预警，相关部门及时启动排水泵与临时排水设备，避免了道路积水影响交通；在一次污水超标事件中，平台通过关联管网水质数据与企业排水数据，2 小时内锁定偷排企业，有效控制了污染扩散。

八、结论与展望

智慧排水平台实现数据互联互通，需通过 “采集 - 传输 - 处理 - 共享 - 应用” 的全流程体系建设，打破数据壁垒，构建全域数据资源池，并通过安全保障机制确保数据可用、可控。从实践来看，数据互联互通能够显著提升排水管理的精细化水平，为管网运维、防汛应急、污染管控提供有力支撑。

未来，随着 5G、人工智能、数字孪生技术的发展，智慧排水平台的数据互联互通将向更高层次演进：一方面，通过数字孪生技术，实现 “物理管网 + 数字模型” 的实时映射，将多源数据融入孪生模型，支撑排水系统的模拟仿真与优化调度；另一方面，通过人工智能算法，实现数据的自主分析与决策，如自动识别管网异常模式、智能生成运维方案，推动智慧排水平台从 “数据互通” 向 “智能协同” 转型，为城市水环境治理提供更高效的技术支撑。